このレッスンでは、線形モデルと、その前提が満たされないと「破綻」する場合があることを復習しました。たとえば、応答変数が連続であり、モデル化にガウス分布を適用できるという前提があります。応答変数が二値の場合、応答分布は二項分布となり、推定される \(y\) は0から1の範囲に制約されます。
レッスンの内容を踏まえて、次のうち正しいものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
線形モデルを復習し、GLMがさまざまなタイプの応答変数に対応するために線形モデルを拡張した枠組みであることを学びます。さらに、GLMの構成要素と、PythonでGLMを当てはめる手順も身につけます。
現在の演習
この章ではロジスティック回帰に焦点を当てます。二値データの構造、ロジットリンク関数、モデルの当てはめ、係数の解釈、推論、そしてモデル性能の評価方法を学びます。
この章ではPoisson回帰を学びます。カウントデータの特徴、Poisson分布、モデル当てはめの解釈を扱います。過分散への対処法も学び、最後にモデル可視化のプロセスを実践します。
最終章では、1つ以上の説明変数を追加してモデルの複雑さを高める方法を学びます。多重共線性への対応、カテゴリ変数や交互作用項の扱いについても演習します。
