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探索的データ分析を行う際に、グラフを印刷したり、コメント/注釈などを書き出すことがよくあります。 人々はより良​​い電子的方法論についての提案を持っていますか？私は特にpython / Rに興味があります。 探索的作業を遅くすることはないが、私が行った洞察を記録するのに役立つ、「迅速な（そして汚い）」何かを探しています。 私が想像できることは、PDFとしてグラフを生成し、コメントを追加することです。 理想的には、これをプログラムで行うオプションが欲しいので、グラフをやり直すと、「自動的に」コメントを追加できるようになります。

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理想化されたロジスティックモデルでは、各連続IVをDVにリンクするS字型の曲線を取得します。しかし、実際にはこのS字型はまれにしか発生しないため、そのようなタイプのデータの場合、ロジスティックアプローチは少し優れているように見えます。もちろん、各観測値がDVで「1」になると予測される確率は、ロジスティックで使用でき、OLS回帰では使用できません。後者では、これらの確率は[0,1]の範囲を超える可能性があるためです。しかし、探索的な目的で、予測される確率が必要ない場合、OLSを使用して、DVとの関係が強いか、中程度か、弱いかを確認するのにどのくらい適切ですか。これは一種の多変量バージョンの点双相関に相当しませんか？（標準化回帰係数、共線性統計と部分プロットは言うまでもなく、

8 regression  logistic  least-squares  eda