Category: Statistics

Logistic Regressionによる分類と可視化・評価

ロジスティック回帰分析について ロジスティック回帰分析は応答変数が0か1のように二値変数の場合に使う分析手法です。「投票に参加するか否か」などの場合にも使えますが、「AかBか」のような分類の場面でも使える手法です。ここでは説明変数が2つ(と)の場合を考えてみましょう。 最も単純なロジスティック回帰分析の場合、説明変数と応答変数の関係は以下のように表現できます。 $$\begin{eqnarray} Y_i & \sim &  \textrm{Bernoulli}(\theta_i) \nonumber \\ \theta_i & = &  \frac{\exp(y_i*)}{1 + \exp(y_i*)} \nonumber \\ y_i* & =  & \beta_0 + \beta_1 x1_i…

モデルの比較&選択の基準: AICとBIC

以下の論文の要点のみを整理したものです。短い論文なので直接読んだ方がいいかも知れません。 Aho, Ken, DeWayne Derryberry, and Teri Peterson. 2014. “Model Selection for Ecologists: the Worldviews of AIC and BIC.” Ecology. 95 (3) pp. 631-636   AICとBIC、どっちを使うか? 両方使う。表の一列 (行)が増えるだけ…