【テロップ】
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【ノート】
ロジスティック回帰分析の傾きの意味を考えてみましょう。まずロジスティック回帰分析で傾きが0となった場合です。通常の回帰分析は傾きが0ということは、データに直線的な傾向がないということでした。ロジスティック回帰分析の世界では、傾きが0は、独立変数が1増えた時に、従属変数が1になりやすさが1倍であることを示します。1倍というのは変わらないということです。つまり、ロジスティック回帰分析を適用して傾きが0となった場合には、独立変数が増えても、従属変数の1になりやすさが変わらないということを意味します。したがって、先ほどの勉強時間と試験の合否との関係の例で言えば、勉強時間が増加しても合格しやすさは変わらないということになります。