①ロジスティック回帰の位置付け

→多変量解析におけるデータから予測に入ると思う。重回帰分析との棲み分けは次に述べる。

②多変量解析における重回帰分析と何が違うか？

→予測値の取る範囲が定まるもの＝ロジスティック回帰？
→定まらないもの＝重回帰分析？

③順序ロジスティック回帰とは？

→目的変数が2値ではなく3値以上を取る時に活用する回帰分析
→（取る値の数ー1個）のロジスティック回帰を作ることが本質的な考え方か。例えば4値取る場合は、3つのモデルを作る。
（→オッズの考え方はまだ勉強中）

参考URL

④ロジスティック回帰の中で、考慮すべきこと（多重共線性）

→説明変数間で高い相関があると、モデルの精度が下がる可能性あり。（多重共線性ありと言う。）
→多重共線性の確認を行うために、VIFを確認することが推奨されている。（参考論文）
→VIF値＜10が参考となる。（URL）
→Pythonでの実装方法はこちらが参考になる（ブログ）