ロジスティック回帰分析の依頼・発注・代行

注目するデータが、どのような要因の影響を受けているかを分析することができます。
注目するデータが数値の場合は重回帰分析、有無などの場合はロジスティック回帰分析を用います。
要約・分類の手法である主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析にも対応できます。
解析手法については、相談いただいた上で適切な手法を提案します。
解析結果はRマークダウンを用いて、Wordにて提出します。解析報告書のサンプルは、上画像内の右上のアイコンから閲覧できます。

最短クリック1回でロジスティック回帰分析ができるExcelファイルを作成致しました。

【使用方法】
①元データを入力シートに貼り付けます。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除します。（多重共線性の問題）
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③「ロジスティック回帰分析 実行」ボタンをクリックします。
④目的変数への寄与が最も小さく削除して良いと判断される説明変数が表示されます。
　├ 削除する場合は上記②と同様にクリック1回で削除できます。
　└ 削除して良い説明変数がない or 削除しない場合はこれで操作は終わりです。

【カスタム可能な点】
・使用方法②の多重共線性を判断する基準値
・使用方法④の削除して良いと説明変数を判断する基準値
・結果を見るときに便利な今回見たかった割合の呼び名（例. 合格率、CVRなど）

【結果】
・ロジスティック回帰式の確認
・精度の評価（サンプルの的中率）
・サンプル数の評価
　└ 目的変数の発生 or 非発生の少ない方のサンプル数が、最終的な説明変数の10倍必要と言われていますが、諸説ありもっと少なくても良いという学説もあります。
・お試し計算
　└ 各説明変数を試しに入力して、その条件の目的変数（合格率など）を算出するセルを用意しています。
・各変数解釈
　└ 偏回帰係数やオッズ比を載せています。またオッズ比とは簡単に言うと「各説明変数が１増加したときに影響度合い」なのですが、10増加した場合はオッズ比は10倍ではなく10乗なので「〇増加したときのオッズ比（〇乗）」を計算するセルも準備しております。
　※ややこしいと思いますが、説明文も載せておりますのでご安心ください。