[범주형 자료분석]로지스틱회귀분석(Logistic regression)

1. 로지스틱 회귀분석(Logostic regression)이란

2. 로지스틱 회귀계수 해석

 

 

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1. 로지스틱 회귀분석(Logostic regression)이란

 

-2개의 카테고리를 가지는 이항(binary) 형태(ex. yes/no)의 출력변수(Y)를 예측할 때 사용하는 회귀분석 방법

-k개의 입력변수(X)를 사용, 성공/실패를 예측하기 위해 성공확률 P(X)로 모델링하면 확률 P(X)의 범위는 [0,1]이지만 식의 오른쪽은 실수범위 [-inf, inf]라 범위가 맞지 않음

-식의 왼쪽도 실수범위로 맞추기 위해 로지스틱 함수(Logostic function) 사용

-위의 식을 확률 P(X)에 대해 정리하면 아래 식과 같음, 모형을 적합한 후 추정 회귀계수를 아래 식에 대입하면 추정 확률(예측 확률)을 계산

 

 

2. 로지스틱 회귀계수 해석

 

-추정된 회귀계수 beta는 로짓(logit)에 대한 계수이므로 'X가 한 단위 증가할 때 logit이 beta만큼 증가/감소한다'라고 해석

-logit 식의 양변에 지수(exponential)을 취하면 좌변이 오즈(odds: 성공확률/실패확률)가 되므로 'X가 한 단위 증가할 때 odds가 exp(beta)배로 증가/감소한다'고 해석