前回は、都議選の当選・落選という結果が候補者のどんな属性に影響を受けているのか、Pythonで推定を行いました。 また必要なデータは、PythonのBeautiful Soupというライブラリを使ってスクレイピングして取得しました。 randpy.hatenablog.comロジスティッ…

今回は、前回習った一般化線形モデルの実践編です。 理論編については、以下記事を参考にしてください。 randpy.hatenablog.com分析テーマは、この前行われた都議選です！！立候補者のどのような属性が当選確率に影響したのか、ロジスティック回帰分析を使っ…

前回までは線形回帰の理論とそれを使った分析の実例について紹介しました。 【理論編】 randpy.hatenablog.com 【実践編】 randpy.hatenablog.com randpy.hatenablog.comしかし全てのデータを線形回帰で分析しようとすると、良い結果が得られないことがあり…