229-238.勤務先の仕事の都合で、多数の多項ロジスティック回帰モデルのパラメータ推定値を、ダミー変数に対する線形回帰モデルのパラメータ推定値へと大急ぎで変換しないといけないという謎の用事ができてしまい(自分でもこいつ何言ってんだと思う)、慌てて読んだ奴。事情はちょっと書けないけれど、なぜそんなシュールな事態に陥ったものかと、正直、途方に暮れた。ところが読んでいる途中で、さらなる別の事情によって必要性が消滅したもので、この論文のほうは続きを読む気が失せてしまった。整理の都合上、読了としておく。\pi_m\)からなるとする。個体について\(q\)次元ベクトル\(x\)が測定されており、これに基づいて個体を下位母集団に分類したい。所属先番号を\(y\)とする。P(y=j)\)とする。事後確率が最大である所属先に所属させれば、正分類確率が最大になる。いうわけで、どうやるかはともかくとして、条件付き確率を単純な関数として表現し、そのパラメータを\(n\)個の観察事例でもって推定したい。\delta_2\)である。\delta_j\)はその関数だという制約をかけたりする。y)\)の同時分布がロジスティック回帰モデルを満たすのはどんなときか。\right)\)が\(x\)の線形関数であれば、同時分布はロジスティック回帰モデルを満たす。残念ながら学力不足で、なぜこういえるのかわからない。\(\Sigma\)は\(x\)の共分散行列で正則とする。[ううむ、ここも学力不足でよくわからない。これは同時分布がロジスティック回帰モデルを満たすことの十分条件であって必要条件ではない、という理解であっているだろうか]各群で\(x\)が多変量正規分布に従い、その共分散行列が群間で共通に\(\Sigma\)だとしよう。\right)$$であるから、ロジスティック回帰モデルが満たされる。