ロジスティック回帰係数の解釈方法
ロジスティック回帰係数の解釈方法
ロジスティック回帰係数の平均余剰効果の計算
ロジスティック回帰が好きだけど、対数変換を伴う解釈が嫌いですか？まあ、あなたがいい仲間にいるとは言えませんが、私があなたの仲間だと言えます！
この記事では、ロジスティック回帰係数の解釈について詳しく説明します。以下はアウトラインです：
- 線形回帰係数の解釈
- ロジスティック回帰係数の解釈の難しさ
- ロジスティック回帰係数の解釈方法
- statsmodelsパッケージを使用した平均余剰効果の計算
- 結論
線形回帰係数の解釈
統計の初歩的な知識を持つ多くの人々は、線形回帰係数の解釈方法を完全に理解しています。もしそうであるなら、ロジスティック回帰係数について議論する部分に進むことを考えるかもしれません。
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線形回帰係数の解釈は非常にシンプルで簡単です。解釈の簡単さは、より洗練されたアルゴリズムの登場にもかかわらず、線形回帰が非常に人気のあるツールである理由の1つです。
単回帰（入力変数が1つの線形回帰）は次のような形式を取ります：
私たちは主にB₁の解釈に興味があります。線形回帰では、この解釈は簡単です。xが1単位変化すると、yがB₁変化することが期待されます。この関係を「平均余剰効果」とも言います。
シミュレーションを使用してB₁をどのように解釈できるかの例を見てみましょう。シミュレーションは、データサイエンスのツール/アプローチをテストするための素晴らしいツールです。基準の真実を作成し、それを特定できるかどうかを見ることができます。
以下のコードでは、30,000行のx値をシミュレーションしています。x値は、私たちが選んだパラメータ（この場合は平均値2と標準偏差0.2）を持つ正規分布からサンプリングすることでシミュレーションします。次に、xに0.16のシミュレートされた影響を乗じてyをシミュレートし、ランダムなエラーを追加します…
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