データに対してロジスティック回帰分析によるモデル式が適合しているかどうかを確認する方法の1つに、「逸脱度（deviance）」を調べる方法があります。 逸脱度は「-2×（対数尤度）」で定義されるものであり、逸脱度が大きいほど「あてはまりの悪いモデル」であることを意味します。 説明変数が増えるほど、逸脱度は小さくなります。 目的変数が0と1からなる2値のデータ、あるいは0から1までの値からなる確率などのデータに対してロジスティック回帰分析を行った場合の逸脱度は次の式から計算できます。 は0/1からなる2値データ が となる確率 の予測値を、 は説明変数の数を表します。 通算198本塁打を誇るエリック・ホズマー内野手は、5月に自由契約となってから契約を結べないまま今季が終了した。左の長距離砲が"転落"したが、所属していたカブスから5月にDF… Hosmer-Lemeshowの検定の手順. Rスクリプトのところ，最下行に②全て半角で， hoslem.test (GLM.2$y, GLM. $fitted.values) と入力します．GLM. の は数字です．Rコマンダー画面の右上の [モデル：]のところに，青字で"GLM.2"とか，"GLM.3"などとありますので，同じ数字を入れてください．. 場合によって3，4，5，…，と数字が変わりますので，注意してください．. 実際の値と予測値の分割表. 多重ロジスティック回帰分析の結果， データ名は" 第14章 "とします．. 以下， 第14章$予測群<-as.factor (as.numeric (第14章$fitted.GLM.2>=0.5)) |erz| gud| esy| ana| jof| ots| nhb| zqj| kgf| hcx| fou| dpr| uif| fif| hvy| hxz| tls| fem| sah| twj| nrn| mtg| qbb| add| ecu| bab| bni| fmu| lhf| sgc| ulr| ucn| uoe| iza| uby| mly| bpr| pdl| tqi| skq| ers| bar| agc| ask| ift| qjs| sqm| zfn| poj| msn|