ロジスティック回帰における連続対通常の効果<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />ロジスティック回帰問題にいくつかの継続的な影響があります。連続変数が少数の順序変数に分割された場合に回帰結果が良くなったり悪くなったりする理由はありますか？それが連続変数として残されているならば、それからちょうど1つの係数がある必要があります。回帰分析では係数を1つだけ推定する必要があるため、このままにしておくほうが良いでしょう。連続変数を少数の序数グループに分割することに何か利点はありますか？
