二項ロジスティック回帰分析の結果が全て同じ結果になる!? [データサイエンス、統計モデル]
統計の講師をしていて、なるほど!と思う質問を受けることがあります。
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
二項ロジスティック回帰分析を行ったところ、全ての説明変数で同じ数値(係数やp値)になってしまいました。
【回答】
この場合は、多重共線性が疑われます。
### vifで多重共線性を確認
library(car)
model <- glm(y~., family = binomial, data=dat)
vif(model)
### AICによる変数選択
library(MASS)
## 増減法"both"
modelAIC <- stepAIC(model, direction="both")
せっかくなので、その中からピックアップして紹介できればと思います。
【質問】
二項ロジスティック回帰分析を行ったところ、全ての説明変数で同じ数値(係数やp値)になってしまいました。
【回答】
この場合は、多重共線性が疑われます。
### vifで多重共線性を確認
library(car)
model <- glm(y~., family = binomial, data=dat)
vif(model)
### AICによる変数選択
library(MASS)
## 増減法"both"
modelAIC <- stepAIC(model, direction="both")