エクセル統計のロジスティック回帰について

質問

エクセル統計でロジスティック回帰をしようと思っています。
「関数のあてはめ－ロジスティック」と、
「多変量解析－多重ロジスティック」とツールが２つあり、
上限がともに１で、変数が１つであれば、理屈上は全く同じ推計結果が得られるようです（パラメータ推定方法の違いで、微妙に結果が異なるようですが）。
ちなみに、
前者はy=K/(1+a・exp(-bx))、後者はy=1/(1+exp(a+bx))
という式です。

質問１：
皆さんは、両者をどのように使い分けておられるでしょうか。
参考となるご意見などあれば、お伺いしたく存じます。
（数学的？（モデル表現的？）な意味合いで、本質的に異なるものなのでしょうか？）

質問２：
フリーソフトのＲでもロジスティック回帰ができるようですが、
これは上記のどちらに該当することになるのでしょうか。

ご存知の方がおられましたら、ご教示頂けると幸いでございます。
どうぞ宜しくお願い申し上げます。

回答No.2

backs

端的にいうと、私は"見た目"で判断しています。

当てはまりが良いかどうかは図を描いて自分の目で判断しているので、「こういう数値で判断する」ということはやったことがないのです。

お役に立てませんで、、、

お礼

ご回答、どうも有難うございます。
私の方でも少し調べてみました。
「The R Book」によると、ロジスティック回帰モデルの評価指標として、次の３つが例示されています。
（１）Ｇ値
（２）ＡＩＣ
（３）Wald検定量
決定係数とともに、これらの指標も見ながらモデルを決定したいと思っています。
取り急ぎ、お礼申し上げます。

回答No.1

backs

> フリーソフトのＲでもロジスティック回帰ができるようですが、これは上記のどちらに該当することになるのでしょうか。

Rでロジスティック回帰分析をする方法はいくつかありますが、nls()という関数を用いてやる場合、モデル式は自分で指定することになるので、R側がどちらを採用しているかということはありません。

> nls(y~gamma/(1+exp(alpha+beta*x)),start=c(gamma=11,alpha=3.1883,beta=-0.949))

y~gamma/(1+exp(alpha+beta*x))　のように自分でモデル式を指定します。だから、K/(1+a・exp(-bx))でも1/(1+exp(a+bx))でもかまいません。

ちなみに曲線の当てはめの場合はnls()という関数を使いますが、多重ロジスティック回帰分析の場合はglm()という関数を使っています。

お礼

ご回答頂き、どうも有難うございました。
Ｒでも是非試して、分析結果の違いなども比較してみたいと思います。

追加で質問したい件がございます。
回帰結果の当てはまり度合いを判定するには、
どのような指標を用いるのが一般的でしょうか。
エクセル統計の多重ロジスティック回帰分析結果には、
決定係数が表示されません。
対数尤度は表示されますので、それを元に、
ＡＩＣ＝－２（対数尤度－パラメータ数）などで、
ある程度のモデルの良さを判断することになるのでしょうか。
一般的に、ＡＩＣの基準となる値のようなものはあるのでしょうか。
初心者の質問で恐縮です。