Rを使った分析の準備
- ここで使うRのパッケージは次のとおり。

library(tidyverse)
library(stargazer)
library(patchwork)
library(ROCR)
library(margins)
library(corrplot)
library(jtools)

1. 線形回帰と非線形回帰の違い

  • 線形回帰での応答変数は「得票率」のような連続変数
  • 非線形回帰での応答変数は「当落」のようなカテゴリ変数(ダミー変数)
  • ダミー変数は 2 通りの値 (例えば 0 = 落選、 1 = 当選) をとる
  • このようなダミー変数は「binary変数」とも呼ばれる
分析方法 応答変数 推定方法 確率モデル
回帰分析 連続変数 OLS(最小二乗法) 線形確率モデル
ロジスティック回帰分析 質的変数 MLE(最尤法) 非線形確率モデル
プロビット回帰分析 質的変数 MLE(最尤法) 非線形確率モデル
  • 線形回帰と非線形回帰(ここではロジスティック回帰)の違いを視覚的に示してみる