差分

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190 バイト追加 、 2023年2月4日 (土) 20:42
Equation of binary logistic regression can be converted to outcome probablity <math>p</math> as,
:<math>
\begin{alignarray}{lrll}\log Y = & \log \left ( \fracdfrac{p}{1-p} \right ) & = a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots \\\Leftrightarrow & \dfrac{p}{1-p} & = \exp (a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots) & = e^{(a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots)} \\\Leftrightarrow & p & = \dfrac { \exp (a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots) }{ 1 + \exp (a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots) } & = \dfrac { e^{(a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots)} }{ 1 + e^{(a + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + \cdots)} } \\\end{alignarray}
</math>

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