SAS강좌와 통계컨설팅 - 통계편/24. 로지스틱회귀3 (S)제22강(00)_로지스틱 회귀분석 목차 22.1 로지스틱 회귀분석이란? https://rsas.tistory.com/161 22.2 로지스틱 회귀분석의 이론적 배경 22.2.1 오즈(odds), 로짓(Logit) 그리고 시그모이드(sigmoid) 22.2.2 로지스틱 회귀분석 이론적 설명 22.2.3 로지스틱 함수 그리기 22.2.4 로지스틱 회귀분석 통계량 이해 22.2.5 PROC LOGISTIC과 로지스틱 회귀분석 유의할 점 22.3 로지스틱회귀분석을 이용한 분류 - 붓꽃데이터 22.3.1 로지스틱회귀분석을 이용한 분류 22.4 프로빗모형 22.5 PROC CATMOD, LOGISTIC과 PROBIT의 형태 22.5.1 PROC CATMOD 의 형태 22.5.2 PROC LOGISTIC 의 형태 22.5.3 PROC PROBIT의 형태 .. 2021. 12. 22. (S,R)제22강(01)_로지스틱회귀분석이란?(s) 예전에는 로지스틱회귀분석은 회귀분석의 특수한 형태로 종속변수가 0 또는 1을 가질 때에 적용하는 분석기법 정도로 설명을 하곤 했습니다. 그러다가 머신러닝 분야가 관심을 갖게 되면서 로지스틱 회귀분석이 많은 관심을 갖게 되고 통계학에서 머신러닝으로 넘어가는 징검다리의 역할을 하게 됩니다. 로지스틱회귀분석에서 나오는 몇가지 용어를 알아야 합니다. 오즈, 오즈비, 로짓, 로지스틱회귀모형 등입니다. 오즈는 p/(1-p) 즉 성공할 확률이 실패할 확률의 몇 배인지를 나타내는 값입니다. 오즈값이 4이면 성공할 확률이 실패할 확률보다 4배인 것을 의미합니다. 오즈비(ratio) 는 말 그대로 오즈의 비율입니다. 그러니까 오즈값이 두개가 있으면 이 두 오즈값의 비율을 의미합니다. 어떤 사건이 A 조건하에서 발생할 확률.. 2021. 12. 13. (S,R)제22강(01)_로지스틱회귀분석에서 제일 주의해야 할 점... 로지스틱 프로그램 예제 R 프로그램 glm(pass~time,family=binomial,data=a1) R에서는 glm(,generalized linear model) 함수를 사용합니다. 그리고 로지스틱회귀분석을 위해 family=binomial 사용합니다. SAS 프로그램 PROC LOGISTIC DATA=a1 DESCENDING; MODEL pass=time; RUN; SAS에서는 LOGISTIC 프로시져를 사용합니다. CATMOD 프로시져를 사용해도 됩니다. 단 주의할 것은 DESCENDING 옵션을 사용해야 합니다. (물론 무조건 DESCENDIGN 옵션을 사용하는 것은 아니구요 ^^^) 로지스틱 회귀분석의 주의할 점 로지스틱 회귀분석의 종속변수는 ln{ p / (1-p) } 입니다. 이때 사건.. 2021. 12. 13. 이전 1 다음