glm() で行うロジスティック回帰

線形回帰とロジスティック回帰は、より一般的な 一般化線形モデル（"GLM"）の特別なケースです。線形回帰は、残差がガウス（正規）分布に従うという仮定を置きます。対して、ロジスティック回帰は、残差が二項分布に従うと仮定します。

ここでは、顧客との関係の長さが解約（churn）にどのように影響するかをモデル化します。

churn が利用可能です。