In statistics, logistic regression, or logit regression, or logit model is a regression model where the dependent variable (DV) is categorical. This article covers the case of binary dependent variables—that is, where it can take only two values, such as pass/fail, win/lose, alive/dead or healthy/sick. Cases with more than two categories are referred to as multinomial logistic regression, or, if the multiple categories are ordered, as ordinal logistic regression.

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  • In statistics, logistic regression, or logit regression, or logit model is a regression model where the dependent variable (DV) is categorical. This article covers the case of binary dependent variables—that is, where it can take only two values, such as pass/fail, win/lose, alive/dead or healthy/sick. Cases with more than two categories are referred to as multinomial logistic regression, or, if the multiple categories are ordered, as ordinal logistic regression. Logistic regression was developed by statistician David Cox in 1958. The binary logistic model is used to estimate the probability of a binary response based on one or more predictor (or independent) variables (features). As such it is not a classification method. It could be called a qualitative response/discrete choice model in the terminology of economics. Logistic regression measures the relationship between the categorical dependent variable and one or more independent variables by estimating probabilities using a logistic function, which is the cumulative logistic distribution. Thus, it treats the same set of problems as probit regression using similar techniques, with the latter using a cumulative normal distribution curve instead. Equivalently, in the latent variable interpretations of these two methods, the first assumes a standard logistic distribution of errors and the second a standard normal distribution of errors. Logistic regression can be seen as a special case of the generalized linear model and thus analogous to linear regression. The model of logistic regression, however, is based on quite different assumptions (about the relationship between dependent and independent variables) from those of linear regression. In particular the key differences of these two models can be seen in the following two features of logistic regression. First, the conditional distribution is a Bernoulli distribution rather than a Gaussian distribution, because the dependent variable is binary. Second, the predicted values are probabilities and are therefore restricted to (0,1) through the logistic distribution function because logistic regression predicts the probability of particular outcomes. Logistic regression is an alternative to Fisher's 1936 method, linear discriminant analysis. If the assumptions of linear discriminant analysis hold, the conditioning can be reversed to produce logistic regression. The converse is not true, however, because logistic regression does not require the multivariate normal assumption of discriminant analysis. (en)
  • في علم الاحتمالات، الانحدار اللوجستي هو نموذج يستخدم للتنبؤ باحتمالية وقوع حدث ما وذلك بملاءمة البيانات على منحنى لوجستي. يستخدم الانحدارُ اللوجستي عدة متغيرات مُتوقَّعة والتي يمكن أن تكون رقمية أو فئوية. على سبيل المثال، احتمالية حدوث نوبة قلبية عند شخصٍ ما خلال فترة زمنية معينة يمكن التنبؤ بها من خلال معلومات عن عمر المريض وجنسه ومنسب كتلة الجسم لديه. يُستخدم الانحدار اللوجستي بشكل واسع في الطب والعلوم الاجتماعية، كما يستخدم في التسويق لحساب توقعات ميل المستهلك إلى شراء منتج ما أو امتناعه عن الشراء. يطلق على الانحدار اللوجستي أسماء أخرى في التطبيقات المختلفة له، مثل: النموذج اللوجستي، نموذج اللوجيت والمصنِّف العام لللإنتروبية. الانحدار اللوجستي هو أحد عناصر مجموعة من النماذج تسمى بمجموعة النماذج الخطية العامة. (ar)
  • Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome abhängige Variablen gemeint. Die unabhängigen Variablen können dabei ein beliebiges Skalenniveau aufweisen, wobei diskrete Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen in eine Serie binärer Dummy-Variablen zerlegt werden. Im binomialen Fall hat man Daten der Art vorliegen, wobei eine binäre abhängige Variable (den so genannten Regressanden) bezeichnet, die mit , einem bekannten und festen Kovariablenvektor von Regressoren, auftritt. bezeichnet die Anzahl der Beobachtungen. (de)
  • En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo como función de otros factores. El análisis de regresión logística se enmarca en el conjunto de Modelos Lineales Generalizados (GLM por sus siglas en inglés) que usa como función de enlace la función logit. Las probabilidades que describen el posible resultado de un único ensayo se modelan, como una función de variables explicativas, utilizando una función logística. La regresión logística es usada extensamente en las ciencias médicas y sociales. Otros nombres para regresión logística usados en varias áreas de aplicación incluyen modelo logístico, modelo logit, y clasificador de máxima entropía. (es)
  • La régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit de modéliser l'effet d'un vecteur de variables aléatoires sur une variable aléatoire binomiale génériquement notée . La régression logistique est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. (fr)
  • La regressione logistica è un caso particolare di modello lineare generalizzato avente come funzione link la funzione logit.Si tratta di un modello di regressione applicato nei casi in cui la variabile dipendente y sia di tipo dicotomico riconducibile ai valori 0 e 1, come lo sono tutte le variabili che possono assumere esclusivamente due valori: vero o falso, maschio o femmina, vince o perde, sano o ammalato, ecc. Il modello viene descritto da essendo la funzione logit e p la probabilità che l'evento y si verifichi. La stima della probabilità di p avviene effettuando prima la stima dei parametri (utilizzando il metodo della massima verosimiglianza) e successivamente la trasformazione Benché sia tecnicamente possibile applicare alla variabile y la regressione lineare ciò viene evitato in quanto porterebbe in generale a stime che vanno da meno infinito a più infinito e dunque fuori dall'intervallo [0,1] previsto per le probabilità. (it)
  • ロジスティック回帰(ロジスティックかいき、英: Logistic regression)は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年に David Cox が発表した。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learn などでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 (ja)
  • Regresja logistyczna – jedna z metod regresji używanych w statystyce w przypadku, gdy zmienna zależna jest na skali dychotomicznej (przyjmuje tylko dwie wartości). Zmienne niezależne w analizie regresji logistycznej mogą przyjmować charakter nominalny, porządkowy, przedziałowy lub ilorazowy. W przypadku zmiennych nominalnych oraz porządkowych następuje ich przekodowanie w liczbę zmiennych zero-jedynkowych taką samą lub o 1 mniejszą niż liczba kategorii w jej definicji . Zwykle wartości zmiennej objaśnianej wskazują na wystąpienie, lub brak wystąpienia pewnego zdarzenia, które chcemy prognozować. Regresja logistyczna pozwala wówczas na obliczanie prawdopodobieństwa tego zdarzenia (tzw. prawdopodobieństwo sukcesu). Formalnie model regresji logistycznej jest uogólnionym modelem liniowym (GLM), w którym użyto logitu jako funkcji wiążącej. (pl)
  • A regressão logística é uma técnica estatística que tem como objectivo produzir, a partir de um conjunto de observações, um modelo que permita a predição de valores tomados por uma variável categórica, frequentemente binária, a partir de uma série de variáveis explicativas contínuas e/ou binárias A regressão logística é amplamente usada em ciências médicas e sociais, e tem outras denominações, como modelo logístico, modelo logit, e classificador de máxima entropia. A regressão logística é utilizada em áreas como as seguintes: * Em medicina, permite por exemplo determinar os factores que caracterizam um grupo de indivíduos doentes em relação a indivíduos sãos. * No domínio dos seguros, permite encontrar fracções da clientela que sejam sensíveis a determinada política securitária em relação a um dado risco particular. * Em instituições financeiras, pode detectar os grupos de risco para a subscrição de um crédito. * Em econometria, permite explicar uma variável discreta, como por exemplo as intenções de voto em actos eleitorais. O êxito da regressão logística assenta sobretudo nas numerosas ferramentas que permitem interpretar de modo aprofundado os resultados obtidos. Em comparação com as técnicas conhecidas em regressão, em especial a regressão linear, a regressão logística distingue-se essencialmente pelo facto de a variável resposta ser categórica. Enquanto método de predição para variáveis categóricas, a regressão logística é comparável às técnicas supervisionadas propostas em aprendizagem automática (árvores de decisão, redes neuronais, etc.), ou ainda a análise discriminante preditiva em estatística exploratória. É possível de as colocar em concorrência para escolha do modelo mais adaptado para um certo problema preditivo a resolver. Trata-se de um modelo de regressão para variáveis dependentes ou de resposta binomialmente distribuídas. É útil para modelar a probabilidade de um evento ocorrer como função de outros factores. É um modelo linear generalizado que usa como função de ligação a função logit. (pt)
  • 逻辑回归(英语:Logistic regression 或logit regression),即逻辑模型(英语:Logit model,也译作“评定模型”、“分类评定模型”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 (zh)
  • Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой. (ru)
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  • La régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit de modéliser l'effet d'un vecteur de variables aléatoires sur une variable aléatoire binomiale génériquement notée . La régression logistique est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. (fr)
  • ロジスティック回帰(ロジスティックかいき、英: Logistic regression)は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年に David Cox が発表した。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learn などでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 (ja)
  • 逻辑回归(英语:Logistic regression 或logit regression),即逻辑模型(英语:Logit model,也译作“评定模型”、“分类评定模型”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 (zh)
  • Логистическая регрессия или логит-регрессия (англ. logit model) — это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой. (ru)
  • In statistics, logistic regression, or logit regression, or logit model is a regression model where the dependent variable (DV) is categorical. This article covers the case of binary dependent variables—that is, where it can take only two values, such as pass/fail, win/lose, alive/dead or healthy/sick. Cases with more than two categories are referred to as multinomial logistic regression, or, if the multiple categories are ordered, as ordinal logistic regression. (en)
  • في علم الاحتمالات، الانحدار اللوجستي هو نموذج يستخدم للتنبؤ باحتمالية وقوع حدث ما وذلك بملاءمة البيانات على منحنى لوجستي. يستخدم الانحدارُ اللوجستي عدة متغيرات مُتوقَّعة والتي يمكن أن تكون رقمية أو فئوية. على سبيل المثال، احتمالية حدوث نوبة قلبية عند شخصٍ ما خلال فترة زمنية معينة يمكن التنبؤ بها من خلال معلومات عن عمر المريض وجنسه ومنسب كتلة الجسم لديه. يُستخدم الانحدار اللوجستي بشكل واسع في الطب والعلوم الاجتماعية، كما يستخدم في التسويق لحساب توقعات ميل المستهلك إلى شراء منتج ما أو امتناعه عن الشراء. الانحدار اللوجستي هو أحد عناصر مجموعة من النماذج تسمى بمجموعة النماذج الخطية العامة. (ar)
  • Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome abhängige Variablen gemeint. Die unabhängigen Variablen können dabei ein beliebiges Skalenniveau aufweisen, wobei diskrete Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen in eine Serie binärer Dummy-Variablen zerlegt werden. vorliegen, wobei (de)
  • En estadística, la regresión logística es un tipo de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo como función de otros factores. El análisis de regresión logística se enmarca en el conjunto de Modelos Lineales Generalizados (GLM por sus siglas en inglés) que usa como función de enlace la función logit. Las probabilidades que describen el posible resultado de un único ensayo se modelan, como una función de variables explicativas, utilizando una función logística. (es)
  • La regressione logistica è un caso particolare di modello lineare generalizzato avente come funzione link la funzione logit.Si tratta di un modello di regressione applicato nei casi in cui la variabile dipendente y sia di tipo dicotomico riconducibile ai valori 0 e 1, come lo sono tutte le variabili che possono assumere esclusivamente due valori: vero o falso, maschio o femmina, vince o perde, sano o ammalato, ecc. Il modello viene descritto da essendo la funzione logit e p la probabilità che l'evento y si verifichi. La stima della probabilità di p avviene effettuando prima la stima dei parametri (it)
  • Regresja logistyczna – jedna z metod regresji używanych w statystyce w przypadku, gdy zmienna zależna jest na skali dychotomicznej (przyjmuje tylko dwie wartości). Zmienne niezależne w analizie regresji logistycznej mogą przyjmować charakter nominalny, porządkowy, przedziałowy lub ilorazowy. W przypadku zmiennych nominalnych oraz porządkowych następuje ich przekodowanie w liczbę zmiennych zero-jedynkowych taką samą lub o 1 mniejszą niż liczba kategorii w jej definicji . Formalnie model regresji logistycznej jest uogólnionym modelem liniowym (GLM), w którym użyto logitu jako funkcji wiążącej. (pl)
  • A regressão logística é uma técnica estatística que tem como objectivo produzir, a partir de um conjunto de observações, um modelo que permita a predição de valores tomados por uma variável categórica, frequentemente binária, a partir de uma série de variáveis explicativas contínuas e/ou binárias A regressão logística é amplamente usada em ciências médicas e sociais, e tem outras denominações, como modelo logístico, modelo logit, e classificador de máxima entropia. A regressão logística é utilizada em áreas como as seguintes: (pt)
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  • Logistic regression (en)
  • انحدار لوجستي (ar)
  • Logistische Regression (de)
  • Regresión logística (es)
  • Régression logistique (fr)
  • Regressione logistica (it)
  • ロジスティック回帰 (ja)
  • Regresja logistyczna (pl)
  • Regressão logística (pt)
  • Логистическая регрессия (ru)
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