「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---011

★ ロジスティック回帰分析について ★

　200　ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/27 (月) 13:05
　　206　Re: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/28 (火) 11:04
　　　209　Re^2: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/28 (火) 13:02
　　　　210　Re^3: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/28 (火) 17:11
　　　　　213　Re^4: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/28 (火) 20:25
　　　　　　215　Re^5: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/29 (水) 10:06
　　　　　　　221　Re^6: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/29 (水) 18:09
　　　　　　　　222　Re^7: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/30 (木) 09:55
　　　　　　　　　225　Re^8: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/30 (木) 13:12
　　　　　　　　　　230　Re^9: ロジスティック回帰分析について　　nobody　　2000/11/30 (木) 14:48
　　　　　　　　　　　245　Re^10: ロジスティック回帰分析について　　しで　　2000/12/01 (金) 10:50
　　　　　　　　　　　244　Re^10: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/12/01 (金) 09:14

200.　ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/27 (月) 13:05

ロジスティック回帰分析を勉強しているところです。
「ロジスティック回帰分析」丹後，山岡，高木著　朝倉書店のp30に　“ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”と記載されているのに，p127にはスペースシャトル事故予測の解析例で温度を使用しているのはなぜですか?

　　　　　[このページのトップへ]

206.　Re: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/28 (火) 11:04

> ロジスティック回帰分析を勉強しているところです。
> 「ロジスティック回帰分析」丹後，山岡，高木著　朝倉書店のp30に　“ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”と記載されているのに，p127にはスペースシャトル事故予測の解析例で温度を使用しているのはなぜですか?

摂氏なら間隔尺度ですが，スペースシャトル事故予測の解析例は絶対温度を使用しているのでしょうね。
いずれにしても，1増分当りの効果パラメータを推定するために，intercept（切片）パラメータが変化するだけで，結果としては同じになるのでしょう。

　　　　　[このページのトップへ]

209.　Re^2: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/28 (火) 13:02

> > ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できるとされているのに，解析例で温度を使用しているのはなぜですか?

> 摂氏なら間隔尺度ですが，スペースシャトル事故予測の解析例は絶対温度を使用しているのでしょうね。
解析に使用されている温度は華氏です。

> いずれにしても，1増分当りの効果パラメータを推定するために，intercept（切片）パラメータが変化するだけで，結果としては同じになるのでしょう。
確かに摂氏であろうが華氏であろうが絶対温度に換算すれば比尺度となり，結果は同じであるということは理解できます。しかしそうすれば，摂氏温度，華氏温度を比尺度的に使用してはいけない例はどういうときなのでしょうか?
もちろん華氏温度と摂氏温度を同時に用いるときはダメなのは分かりますが。
華氏温度あるいは摂氏温度のそれぞれの尺度内での使用の場合は，比尺度的に使用しても問題ないのでしょうか?
お教えいただければ大変うれしいです。

　　　　　[このページのトップへ]

210.　Re^3: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/28 (火) 17:11

> 華氏温度あるいは摂氏温度のそれぞれの尺度内での使用の場合は，比尺度的に使用しても問題ないのでしょうか?

比例尺度的に用いるとはどういう事なのでしょうか。
例えば10℃,20℃,30℃,40℃をそれぞれ0,1,2,3と変数変換[(温度-10℃)/10℃]しても良いかということでしょうか。このようにしても差し支えありませんが，パラメータは10℃の増分に対する影響をみることになるということです。
しかし，検定統計量などは同じで，統計学的な解釈上はどちらでも同じということです。
温度が1から3と3倍になったからといって影響が3倍（あるいは1/3）にはなりません。
重回帰分析と同じく，Logistic回帰もLinear Modelですから，加法定理は成り立つということです。

　　　　　[このページのトップへ]

213.　Re^4: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/28 (火) 20:25

> > 華氏温度あるいは摂氏温度のそれぞれの尺度内での使用の場合は，比尺度的に使用しても問題ないのでしょうか?
>
> 比例尺度的に用いるとはどういう事なのでしょうか。
> 例えば10℃,20℃,30℃,40℃をそれぞれ0,1,2,3と変数変換[(温度-10℃)/10℃]しても良いかということでしょうか。

すみません私の説明不足でした。私が示した「比尺度的」というのは，いわゆる摂氏温度，華氏温度を絶対温度に換算せずにそのまま絶対温度と同じような扱いをしても差し支えがないのかどうかを確認したかったのです。換算しようがしまいが結果は同じなのですが，換算していないとクレームが付かないのかなと心配しただけです。
私が心配しすぎだったようでした。有難うございました。

　　　　　[このページのトップへ]

215.　Re^5: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/29 (水) 10:06

先程気づいたのですが，
“ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”と記載されているとありますが，“除いて”と書かれているのですか?
そうすると，この文章の意味はよくわからないのですが。

“除いて”は，“含めても”くらいなら理解できるのですが。

　　　　　[このページのトップへ]

221.　Re^6: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/29 (水) 18:09

> 先程気づいたのですが，
> “ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”と記載されているとありますが，“除いて”と書かれているのですか?
> そうすると，この文章の意味はよくわからないのですが。
>
> “除いて”は，“含めても”くらいなら理解できるのですが。
本には，
　　“変数の尺度として，一般に名義尺度，順序尺度，間隔尺度，比尺度の4種類がある。ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”
と記載されています。　　　　　　　　　　　　　　～～～

　　　　　[このページのトップへ]

222.　Re^7: ロジスティック回帰分析について　　SCD　　2000/11/30 (木) 09:55

> 　　“変数の尺度として，一般に名義尺度，順序尺度，間隔尺度，比尺度の4種類がある。ロジスティック回帰モデルでは，間隔尺度を除いて利用できる。”
> と記載されています。
質問の意味を取り違えていたので時間を浪費してごめんなさい。
この記述は誤りでしょう。
むしろ，名義尺度の方が用いるのに注意を要するし，比例尺度でも変数変換すべき場合もあるのでは?

　　　　　[このページのトップへ]

225.　Re^8: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/11/30 (木) 13:12

> この記述は誤りでしょう。

なんだ，記載ミスだったのですか。もしそうなら出版社に連絡して正誤表でもつけてもらわないと，勉強し立ての人は，私と同じ様に悩んでしまうかもしれませんね。

> むしろ，名義尺度の方が用いるのに注意を要するし，比例尺度でも変数変換すべき場合もあるのでは?

　さらに本を読み進めて，ロジスティック回帰分析の理解を深めようと思っていますが，ちなみにどの様な場合に比例尺度でも変数変換をするべきなのですか?

　　　　　[このページのトップへ]

230.　Re^9: ロジスティック回帰分析について　　nobody　　2000/11/30 (木) 14:48

> 　さらに本を読み進めて，ロジスティック回帰分析の理解を深めようと思っていますが，ちなみにどの様な場合に比例尺度でも変数変換をするべきなのですか?

SCDさんは異論があるかもしれないが，私は以下のように思う。

ロジスティック回帰分析は，ロジットが独立変数（の線形結合）と直線関係にあることが前提だから，独立変数がその前提を満たさないときには変数変換なども必要だということではないか?

　　　　　[このページのトップへ]

245.　Re^10: ロジスティック回帰分析について　　しで　　2000/12/01 (金) 10:50

> ロジスティック回帰分析は，ロジットが独立変数（の線形結合）と直線関係にあることが前提だから，独立変数がその前提を満たさないときには変数変換なども必要だということではないか?

異論もあるかと思いますが，私の仕事ではオッズ比がLogLinearにならない変数は細かいClassingした後，各クラスにおける対数オッズ比を見ながら近い値をまとめて粗いClassingし直し，各々にダミー変数を付けてそれを独立変数として定義しています。

　　　　　[このページのトップへ]

244.　Re^10: ロジスティック回帰分析について　　masayuki　　2000/12/01 (金) 09:14

コメント有難うございました。
これらについて留意をしながら，ロジスティック回帰分析の理解を深めていきたいと思います。

　　　　　[このページのトップへ]