답답해서 준비한 강의 logistic regression

통계학 강의에서 흔히 다루는 t-test, 카이제곱 검정과 같은 단변수 분석은 RCT(무작위 대조 시험) 분석에 적합합니다. 하지만 실제 연구에서는 대부분 후향적 다변수 분석이 활용되는데, 그 핵심은 바로 **로지스틱 회귀분석(logistic regression)**입니다.

많은 연구자들이 로지스틱 회귀분석에 대한 이해 부족을 느끼고 있으며, 관련 강의나 도구 또한 부족한 실정입니다.

로지스틱 회귀분석은 그 자체로 매우 유용한 분석 기법일 뿐만 아니라, Cox 회귀분석을 이해하는 데에도 중요한 기반이 됩니다. 특히 진단 분야에서 활용 가능성이 높으며, 예측 모델 및 머신러닝의 기본 원리를 이해하는 데 필수적입니다.

만약 딱 하나의 통계 기법을 추천해야 한다면, 바로 로지스틱 회귀분석입니다. 이 분석을 통해 데이터 분석 역량을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 로지스틱 회귀분석: 핵심 개념 및 활용법
• 후향적 다변수 분석: 데이터 분석의 고급 기법
• Cox 회귀분석: 생존 분석의 이해
• 머신러닝: 예측 모델링의 기초
• 진단: 의료 데이터 분석의 활용