Hvad er brugen af logistisk regression?
Hvad er brugen af logistisk regression?

Video: Hvad er brugen af logistisk regression?

Video: Hvad er brugen af logistisk regression?
Video: StatQuest: Logistic Regression 2024, Kan
Anonim

Logistisk regression er det passende regression analyse at udføre, når den afhængige variabel er dikotom (binær). Logistisk regression er Brugt at beskrive data og at forklare sammenhængen mellem én afhængig binær variabel og en eller flere uafhængige variable på nominel, ordinær, interval- eller forholdsniveau.

Folk spørger også, hvornår skal logistisk regression bruges?

Hvornår skal bruges Logistisk regression . Du bør tænke over at bruge Logistisk regression når din Y-variabel kun antager to værdier. En sådan variabel omtales til en "binær" eller "dikotom." "Dichotomous" betyder grundlæggende to kategorier såsom ja/nej, defekt/ikke-defekt, succes/fiasko og så videre.

Ligeledes, hvad menes der med logistisk regression? Beskrivelse. Logistisk regression er en statistisk metode til at analysere et datasæt, hvor der er en eller flere uafhængige variable, der bestemmer et udfald. Resultatet måles med en dikotom variabel (hvor der kun er to mulige udfald).

På samme måde spørges der, hvor bruges logistisk regression?

Logistisk regression er Brugt inden for forskellige områder, herunder maskinlæring, de fleste medicinske områder og samfundsvidenskab. For eksempel Trauma and Injury Severity Score (TRISS), som er bredt Brugt at forudsige dødelighed hos tilskadekomne patienter, blev oprindeligt udviklet af Boyd et al. ved brug af Logistisk regression.

Hvordan fungerer en logistisk regression?

Gaussisk fordeling: Logistisk regression er en lineær algoritme (med en ikke-lineær transformation på output). Det gør antag en lineær sammenhæng mellem inputvariablerne med outputtet. Datatransformationer af dine inputvariabler, der bedre afslører dette lineære forhold, kan resultere i en mere nøjagtig model.

Anbefalede: