ロジスティック回帰分析とは？
ロジスティック回帰分析一般化線形モデルの一種で２項分布に従う誤差と ロジスティック連結関数を持つものを指します。ロジスティック回帰分析では 従属変数が2値（Yes/No等で表されるもの）である必要があります。 例えば過去のデータから買う(Yes)、買わない(No)の判断や、取引において信用できる(Yes)、できない(No)の判断したい場合などに有効に活用できます。
NAGが提供するロジスティック回帰分析の機能
NAG データマイニング コンポーネントでは ロジスティック回帰モデル（すなわち２項分布に従う誤差とロジスティック連結関数による一般化線形モデル） の計算を行う関数（サブルーチン）が提供されています。 回帰モデルの計算を行うルーチン、作成された回帰モデルを保存／詠み込むルーチン、回帰モデルをもとに予測を行うルーチンなどが提供されます。
NAG データマイニング コンポーネントはこの他にも様々なデータマイニング機能を提供するライブラリ製品です。 C言語, C++, Java, VB, VBA(Excel)など様々な環境からご利用いただけます。またWindows, Linux, Solaris など様々なＯＳをサポートしています。
【NAGのデータマイニングコンポーネントのドキュメント】
イントロダクションガイド
ユーザーガイド
提供されているロジスティック回帰分析関数（サブルーチン）
nagdmc_logit_reg - ロジスティック回帰モデルの計算を行う
nagdmc_save_reg - 回帰モデルをファイルに保存する
nagdmc_load_reg - 回帰モデルをファイルから読み込む
nagdmc_free_reg - 回帰モデル(で利用されているメモリ領域）を解放する
nagdmc_extr_reg - 回帰モデルの情報を取得する
nagdmc_predict_reg - 回帰モデルを用いて予測値を計算する
その他データマイニング機能一覧