로지스틱 회귀분석(Logistic Regression Analysis)

개념
- 분석 대상들이 여러 집단으로 나누어진 경우, 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 개별 관측치가 어느 집단에 속하는지 확률을 계산하는 분류 기법

Ⅰ. 범주형 종속변수의 회귀식, 로지스틱 회귀분석의 개요

가. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regresssion Analysis)의 정의

-분석 대상들이 여러 집단으로 나누어진 경우, 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 개별 관측치가 어느 집단에 속하는지 확률을 계산하는 분류 기법

나. 특징

          -승산비 (odds rate) : (p/1-p)

-Logit & Log : 0 과 1 사이 값을 취하기 위해 log 를 이용하여 변환 (로짓 변환), 최종적으로 로지스틱 함수를 얻어 분석에 이용

Ⅱ. 로지스틱 회귀분석의 그래프 및 주요 개념

가. 로지스틱 회귀분석의 그래프

 

나. 로지스틱 회귀분석의 주요 개념

개념

설명

관련 식

승산비

Odds rate (OR)

어떤 사건이 일어날 확률과 일어나지 않을 확률의 비

Log

log 는 (-∞, ∞) 의 값 가능하여 회귀 모형 성립이 가능

   Log (odds) = Log(p/1-p)

Logit

Log 연산을 통한 Logit 획득 (0~1)

Ⅲ. 로지스틱 회귀변수에 사용하는 범주형 변수 및 로지스틱 회귀분석 유형

가. 범주형 변수

나. 로지스틱 회귀분석 유형

독립변수

단순 로지스틱 회귀변수

다중 로지스틱 회귀변수

연속형

독립변수 값의 1단위별 변화 에 따른 종속변수의 오즈비 변화량

다른 독립변수를 통제한 상태 하에서 독립 변수 값의 1단위별 변화에 따른 종속변수의 오즈비 변화량

범주형

기준범주에 대비한 다른범주와의 오즈비 차이

다른 독립변수를 통제한 상태 하에서 기준 범주에 대비한 다른 범주와의 오즈비 차이

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