ロジスティック回帰モデルにおける弱併合可能性について

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タイトル別名
  • On the Weak Collapsibility Condition in Logistic Regression Models
  • ロジスティック カイキ モデル ニ オケル ジャク ヘイゴウ カノウセイ ニ ツイテ

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抄録

本論文では,興味ある2値の要因系変数Xと品質特性Yを含む分割表データが与えられている状況を考える.この状況において,Xを含む説明変数集合からYへのロジスティック回帰分析を行うことを考える.このとき,第3の説明変数Zの追加・除去によってXからYへの回帰係数の値が変わらないための条件は併合可能条件と呼ばれ,すでにいくつかの既存研究がある.これに対して,本論文では,Zの追加・除去によってXからYへの回帰係数の符号が変わらないための十分条件を与え,これが正規線形回帰モデルにおける十分条件とは異なることを示す.また,興味のある回帰係数の推定精度の観点からこの十分条件を考察し,Zを解析に取り入れることで推定精度が低下することを示す.

収録刊行物

  • 品質

    品質 42 (1), 139-147, 2012

    一般社団法人 日本品質管理学会

参考文献 (19)*注記

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