GWAS)로지스틱 회귀(1) - 최대 우도 추정법

로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)는 이항(Binary)분류 문제에서 진행하기에 종속변수 Y= 0 or 1로만 존재하며 비선형을 선형으로 '일반화'시키는 일반화 선형모형(generalized linear model, GLM) 의 하나에 속하는 방법이다. GLM은 최대 우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 를 통해 회기계수를 계산하게 된다.

Y : 종속변수 ß0 =모델절편 ß1, ß2 , ... , ßn = 각각의 공변량에 대해 glm으로 계산된 계수값 χ1, χ2 , ... , χn = 각각의 독립변수 ε = 오차항 수식으로 보기 어렵다면, 아래 유튜브에 최대 우도 추정법에 대해 영상으로 설명하는 부분이 있으니 참고하면 좋을 것 같다. 참고자료 : https://www.cog-genomics.org/plink/2.0/assoc#glm Association analysis - PLINK 2.0 Associati...