ロジスティック回帰は、従属変数が二分（バイナリ）の場合に実行する適切な回帰分析です。ロジスティック回帰は、データを記述し、1つの従属バイナリ変数と1つ以上の名義、順序、間隔、または比率レベルの独立変数の間の関係を説明するために使用されます。

第二に、ログログモデルとは何ですか？ログ・モデル-あなたの計量経済仕様の両側での変数のための自然なログを使用すると、ログと呼ばれています。原則として、任意の対数変換（自然または非自然）を使用して、パラメーターが非線形であるモデルを線形モデルに変換できます。

また、回帰の種類は何ですか？

回帰の種類

• 線形回帰。これは最も単純な回帰形式です。
• 多項式回帰。これは、独立変数の多項式関数を使用して非線形方程式を近似する手法です。
• ロジスティック回帰。
• 分位点回帰。
• リッジ回帰。
• ラッソ回帰。
• エラスティックネット回帰。
• 主成分回帰（PCR）

なぜログを取るのですか？

チャートやグラフで対数目盛を使用する主な理由は2つあります。 1つ目は、大きな値への歪度に対応することです。つまり、1つまたはいくつかのポイントがデータの大部分よりもはるかに大きい場合。 2つ目は、変化率または乗法係数を表示することです。