例: ロジスティック回帰
lgsfit関数を使用して、ロジスティック式をデータに適合します。
1. データセットを定義します。
これらのデータは、NIST による超伝導磁化モデルに関する研究結果に基づいています。応答変数は磁気を表し (列 0)、予測変数は時間 (分) の対数 (列 1) を表しています。
2. 推定値のベクトルを入力します。
ロジスティック回帰では適切な推定値を選択することは困難な場合があります。
◦ 1 つ目の値には、データを通る曲線の近似切片を指定する必要があります。
◦ 2 つ目の推定値には、データの中心が原点の右にある場合には 1 未満の値を指定し、データの中心が原点の左にある場合には 1 より大きい値を指定する必要があります。ここでは、独立変数の平均値を計算することによってこの推定値を求めています。独立変数のデータが整数である場合には通常はこの数値では大きすぎますが、ここではこれは当てはまりません。
◦ 最後の推定値には、高いデータから低いデータに急激に低下している場合には大きい (1 より大きい) 値を指定し、遷移が比較的緩やかな場合には小さい (1 より小さい) 値を指定する必要があります。さらに、このデータが左から右に低下している場合には負の係数を指定し、データが左から右に上昇している場合には正の係数を指定する必要があります。通常は、推定値として 1 または -1 を使用できます。
3. lgsfit 関数を呼び出して、ロジスティック適合のパラメータを求めます。
これらのパラメータは次のロジスティック方程式に対応しています。
4. データとロジスティック適合をプロットします。
