なぜ選択モデルを使うのか？

Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

回帰モデルは予測変数と数値的な結果を結びつける

線形回帰モデルは数値を予測するために使用されます。

マーケティングでは、線形回帰を用いて店舗の売上とその特徴の関係を分析します。売上は数値です。

多項ロジスティック回帰（多項ロジットモデル）は、複数の選択肢から選ばれる結果を予測します。予測は各選択肢の特徴に基づきます。たとえば、利用可能な車の特徴から特定の車が選ばれる確率を予測できます。

ロジスティック回帰（ロジットモデル）は多項ロジスティック回帰の特殊ケースであり、プロモーション利用の有無など「はい/いいえ」の二値を予測します。

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