Логистикалык регрессиялык анализ (категориялык же үзгүлтүксүз) көзкарандысыз өзгөрмөнүн (категориялык) бир дихотомиялык көз каранды өзгөрмө менен байланышын изилдөө үчүн колдонулат. Бул көз каранды өзгөрмө үзгүлтүксүз өзгөрмө болгон сызыктуу регрессиялык анализден айырмаланып турат.
Логистикалык регрессия анализин кандай чечмелейсиз?
Бинарлык логистикалык регрессиянын негизги натыйжаларын чечмелөө
- 1-кадам: Жооп менен терминдин ортосундагы байланыш статистикалык жактан маанилүү экенин аныктаңыз.
- 2-кадам: Болжолдоочулардын таасирин түшүнүү.
- 3-кадам: Модель маалыматыңызга канчалык туура келерин аныктаңыз.
- 4-кадам: Модель дайындарга туура келбей турганын аныктаңыз.
Логистикалык регрессия мисалын качан колдонот элеңиз?
Логистикалык регрессия категориялык көз каранды өзгөрмөнү болжолдоо үчүн колдонулат. Башкача айтканда, ал болжолдоо категориялык болгондо колдонулат, мисалы, ооба же жок, чын же жалган, 0 же 1. Логистикалык регрессиянын болжолдонгон ыктымалдыгы же натыйжасы төмөнкүлөрдүн бири болушу мүмкүн алар жана орто жер жок.
Логистикалык регрессия кантип эсептелет?
Мындай логистикалык модель логистикалык модель деп аталат. Демек, статистикада логистикалык регрессия кээде логистикалык модель же логит модели деп аталат. … Мүмкүнчүлүгүнүн катышы (ЖЕ деп белгиленет) жөн гана бир топ үчүн иш болуу ыктымалдыгы менен иш болуу ыктымалдыгына бөлүнгөн менен эсептелет.башка топ үчүн.
Логистикалык регрессияда эмнени билдиресиз?
Логистикалык регрессиянын классикалык отчетунда ыктымалдык катышы жана 95% ишеним аралыгы, ошондой эле көп варианттуу моделди баалоо үчүн AUC кирет.
