0.20

4

1

0.25

0.10

0.50

オッズは，ある事象の起こる確率 p と起こらない確率 1 − p との比 p / (1 − p) のことである．

オッズが取り得る値の範囲は，　である．

2つのオッズの比をオッズ比という．

ある事象の起こる確率 p が 1/2 を超えることはオッズが 1 を超えることに等価である．

ある事象の起こりやすさを2つの群で比較して示す統計学的な尺度である．

5.43656

7.3890

2.7182818

100

𝑠が大きくなると式は0に近づく．

𝑠が大きくなると式は1に近づく．

𝑠が小さくなるとは0に近づく

ロジスティック回帰モデルと線形回帰モデルは，密接な関係がある．

ロジスティック回帰モデルから出力される値の範囲は，[0,1]である．

ロジスティック回帰モデルは，目的変数の値を予測する．

ロジスティック回帰モデルは，目的変数は質的変数であり，説明変数は量的変数である．

90/100

10/90

90/110

120/150

30/40

30/50

本当は陽性なのに，陰性と判断される割合のことを，偽陰性率という．

本当は陰性なのに，陽性と判断される割合のことを，偽陽性率という．

感度が非常に高いと疾患を見逃すことはまれである．

特異度があまり高く無い場合には，結果が陽性なら目的の病気と診断することができる

誤判断率は，感度と特異度と関係している．

誤判断率は，ある真値と異なると予測値した割合のことで，閾値に影響されない．

誤判別率とは，実際の観測値と異なる予測した件数が，全予測件数に占める割合のことである．