No.06795 多項ロジクティック回帰分析で離散データを連続変量で予測する?  【人参】 2008/06/12(Thu) 17:24

データは
独立変数(樹木の高さ:連続変量)
従属変数(その高さのときの下の明るさ5段階:1, 2, 3, 4, 5)
で,木の高さとその下で感じた明るさを5段階に記録しました。
(木が高くなると明るくなる傾向があります)

そこである任意の高さで明るさi, (i = 1 〜 5)になる確率を
pi, (p1 + p2 + p3 + p4 + p5 = 1)として
その高さでの明るさを重み付けの平均=1 x p1 + 2 x p2 + 3 x p3 + 4 x p4 + 5 x p5

(樹木の高さ:連続変量)
(その下の明るさ 1 < 連続変量 < 5)

のようなも曲線モデルを書きたいのですが,多項ロジスティック回帰分析ということでよいのでしょうか?
具体的にどうデータをたとえばSPSSに入れて処理すればいいのかわかりません。

(臨床心理・精神医学のためのSPSSによる統計処理という本を参照しているのですが・・)

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