両ダミー間に多重共線性が生じる。日曜日以外ダミーは全て用いない。Model説明変数の線形関数によって、目的変数の期待値が決まると仮定。ロジスティック分布を用いたモデル。標準正規分布を用いたモデル。x、Dによる変数であり、お互いの相関が高くなる。交互作用項を含む重回帰分析を行う場合、事前に交互作用項の中心化を実施する必要がある。中心化により、主効果項と交互作用項の相関による多重共線性を回避することができる。中心化は多重共線性を回避する手段ではないことに注意。仮定:シグモイド関数の出力を確率と見なす。目的変数と説明変数の間に線形関係があることを仮定する。目的変数が量的データである。目的変数は正規分布する。目的変数を適切な関数に置換し、説明変数との関係を推計する。目的変数が質的データであっても分析できるよう、一般線形モデルを拡張した。目的変数の分布を予測する。1範囲が限られているため、回帰分析できない。発生しない確率に対する、発生確率の比率。負の数がないため回帰分析できない。ロジスティック関数の逆数。∞どんな数でも取れるため、回帰分析できる。