płeć), jest estymacją szansy, powiedzmy, mężczyzn w porównaniu z kobietami.
Tak zdefiniowany model regresji logistycznej wymaga, aby: rozpatrywane obserwacje były od siebie niezależne; zależał w sposób liniowy od zmiennych objaśniających.
Model posiada równoważne sformułowanie w postaci:
Ta forma funkcjonalna jest znana jako perceptron lub jednowarstwowa sieć neuronowa.
Inne zastosowania Model regresji logistycznej posiada także inne odmiany niż modele zmiennych jakościowych dwumianowych. Są to: modele zmiennych wielomianowych uporządkowanych, modele zmiennych wielomianowych nieuporządkowanych (w tym modele zagnieżdżone i warunkowe).
Podobne modele Podobną procedurą jest zastosowanie regresji probitowej, w której zamiast funkcji logit stosuje się odwrotną dystrybuantę rozkładu normalnego (tzw. probit). Wielomianowa regresja logistyczna stanowi rozszerzenie regresji logistycznej na sytuacje, w których nominalna zmienna zależna przyjmuje więcej niż dwie wartości.
Zobacz też eksploracja danych liniowa analiza dyskryminacyjna perceptron probit sieć neuronowa
Przypisy
Bibliografia
Linki zewnętrzne Internetowy kalkulator regresji logistycznej Pakiet Javy o nazwie Mallet, zawiera moduł regresji logistycznej Logistic regression , Encyclopedia of Mathematics, encyclopediaofmath.org, [dostęp 2023-08-30].
Kategoria:Analiza regresji Kategoria:Klasyfikacja statystyczna