ロジスティック回帰分析とは

「ロジスティック回帰分析」とは、複数存在する事象の関連性を確認するための多変量分析の一種です。
特定の事象(目的変数)が起こるか起こらないかという「明確な結果」を予測するときに役立ち、予測値は0~1の確率として算出されます。

たとえば、冷たい清涼飲料水の需要を予測するときは、天気や気温を判断材料にすることが一般的です。
このように天気や気温と清涼飲料水の売れ行きを関連付け、売上を予測することを「回帰分析」と言い、この回帰分析の一種にロジスティック回帰分析が含まれます。

ロジスティック回帰分析を行えば、以下のようなことがわかります。
・事象が起こる確率
・データが事象に影響しているかどうか
・データが自称にどれほど影響するのか

ロジスティック回帰分析は、おもに複数の目的変数(予測結果)がある場合に用いられることが一般的です。
たとえば、1か月あたりの飲酒日数が15日かつ喫煙本数が20本でガンになった人、1か月あたりの飲酒日数が10日かつ喫煙本数が10本でガンになった人などといったようなデータを集めたとしましょう。
このデータをもとにして、飲酒日数が5日で喫煙本数が5本のときにガンになる確率を予想するとき、ロジスティック回帰分析が役立つのです。

マーケティングにおいては、施策を実施したときの効果測定と将来予測に活用することができます。
ロジスティック回帰分析を行うことで施策の効果が正確に把握・予測できるようになり、マーケティング施策の改善や切り替えの判断材料として役立ちます

 
シニヤン

回帰分析のうち、1つの変数から予測を立てることを「単回帰分析」、複数の変数から予測を立てることを「重回帰分析」と言うよ。重回帰分析はロジスティック回帰分析と混同されやすいけど、「天候から売上高を予想する」といった「値」を予測する方法なんだ。