Kāda ir loģistikas regresijas izmantošana?
Kāda ir loģistikas regresijas izmantošana?

Video: Kāda ir loģistikas regresijas izmantošana?

Video: Kāda ir loģistikas regresijas izmantošana?
Video: PATA - Transports un loģistika 2024, Novembris
Anonim

Loģistiskā regresija ir piemērots regresija analīze, kas jāveic, ja atkarīgais mainīgais ir dihotoms (binārs). Loģistiskā regresija ir lietots lai aprakstītu datus un izskaidrotu attiecības starp vienu atkarīgu bināro mainīgo un vienu vai vairākiem nominālajiem, kārtas, intervāla vai attiecības līmeņa neatkarīgiem mainīgajiem.

Cilvēki arī jautā, kad būtu jāizmanto loģistikas regresija?

Kad lietot Loģistiskā regresija . Tu vajadzētu domā par lietošanu loģistiskā regresija kad jūsu Y mainīgais iegūst tikai divas vērtības. Šādu mainīgo lielumu sauc par “bināro” vai “dihotomu”. “Dihotoms” būtībā nozīmē divas kategorijas, piemēram, jā/nē, bojāts/nav defekts, veiksme/neveiksme un tā tālāk.

Tāpat, ko nozīmē loģistikas regresija? Apraksts. Loģistiskā regresija ir statistikas metode datu kopas analīzei, kurā ir viens vai vairāki neatkarīgi mainīgie, kas nosaka rezultātu. Rezultātu mēra ar dihotomu mainīgo (kurā ir tikai divi iespējamie rezultāti).

Līdzīgi tiek jautāts, kur tiek izmantota loģistiskā regresija?

Loģistiskā regresija ir lietots dažādās jomās, tostarp mašīnmācībā, lielākajā daļā medicīnas jomu un sociālajās zinātnēs. Piemēram, traumas un traumu smaguma rādītājs (TRISS), kas ir plaši izplatīts lietots lai prognozētu ievainoto pacientu mirstību, sākotnēji izstrādāja Boyd et al. izmantojot loģistiskā regresija.

Kā darbojas loģistikas regresija?

Gausa sadalījums: Loģistiskā regresija ir lineārs algoritms (ar nelineāru transformāciju izejā). Tas dara pieņemt lineāru saistību starp ievades mainīgajiem un izvadi. Ievades mainīgo datu transformācijas, kas labāk atklāj šo lineāro attiecību, var radīt precīzāku modeli.

Ieteicams: