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    <anon>glm</anon>
    <anon>maths/theory</anon>
    <anon>dichotomous</anon>
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  <description>前回はロジスティック回帰モデルを（少しだけ）学び直してみました。 necostat.hatenablog.jp ここで扱ったNorton先生の文献では、オッズ比に代わるロジスティック回帰モデルの指標として限界効果（marginal effect）を推奨していましたので、簡単にどんなものなのかとRでの実装方法をまとめてみます。 今回の参考文献は以下のものです。 Norton EC, Dowd BE, Maciejewski ML. Marginal Effects-Quantifying the Effect of Changes in Risk Factors in Logistic Regr…</description>
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  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnecostat.hatenablog.jp%2Fentry%2F2023%2F05%2F16%2F232122&quot; title=&quot;回帰モデルの結果を限界効果（marginal effect）で示す - ねこすたっと&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
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  <published>2023-05-16 23:21:22</published>
  <title>回帰モデルの結果を限界効果（marginal effect）で示す</title>
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