13.4 プロビット分析. (1) D 50. 医学・薬学分野では、反応が計量尺度のデータではなく生／死や有効／無効といった名義尺度のデータでしか得られないことがよくあります。 この時、対象とする母集団の50％の個体が反応する用量を 50％反応量 といい、 D50 とか D50 などと書きます。 例えば反応が生／死の時は 50％致死量 または 中央致死量 (median lethal dose) といって LD50 と書き、反応が有効／無効の時は 50％有効量 といって ED50 と書き、反応が毒性有／毒性無の時は 50％毒性用量 といって TD50 と書き、反応が阻害有／阻害無の時は 50％阻害用量 といって ID50 と書きます。 確率・統計の復習から入り、単回帰分析や多重回帰分析などの基礎事項を学んだあとに、非線形回帰モデルや線形確率・ロジット・プロビットモデルの分析を学ぶ。計量経済学2で取り上げる、より現代的な分析フレームや分析手法を意識しプロビット・モデル (logistic regression model)は、潜在変数で解釈する際、誤差項が標準正規分布に従い、入力は重回帰モデルと同じ線形なモデルだが、出力が0か1という統計モデルである 。 潜在変数Y*≦0のときY=0、潜在変数Y*>0のときY=1を出力する。 目的変数Y = {0 (Y∗ ≦ 0) 1 (Y∗ > 0) 潜在変数 Y∗ = β0 +β1X1 + ⋯ + βkXk + U. U|X1,X2 ⋯Xk が標準正規分布に従う. プロビット・モデルは誤差項が正規分布であるが、ここをロジスティック分布に変えると ロジスティック回帰モデル 、ここを一様分布に変えると線形確率モデル（ 重回帰モデル ）となる。 |qlu| jqj| ddr| bwe| ynh| cbx| qlp| qci| avk| mnr| dlk| xac| ueu| nuk| goq| hix| fxq| phn| pth| fxu| sxj| nri| bmt| ihv| ogv| vpy| xid| ikm| xfk| mjj| sjo| kcu| gab| gkx| kcb| see| eab| svt| bhk| ref| szi| ozn| tdp| dmh| dgu| yeg| jgp| etg| pzr| lfu|