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ロジスティック回帰と判別分析の違いを徹底解説！どちらを使うべき？

データ分析の世界では、様々な方法がありますが、特に「ロジスティック回帰」と「判別分析」という手法はよく使われています。でも、これら二つの手法にはどんな違いがあるのでしょうか？簡単に説明してみましょう。

ロジスティック回帰とは？

ロジスティック回帰は、ある事象が起こる確率を予測するための統計手法です。例えば、ある生徒が試験に合格するかどうかを予測したいとき、過去の成績や出席率をもとに、その生徒が合格する確率を求めることができます。この手法は主に二項分類問題に使われます。

判別分析とは？

判別分析は、観測されたデータをもとに、データがどのカテゴリに属するのかを判断する手法です。例えば、植物の葉の特徴から、それがどの種類の植物かを判別する場合に使われます。すなわち、複数のグループに分けられるデータでの分類を行います。

主な違い

項目	ロジスティック回帰	判別分析
使用目的	事象の確率を予測	データのカテゴリ判別
データの性質	二項または多項	多カテゴリ
数学的モデル	ロジスティック関数	線形関数または非線形関数

どちらを使うべき？

ロジスティック回帰と判別分析、どちらを使うかは分析の目的によります。もし、特定の事象の発生確率を求めたい場合はロジスティック回帰を、データをカテゴリに分けたい場合は判別分析を使いましょう。

このように、ロジスティック回帰と判別分析はそれぞれ異なる方法でデータを扱い、目的に応じて使い分けることが重要です。

ピックアップ解説

ロジスティック回帰についてもう少し掘り下げてみましょう！この手法は、実は医療分野でも多く使われています

例えば、新型コロナウイルスに感染するリスクを予測したり、人々の健康を守るための重要なデータとして機能します

さまざまな要因、例えば年齢や既往症などを基に、医師がどの患者に注意を払うべきかを決定するのに役立ちます

統計の力ってすごいですよね！

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