로지스틱 회귀분석 -2-

1. 명목 로지스틱 회귀모형(다범주 회귀모형, 기준범주 로짓모형) 2. 서열 로지스틱 회귀모형(누적 로짓모형, 인근범주 로짓모형) [명목 로지스틱 회귀모형] 종속변수가 셋 이상의 범주를 갖고 있는 경우 다범주회귀모형(multicategory regression model)을 사용한다. 예를 들어, 과거의 판촉활동이나 판매 경험의 결과를 놓고 미래의 판매 수를 예측하는 문제, 연봉을 예측하는 문제, 3가지 이상의 불량 종류를 모형화하는 문제 등에 활용된다. 그중, 종속변수가 셋 이상의 범주를 갖고 있으나, 순서는 없는 경우를 고려해 보자. multicategory regression model 중 대표적인 방법으로 기준범주 로짓모형(baseline-category logit model)을 알아보자. 기준범주 로짓모형이란, 특정 범주를 기준(baseline)으로 간주하여 범주별로 회귀 모형을 사용하는 방법이다. Y가 각 범주에 들어갈 확률을 Pj = P{ Y = j } , j= 1, ....

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