重回帰ロジスティック回帰の前提条件

R における Generalized Linear Models

Richard Erickson

Instructor

前提条件

• ポアソンや他のGLMにも同様の制約が適用される
• 主な前提条件：
  • シンプソンのパラドックス
  • 線形かつ単調
  • 独立性
  • 過分散

シンプソンのパラドックスの例

シンプソンのパラドックス

重要なポイント

• 重要な予測変数の欠落
• 変数の追加が結果を変える
• lm()で可視化しやすい

シンプソンのパラドックスと入学データ

入学データ

• カリフォルニア大学バークレー校
• 大学院入学
• 学部および性別による入学率
• 偏りは存在するか？

独立性

予測変数

• 独立している場合、順序は推定値に影響しない
• 非独立の場合、順序が推定値を変える可能性がある

応答変数

• 分析の焦点は何か？
• 個人、グループ、グループの集合？
• テストの点数
  • 個々の生徒？
  • 教師？学校？学区？

過分散

• ゼロまたは1が過剰（二項分布）
• ゼロが過剰、分散が大きすぎる（ポアソン）
• 分散が変化する
• 本コースの範囲外

練習しましょう！

R における Generalized Linear Models