予測分析
分類の設定では、観測結果を結果確率に割り当てるには、ロジスティック・モデル(ロジック・モデルとも呼ばれる)を使用する。ロジスティック・モデルは、バイナリ従属変数に関する情報を、無制限の連続変数に変換し、通常の多変量モデルを推定する。
ワルド検定(英語版)と尤度比検定は、モデル内の各係数bの統計的有意性を検定するために使用される(OLS回帰で使用されるt検定に類似している。上記参照)。分類モデルの適合度を評価する検定は、「正しく予測されたパーセンテージ」である。
生存分析は、時間対事象分析の別称である。主に医学や生物学の分野で開発された手法であるが、工学だけでなく経済学などの社会科学分野でも広く利用されている。
生存データの特徴である打ち切りや非正規性は、重回帰などの従来の統計モデルを用いてデータを解析しようとすると困難を生じる。正規分布は対称分布であるため正の値と負の値を取るが、持続時間はその性質上負の値を取ることができず、持続時間/生存データを扱うとき正規性を仮定することができない。
持続時間モデルには、パラメトリック、ノンパラメトリック、セミパラメトリックがある。一般的に使用されるモデルには、カプラン・マイヤー(英語版)やコックス比例ハザードモデル(ノンパラメトリック)がある。