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この演習はコースの一部です
数値型の説明変数と カテゴリ型の説明変数を1つずつ使う平行傾き回帰へと、線形回帰のスキルを広げましょう。これは重回帰分析を攻略するための最初のステップです。
現在の演習
説明変数同士の交互作用がもたらす効果を探っていきます。交互作用を考慮することで、より現実に即した、予測力の高いモデルを作れるようになります。また、複数の説明変数がある場合に生じる直感に反した結果、シンプソンのパラドックスについても扱います。
モデリングと線形回帰を使うことで、3つ以上の説明変数をどれだけ簡単に扱えるかを見ていきます。線形回帰モデルの当てはめをマスターしたら、自分自身で線形回帰アルゴリズムを実装してみましょう。
複数の説明変数を使うロジスティック回帰へと、スキルを広げましょう。このタイプの回帰の基盤となるロジスティック分布についても学んだ上で、自分自身でロジスティック回帰アルゴリズムを実装します。