「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の１つです。
ロジスティック回帰分析を実際にやってみたいあなたは、
- どうすればいいの？
- サクッと実行できるソフトにはどんなものがあるの？
など思われるのではないでしょうか。
本記事では、ロジスティック回帰分析を行えるソフトやフリーソフトも交えながら、おすすめの本をご紹介します。
本記事の概要
「ロジスティック回帰分析」を学びたいあなたにおすすめの良書１３冊はこちらです
１冊目はこちら【ロジスティック回帰分析の「初学者の方」などにおすすめ】
マンガでわかる統計学 回帰分析編
本書はロジスティック回帰分析だけでなく、単回帰分析や重回帰分析も一緒に学べます。タイトルの通りマンガで学べるので、初学者の方の最初の１冊におすすめです。統計学に苦手意識がある方も気楽に読める本となっています。
２冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を、数式なしでサクッと理解したい方はこちら】
統計学が最強の学問である実践編――データ分析のための思想と方法
![統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法](https://m.media-amazon.com/images/I/41UcOGboJrL._SL160_.jpg)
ロジスティック回帰について、契約が取れた・取れない、のような具体例を通じて、非常に分かりやすく解説されています。
オッズの意味についても、ギャンブルや医学研究で比較しながら示されたり、ECサイトへのアクセル解析の例などを交えて、数式を使わずにわかりやすく理解させてくれる1冊です。
３冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を「独学」したい方へ】
すべての医療系学生・研究者に贈る 独習統計学応用編24講 ─分割表・回帰分析・ロジスティック回帰─
本書は、ロジスティック回帰分析を、初学者でも独学できるように、基礎から丁寧に書かれた１冊です。
ロジスティック回帰分析では、オッズ比や相乗モデル、説明変数のモデル化、数値計算上の問題、結果の見方、変数選択、バイアス、交絡、交互作用、結果の診断・検査とROC曲線などをわかりやすく学べます。
加えて、統計の基本からはじまり、分割表、適合度の検定、独立性の検定、回帰分析なども系統立てて学べます。
４冊目はこちら【ロジスティック回帰分析の「全体像」をつかみたい方へ】
初心者のためのロジスティック回帰分析入門
本書はロジスティック回帰分析の授業用教科書としてだけでなく、独学する方のためにもわかりやすいように作られています。
各章は、図やイラストを交えながら、わかりやすくまとめられています。概要や目的からはじまり、プレゼンテーション、まとめ、重要な公式、練習問題、テストといった形進んでいき、スムーズに学べます。
ロジスティック回帰分析の概要から、オッズ比、最尤法、モデリング、交互作用、適合度評価、ROC曲線、多分割ロジスティック回帰、順序ロジスティック回帰、マッチングしたデータ・相関データなどの扱いなど、ロジスティック回帰分析をしっかり学べる１冊です。
５冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を「エクセル」でやるならこちら】
例題とExcel演習で学ぶ多変量解析 生存時間解析・ロジスティック回帰分析・時系列分析 編
本書は、ロジスティック回帰分析を含む他変量解析をエクセルで行いたい方におすすめの１冊です。
ロジスティック回帰分析だけでなく、数量化２類、多群数量化２類、拡張型数量化２類、カプランマイヤー法、Cox比例ハザードモデル、時系列分析なども学べます。
Excel（エクセル）では、アドインソフト「マルチ多変量」を使うことで、ロジスティック回帰分析ができます。
６冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を「R」でやるならこちら】
一般化線形モデル (Rで学ぶデータサイエンス 10)
本書は、一般化線形モデル（重回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰、対数線形モデル、分割表の分析、ポアソン回帰、ガンマ回帰など）などの理論と、それらのRでの実装を両方学べるおトクな１冊です。（Rは統計分析のフリーソフトです）
下の９冊目（データ解析のための統計モデリング入門）と比べて、一般化線形モデルに絞って詳しく説明があり、より詳細に学びたい方にもおすすめです。
７冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を「SPSS」でやるならこちら】
SPSSによるロジスティック回帰分析 第2版
本書は、SPSS（IBM SPSS Statistics)という統計ソフトを使ってロジスティック回帰分析を行うための専門書です。
ロジスティック回帰分析の概要と基本から、実践的例題が紹介され、カテゴリカル変数の扱い、オッズ比、交互作用、変数選択、条件付きロジスティック回帰、多項ロジスティック回帰、順序ロジスティック回帰、傾向スコアなどがまとめられています。
８冊目はこちら【ロジスティック回帰分析を「SAS」でやるならこちら】
ロジスティック回帰分析: SASを利用した統計解析の実際 (統計ライブラリー)
本書は、ロジスティック回帰分析を系統的に解説されたテキストです。
数理的な専門書ではなく、実践で使えるようになるための分析の方法や調査のデザインなどをしっかり解説してくれます。
具体的な例を通じて、考え方や結果の解釈などをわかりやすく理解できます。
SASを使った解析結果が示されていれ、ソフトを使った統計解析の雰囲気も感じることができる１冊です。
９冊目はこちら【ロジスティック回帰を「Python」でやるならこちら】
ITエンジニアのための機械学習理論入門
本書は、ロジスティック回帰を機械学習の分類問題への応用として学べる1冊です。
ROC曲線の意味なども詳解されており、陽性・偽陽性・陰性・偽陰性などの考え方も学べます。
加えて、その他の機械学習の分類・回帰分析・クラスタリングなどのアルゴリズムや、それぞれ身近な具体例も紹介されています。
それぞれ基本的な例や結果の図、付属のPythonコードとともにしっかり学べる良書です。
10冊目はこちら【ロジスティック回帰分析の実データへの活用を詳しく学びたい方へ】
データ解析のためのロジスティック回帰モデル
本書は、“Applied Logistic Regression, Third Edition by David W. Hosmer Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant” の翻訳です。
ロジスティック回帰分析の基礎からモデル構築、モデル診断などを、2値データ、多項データ、 順序データに活用していく方法が、実データを例にして詳しく解説されている1冊です。
原著もございます↓
11冊目はこちら【ビジネスでどう使われているか知りたいあなたにおすすめ】
ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門
本書では、ロジスティック回帰分析がビジネスの現場でどう使えるのかの具体例が示されています。
ソーシャルゲームのユーザ数の減少量について、ロジスティック回帰分析を使ってデータ分析しています。
ロジスティック回帰分析そのものを学べるだけでなく、現場の事実から仮説を立てて分析を行い、その評価とアクションまでのプロセスがつぶさに示されています。
実際のデータ分析の過程を窺い知ることができる1冊となっています。
12冊目はこちら【「一般化線形モデル」全般を学ぶならこちら】
一般化線形モデル入門 原著第2版
本書は、ロジスティック回帰分析だけでなく、一般化線形モデル全般（回帰分析、分散分析、ポアソン回帰、対数線形モデル、生存時間解析など）について、幅広くシッカリ学べる1冊です。
2冊目（統計学が最強の学問である実践編）でも紹介されているように、回帰係数の推定での数学的な面などもきちんと学べます。
南山大学や久留米大学医学部の院生の講義やゼミでも好評で、統計的方法の基礎をある程度理解した方がより詳しく学ぶのに適した１冊です。
13冊目はこちら【多くの「統計モデリング」を学びたいあなたにおすすめ】
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
本書はロジスティック回帰分析に加えて、一般化線形モデルから、階層ベイズモデルなど、より高度なモデリング手法も１冊で学べます。
上の6冊目（一般化線形モデル (Rで学ぶデータサイエンス 10)）よりも、幅広いモデルを扱っている点が特徴的です。こちらもRによるサンプルコードがあるので、手を動かしながら学ぶこともできる良書です。
ロジスティック回帰分析に必要な「サンプル数」を決めたい方はこちらもございます↓
サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)
サンプルサイズの設計 (臨床家のための臨床研究デザイン塾テキスト)
統計的方法のしくみ―正しく理解するための30の急所
エクセル統計 通常版(1ユーザー)
独学するならこちらもオススメです↓
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY)
Logistic Regression: A Self-Learning Text (Statistics for Biology and Health)
ロジスティック回帰分析の概要をサクッと学びたいあなたはこちらの記事もございます↓
『「ロジスティック回帰分析」とは？分析例やオッズ比、重回帰分析との違いなどをサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ』
↓こちら無料で読めます
こちらの記事もございます↓
『「アンケート調査」をしたいあなたにチェックしてほしい良書、８冊はこちらです』
『「データマイニング」を勉強したいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです』
『「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです』
『「ディープラーニング」を基礎からビジネス応用までサクッとつかみ、自社ビジネスに活用したい方はこちらをどうぞ【グーグルに学ぶディープラーニング】』
『日本語の「テキストマイニング」を統計解析フリーソフト「Ｒ」でサクッ実行したいあなた、こちらはいかがでしょうか』
『バーチャルリアリティ（VR）アプリケーションを開発してみたいあなた、系統的に学べるこちらはいかがでしょうか【UnityによるVRアプリケーション開発】』
