Koja je upotreba logističke regresije?
Koja je upotreba logističke regresije?

Video: Koja je upotreba logističke regresije?

Video: Koja je upotreba logističke regresije?
Video: VLOG # 58 ZAVRŠNI RADOVI U SAVSKOJ KOD SAVSKOG TRGA ,I PRIPREMNI RADOVI NA NOVOM DELU PROMENADE 2024, Novembar
Anonim

Logistička regresija je prikladno regresija analiza koju treba provesti kada je zavisna varijabla dihotomna (binarna). Logistička regresija je korišteno da opiše podatke i objasni odnos između jedne zavisne binarne varijable i jedne ili više nominalnih, ordinalnih, intervalnih ili nezavisnih varijabli na nivou omjera.

Ljudi se također pitaju, kada treba koristiti logističku regresiju?

Kada koristiti Logistička regresija . Ti trebalo bi razmislite o upotrebi logistička regresija kada vaša varijabla Y poprimi samo dvije vrijednosti. Takva varijabla se naziva "binarna" ili "dihotomija". “Dihotomno” u osnovi znači dvije kategorije kao što su da/ne, defektno/nedefektno, uspjeh/neuspjeh, itd.

Isto tako, šta se podrazumijeva pod logističkom regresijom? Opis. Logistička regresija je statistička metoda za analizu skupa podataka u kojem postoji jedna ili više nezavisnih varijabli koje određuju ishod. Ishod se mjeri dihotomnom varijablom (u kojoj postoje samo dva moguća ishoda).

Slično, postavlja se pitanje gdje se koristi logistička regresija?

Logistička regresija je korišteno u različitim oblastima, uključujući mašinsko učenje, većinu medicinskih oblasti i društvene nauke. Na primjer, ocjena ozbiljnosti traume i ozljede (TRISS), koja je široko rasprostranjena korišteno za predviđanje mortaliteta ozlijeđenih pacijenata, prvobitno su razvili Boyd et al. koristeći logistička regresija.

Kako funkcionira logistička regresija?

Gausova raspodjela: Logistička regresija je linearni algoritam (sa nelinearnom transformacijom na izlazu). It radi pretpostaviti linearnu vezu između ulaznih varijabli i izlaznih. Transformacije podataka vaših ulaznih varijabli koje bolje izlažu ovaj linearni odnos mogu rezultirati preciznijim modelom.

Preporučuje se: