ロジスティック回帰と線形回帰の手法を使い分けられるか？可能であれば、どのような場面で使用できますか？
対象が二値であっても、モデルの重要性が順位推定値の予測だけであれば、線形回帰モデルを使うことができる。例えば、そなたの上司が、電子メールのオファーに反応しそうな人に基づいて、顧客の上位20％または30％を見つけることを望んでいる場合を考えてみましょう。誰が反応し、誰が反応しないかを予測する必要はありません。この場合、反応する確率の高い顧客から低い顧客へと順位をつけ、上位20％または30％をマネージャーに伝える必要があるのだ。ですから、この場合、yや従属変数はロジットスコアや順位推定値だけなのだ。しかし、意思決定を予測する（予測された順位を意思決定に分類する）という考え方であれば、ロジットスコアを使用するロジスティック関数に基づいて予測推定値を計算するロジスティック回帰モデルが必要になるのだ。そして、適切な閾値を用いることで、この予測推定値を意思決定に変換することができるのだ。