統計検定準1級ワークブック どこまでやったの 第18章

統計検定準1級ワークブック（以下WB）の「第18章　質的回帰」について、私がどこまで勉強をやったのかを書いていきます。

準1級は範囲が広いので、どの章をどの程度勉強したのかは気になるところだと思います。本記事が同資格を受験する方の参考の１つとなれば幸いです。

離散応答に対する回帰モデル

質的回帰の説明から始まります。ふむふむと読み進めました。

ロジスティック回帰モデル

ここは説明が難しかったです。まずロジット変換とロジスティック変換が分からず苦労しました。

勉強の最後の方でようやく以下のことを理解しました。WB本文の説明で理解できる方は凄いなと思います。。
$${log{\frac{π}{1-π}}=β_0+β_1x_1+β_2x_2}$$
$${{\frac{π}{1-π}}=exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}$$
$${π=(1-π)×exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}$$
$${π=exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)-(π×exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2))}$$
$${π+(π×exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2))=exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}$$
$${(1+exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2))π=exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}$$
$${π={\frac{exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}{1+exp(β_0+β_1x_1+β_2x_2)}}}$$

オッズやオッズ比という概念も出てきます。こちらは例題をやりながら覚えていきました。

途中から説明変数行列が出てきますが、この辺りからは斜め読みでした。この辺りは例題との関連性が高いので例題が理解できればいいと思います。（汗

プロビットモデル

ここもWB本文の説明が難しいです。プロビットモデルは何なのかだけ理解し、例題を理解した感じです。今読み返してもなんとなくしか分からない…

ポアソン回帰モデル

こちらもプロビットモデルと同様です。公式については形で覚えた感じです。左辺はロジスティック回帰モデルが$${log\frac{π}{1-π}}$$で、ポアソン回帰モデルが$${logπ}$$で、右辺は一緒みたいな。

一般化線形モデル

ここはスルーしました。ひょっとしたら四択問題で出るかもしれないと思い、試験直前に用語だけ覚えましたが、振り返れば出る可能性あるのかなーという感じです。。

WB本文と例題の関連性

関連性はかなり高いと思います。WB本文の説明は難しいですが、例題を解くことである程度の理解は深まるのではと思います。
例題については別記事に書いています。ご参考まで。

どこまでやったの？

どこまでやったの度：★★★
かなりやりこんだ感じです。WB本文は難しかったですが、例題を9～10回ほどやって、類似問題は落とさない覚悟で取り組みました。

なお、以下にまとめ記事を書いております。こちらもお役に立てば幸いです。

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