ロジスティック回帰分析で、
(1)実験から得られた実測値(連続量と0,1の離散量が混在しているデータ)を用いたもの
(2) (1)のデータの連続量のみを(実測値-平均値)/ 標準偏差で正規化したもの
(3) (1)のデータの連続量のみを(実測値-最小値)/(最大値-最小値)で0から1までの数値に変換したもの
上述の(1)~(3)で回帰係数はそれぞれ異なるのに、目的変数のProbabilityが同じ数値になるのは、どのような理論的背景があるからなのでしょうか?
ご存知の方がおられましたら、教えていただけないでしょうか?
No.1ベストアンサー
- 回答日時:
ロジスティック回帰(線形回帰などもですが)では、
y=a+b1*x1+b2*x2+...
のような形式の方程式を解きます。いま、
z1->(x1-c)/d
のような変換を施した場合、
y=a+b1*z1+b2*x2+...
=a+b1(x1-c)/d+b2*x2+...
=a+b1/d*x1-b1*c/d+b2*x2+...
=(a-b1*c/d)+b1/d*x1+b2*x2+...
=a'+b1'*x1+b2*x2+...
と、Intercepter項(a)と係数(b)に繰り込むことが出来ます。
理論背景というほどのこともないですが、まとめると、線形モデルに線形変換を施しているからということになります。
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