線形回帰、非線形回帰の違いと使い分けについて

質問

統計初心者でわからないことが多いので教えていただきたいのですが、ステップワイズ法などの線形回帰やロジスティック回帰などの非線形回帰などがあると思いますが、線形と非線形はどのように使い分けるものなのでしょうか？(それぞれどのようなメリット、デメリットなどがあるものなのでしょうか？)

回答No.1

takurinta · ベストアンサー

線型と非線型を使い分けるというより、考えているモデルによっておのずと決まるものです。
メリット・デメリットというより、どの方法がより自分の取り組んでいる問題にふさわしいか、ということです。ロジスティック回帰モデルが適切な場合には、ロジスティック回帰モデルを使う、というだけのことです。

ロジスティック回帰モデルも「一般化線型モデル」の枠組みに含まれるので、線型モデルでも使われる最尤法でのパラメータ推定ができますが、薬力学のEmaxモデルのようなものでパラメータを最適化するときは、本当に非線型の最小2乗法で推定することになります。