Mis kasu on logistilisest regressioonist?
Mis kasu on logistilisest regressioonist?

Video: Mis kasu on logistilisest regressioonist?

Video: Mis kasu on logistilisest regressioonist?
Video: РЕГИСТРАЦИЯ В РНИС (грузовой пропуск москва мкад ттк ск) 2024, November
Anonim

Logistiline regressioon on sobiv regressioon analüüs, mida teha, kui sõltuv muutuja on dihhotoomne (binaarne). Logistiline regressioon on kasutatud kirjeldada andmeid ja selgitada seost ühe sõltuva kahendmuutuja ja ühe või mitme nominaalse, järgu, intervalli või suhte tasemel sõltumatu muutuja vahel.

Inimesed küsivad ka, millal tuleks logistilist regressiooni kasutada?

Millal kasutada Logistiline regressioon . Sina peaks mõtle kasutamise peale logistiline regressioon kui teie Y-muutujal on ainult kaks väärtust. Sellist muutujat nimetatakse "binaarseks" või "dihhotoomseks". "Dihhotoomne" tähendab põhimõtteliselt kahte kategooriat, nagu jah/ei, defektne/puudulik, õnnestunud/ebaõnnestunud jne.

Samamoodi, mida mõeldakse logistilise regressiooni all? Kirjeldus. Logistiline regressioon on statistiline meetod andmestiku analüüsimiseks, milles on üks või mitu sõltumatut muutujat, mis määravad tulemuse. Tulemust mõõdetakse dihhotoomse muutujaga (mille puhul on ainult kaks võimalikku tulemust).

Samamoodi küsitakse, kus kasutatakse logistilist regressiooni?

Logistiline regressioon on kasutatud erinevates valdkondades, sealhulgas masinõppes, enamikus meditsiinivaldkondades ja sotsiaalteadustes. Näiteks trauma ja vigastuse raskusastme skoor (TRISS), mis on laialt levinud kasutatud vigastatud patsientide suremuse ennustamiseks, töötasid algselt välja Boyd et al. kasutades logistiline regressioon.

Kuidas logistiline regressioon toimib?

Gaussi jaotus: Logistiline regressioon on lineaarne algoritm (mille väljundis on mittelineaarne teisendus). See teeb eeldada lineaarset seost sisendmuutujate ja väljundi vahel. Teie sisendmuutujate andmete teisendused, mis seda lineaarset seost paremini paljastavad, võivad anda täpsema mudeli.

Soovitan: