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- En estadística, la regressió logística és un model de regressió per a variables dependents o de resposta binomials distribuïdes. És útil per a modelar la probabilitat d'un esdeveniment passant com a funció d'altres factors. És un que s'utilitza com a funció d'enllaç la funció logit. La regressió logística és utilitzada extensament en les ciències mèdiques i socials. Altres noms per regressió logística usats en diverses àrees d'aplicació inclouen model logístic , model logit , i classificador de màxima entropia . (ca)
- الانحدار اللوجستي (بالإنجليزية Logistic regression) هو نموذج إحصائي ينتمي لنماذج الانحدار الخطي يمكن من نمذجة متغير ثنائي الحد بدلالة مجموعة من المتغيرات العشوائية المتوقعة، رقمية كانت أو فئوية. يستخدم الانحدار اللوجستي للتنبؤ وقوع حدث ما بمعرفة إضافية لقيم متغيرات يمكن أن تكون مفسرة أو مرتبطة بهذا الحدث. يستخدم الانحدارُ اللوجستي عدة متغيرات مُتوقَّعة والتي يمكن أن تكون رقمية أو فئوية. يشتهر الانحدار اللوجستي أيضا بتسميات نموذج لوجيت (Logit) أو المصنف العام للأنتروبية. تستعمل هذه النمذجة بشكل واسع في العديد من التطبيقات العلمية والتجارية وهي من طرق النمذجة الأكثر تطبيقا في مجال التعلم الآلي، حيث تصنف ضمن طرق التعلم الآلي المراقب. الانحدار اللوجستي هو حالة خاصة لمجموعة النماذج الخطية العامة، رغم أنه تاريخيا، تعتبر الأخيرة تعميما لتقنية الانحدار اللوجستي. (ar)
- Logistická regrese je označení metody matematické statistikyzabývající se problematikou odhadu pravděpodobnosti nějakého jevu (závisle proměnné) na základě určitých známých skutečností (nezávisle proměnných), které mohou ovlivnit výskyt jevu.Událost, zda zkoumaný jev nastal, se modeluje pomocí náhodné veličiny, která nabývá hodnoty 0, pokud jev nenastal, nebo 1, pokud jev nastal (viz též charakteristická funkce). O náhodné veličině, která nabývá dvou hodnot 0 a 1 se říká, že má alternativní rozdělení. Metoda logistické regrese předpokládá, že za podmínek, které určuje vektor , bude náhodná veličina rovna 1 s pravděpodobností, jejíž závislost na můžeme vyjádřit pomocí tzv. logistické funkce, což zapisujeme jako Vektor je vektorem neznámých parametrů. Odhadem vektoru se tedy odhaduje i hledaná pravděpodobnost výskytu zkoumaného jevu (za předpokladu parametrizace logistickou funkcí). Vektor se obvykle bere ve tvaru . Složka pak určuje vliv tzv. absolutního členu. Skutečnost, že pravděpodobnost výskytu jevu nezávisí na námi zkoumaných nezávislých proměnných (tj. ) znamená, že se dá vyjádřit ve tvaru nezávisle na . (cs)
- Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man in der Statistik Regressionsanalysen zur (meist multiplen) Modellierung der Verteilung abhängiger diskreter Variablen. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome (binäre) 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 liegen Beobachtungen der Art vor, 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. Das Logit-Modell ergibt sich aus der Annahme, dass die Fehlerterme unabhängig und identisch Gumbel-verteilt sind. Eine Erweiterung der logistischen Regression stellt die dar; eine Variante dieser ist das . (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 en 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)
- Estatistikan, erregresio logistikoa edo logit eredua gertakizun baten probabilitatea aurresateko erabiltzen den erregresio-teknika bat da, aldagai independente zenbaitetan oinarrituta kurba logistiko bat egokituz. Adibidez, erregresio logistikoa pertsona batek aldi batean bihotzekoak jota izateko probabilitatea zenbatesteko erabil daiteke, bere adina, pisua eta errentzen duen jakinda. Alderantziz, probabilitate zehatz baterako, beste aldagai batek hartu behar duen balioa zenbatesteko ere erabil daiteke. Adibidez, gaixotasun bat ez garatzeko probabilitatea %99 izan dadin, sendagai batetik hartu beharreko dosia zein izan behar den kalkula daiteke erregresio logistikoaren bitartez, dosi ezberdinetarako gaixotasun garatu duten pertsonen kopuruari buruzko datuak erabiliz. (eu)
- In statistics, the logistic model (or logit model) is a statistical model that models the probability of an event taking place by having the log-odds for the event be a linear combination of one or more independent variables. In regression analysis, logistic regression (or logit regression) is estimating the parameters of a logistic model (the coefficients in the linear combination). Formally, in binary logistic regression there is a single binary dependent variable, coded by an indicator variable, where the two values are labeled "0" and "1", while the independent variables can each be a binary variable (two classes, coded by an indicator variable) or a continuous variable (any real value). The corresponding probability of the value labeled "1" can vary between 0 (certainly the value "0") and 1 (certainly the value "1"), hence the labeling; the function that converts log-odds to probability is the logistic function, hence the name. The unit of measurement for the log-odds scale is called a logit, from logistic unit, hence the alternative names. See and for formal mathematics, and for a worked example. Binary variables are widely used in statistics to model the probability of a certain class or event taking place, such as the probability of a team winning, of a patient being healthy, etc. (see ), and the logistic model has been the most commonly used model for binary regression since about 1970. Binary variables can be generalized to categorical variables when there are more than two possible values (e.g. whether an image is of a cat, dog, lion, etc.), and the binary logistic regression generalized to multinomial logistic regression. If the multiple categories are ordered, one can use the ordinal logistic regression (for example the proportional odds ordinal logistic model). See for further extensions. The logistic regression model itself simply models probability of output in terms of input and does not perform statistical classification (it is not a classifier), though it can be used to make a classifier, for instance by choosing a cutoff value and classifying inputs with probability greater than the cutoff as one class, below the cutoff as the other; this is a common way to make a binary classifier. Analogous linear models for binary variables with a different sigmoid function instead of the logistic function (to convert the linear combination to a probability) can also be used, most notably the probit model; see . The defining characteristic of the logistic model is that increasing one of the independent variables multiplicatively scales the odds of the given outcome at a constant rate, with each independent variable having its own parameter; for a binary dependent variable this generalizes the odds ratio. More abstractly, the logistic function is the natural parameter for the Bernoulli distribution, and in this sense is the "simplest" way to convert a real number to a probability. In particular, it maximizes entropy (minimizes added information), and in this sense makes the fewest assumptions of the data being modeled; see . The parameters of a logistic regression are most commonly estimated by maximum-likelihood estimation (MLE). This does not have a closed-form expression, unlike linear least squares; see . Logistic regression by MLE plays a similarly basic role for binary or categorical responses as linear regression by ordinary least squares (OLS) plays for scalar responses: it is a simple, well-analyzed baseline model; see for discussion. The logistic regression as a general statistical model was originally developed and popularized primarily by Joseph Berkson, beginning in , where he coined "logit"; see . (en)
- En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique. (fr)
- Regresi logistik (kadang disebut model logistik atau model ), dalam statistika digunakan untuk prediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa dengan mencocokkan data pada fungsi logit . Metode ini merupakan model linier umum yang digunakan untuk . Seperti analisis regresi pada umumnya, metode ini menggunakan beberapa variabel prediktor, baik numerik maupun kategori. Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari informasi usia, jenis kelamin, dan indeks massa tubuh. Regresi logistik juga digunakan secara luas pada bidang kedokteran dan ilmu sosial, maupun pemasaran seperti prediksi kecenderungan pelanggan untuk membeli suatu produk atau berhenti berlangganan. (in)
- In statistica, il modello logit, noto anche come modello logistico o regressione logistica, è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie. Il modello logit fa parte della classe dei modelli lineari generalizzati, così come il modello probit ed il , dai quali differisce essenzialmente per la scelta della funzione . (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、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)
- 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classification) 기법으로도 볼 수 있다. 흔히 로지스틱 회귀는 종속변수가 이항형 문제(즉, 유효한 범주의 개수가 두개인 경우)를 지칭할 때 사용된다. 이외에, 두 개 이상의 범주를 가지는 문제가 대상인 경우엔 다항 로지스틱 회귀 (multinomial logistic regression) 또는 분화 로지스틱 회귀 (polytomous logistic regression)라고 하고 복수의 범주이면서 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀 (ordinal logistic regression) 라고 한다. 로지스틱 회귀 분석은 의료, 통신, 데이터마이닝과 같은 다양한 분야에서 분류 및 예측을 위한 모델로서 폭넓게 사용되고 있다. (ko)
- In de statistiek wordt logistische regressie gebruikt om een dichotome uitkomstvariabele te relateren aan een of meer variabelen. Logistische regressieanalyse kan gezien worden als de techniek die het meest bij lineaire regressie aansluit, en is hierbij tevens het alternatief voor lineaire regressie in het geval de gemeten variabele niet continu van aard is (metrisch of ratiomeetniveau). De analysetechniek heeft vaak een voorspellend karakter en wordt voornamelijk toegepast binnen de vakgebieden gezondheidswetenschappen, biologie, macro-economie, financiële economie, sociologie en de sociale psychologie. (nl)
- 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 objetivo 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 neurais, 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. Assunções:
* Relação linear entre o vetor das variáveis explicativas X e o logit da variável resposta Y
* Ausência de multicolinearidade
* Valor esperado dos resíduos igual a zero
* Ausência de heterocedasticidade Não pressupõe normalidade dos resíduos nem homogeneidade de variâncias. Por isso torna preferível em situações práticas. (pt)
- Logistisk regression är en matematisk metod med vilken man kan analysera . Metoden lämpar sig bäst då man är intresserad av att undersöka om det finns ett samband mellan en responsvariabel (Y), som endast kan anta två möjliga värden, och en förklarande variabel (X). Exempel: Man är intresserad av att studera om det finns ett samband mellan mängden tjära i lungorna (X) och huruvida lungcancer föreligger (Y). Responsvariabeln kan endast anta de två värdena 'Ja' eller 'Nej', medan den förklarande variabeln (i princip) kan anta vilka positiva värden som helst. Det är inte meningsfullt att försöka beskriva ett eventuellt samband mellan X och Y på en linjär form, så som är brukligt vid enkel linjär regression: Anledningen till detta är att uttrycket representerar ett reellt tal, medan vänsterledet, Y, endast kan anta två möjliga värden. (Det finns fler reella tal än vad som är möjliga att räkna upp; man säger att det finns överuppräkneligt många reella tal.) Vi är intresserade av ett samband mellan sannolikheten att Y skall anta värdet 'Ja', och den förklarande variabeln X: Eftersom en sannolikhet är ett tal som ligger mellan värdena noll och ett, måste funktionen f vara sådan att då X är ett reellt tal är f(X) ett tal mellan noll och ett: I den enkla logistiska regressionsmodellen definieras funktionen f indirekt av följande samband: Notera att om p är ett tal mellan noll och ett, så är ett reellt tal: Då man jämför denna matematiska modell över sambandet mellan X och Y med gjorda mätningar på X och noteringar av förekomsten av lungcancer, får man inte en perfekt överensstämmelse. De avvikelser som noteras kan ha två orsaker:
* (1) Den matematiska modellen är olämplig och det förekommer slumpeffekter, eller
* (2) Den matematiska modellen är lämplig och det förekommer slumpeffekter. Som synes kan man inte bli kvitt slumpeffekterna. Vad man däremot kan göra är att försöka att beskriva dem genom att undersöka deras frekvensfunktion. Den enkla logistiska regressionsmodellen utgår från att avvikelserna mellan uttrycket och är bestämda av den så kallade normalfördelningen, vars fördelningsfunktion är: Man säger att avvikelsen, , mellan modell-Y och mätdata-Y är -fördelad. Den enkla logistiska regressionsmodellen tar hänsyn både till sambandet mellan X och Y och till slumpens påverkan: Sambandet mellan och X får vi genom att invertera ovanstående ekvation: Det är viktigt att notera att slumpeffekterna kommer in multiplikativt i denna modell (som exponenter), till skillnad från additivt, som vid enkel- och multipel linjär regression. Detta gör det svårt att bestämma den frekvensfunktion som styr det slumpmässiga beteendet hos kvoten (sv)
- Логистическая регрессия или логит-модель (англ. logit model) — статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём его сравнения с логистической кривой. Эта регрессия выдаёт ответ в виде вероятности бинарного события (1 или 0). (ru)
- Логістична регресія (англ. logistic regression) або лоґіт-регресія (англ. logit model) — статистичний регресійний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є , тобто може набувати тільки двох значень (0 або 1). При запровадженні порогового значення може знаходити застосування у класифікуванні. (uk)
- 邏輯斯迴歸（英語：Logistic regression，又譯作邏輯迴歸、对数几率迴归、羅吉斯迴歸）是一種对数几率模型（英語：Logit model，又译作逻辑模型、评定模型、分类评定模型），是离散选择法模型之一，属于多元变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 (zh)
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- En estadística, la regressió logística és un model de regressió per a variables dependents o de resposta binomials distribuïdes. És útil per a modelar la probabilitat d'un esdeveniment passant com a funció d'altres factors. És un que s'utilitza com a funció d'enllaç la funció logit. La regressió logística és utilitzada extensament en les ciències mèdiques i socials. Altres noms per regressió logística usats en diverses àrees d'aplicació inclouen model logístic , model logit , i classificador de màxima entropia . (ca)
- Estatistikan, erregresio logistikoa edo logit eredua gertakizun baten probabilitatea aurresateko erabiltzen den erregresio-teknika bat da, aldagai independente zenbaitetan oinarrituta kurba logistiko bat egokituz. Adibidez, erregresio logistikoa pertsona batek aldi batean bihotzekoak jota izateko probabilitatea zenbatesteko erabil daiteke, bere adina, pisua eta errentzen duen jakinda. Alderantziz, probabilitate zehatz baterako, beste aldagai batek hartu behar duen balioa zenbatesteko ere erabil daiteke. Adibidez, gaixotasun bat ez garatzeko probabilitatea %99 izan dadin, sendagai batetik hartu beharreko dosia zein izan behar den kalkula daiteke erregresio logistikoaren bitartez, dosi ezberdinetarako gaixotasun garatu duten pertsonen kopuruari buruzko datuak erabiliz. (eu)
- En statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique. (fr)
- Regresi logistik (kadang disebut model logistik atau model ), dalam statistika digunakan untuk prediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa dengan mencocokkan data pada fungsi logit . Metode ini merupakan model linier umum yang digunakan untuk . Seperti analisis regresi pada umumnya, metode ini menggunakan beberapa variabel prediktor, baik numerik maupun kategori. Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari informasi usia, jenis kelamin, dan indeks massa tubuh. Regresi logistik juga digunakan secara luas pada bidang kedokteran dan ilmu sosial, maupun pemasaran seperti prediksi kecenderungan pelanggan untuk membeli suatu produk atau berhenti berlangganan. (in)
- 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、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)
- Логистическая регрессия или логит-модель (англ. logit model) — статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём его сравнения с логистической кривой. Эта регрессия выдаёт ответ в виде вероятности бинарного события (1 или 0). (ru)
- Логістична регресія (англ. logistic regression) або лоґіт-регресія (англ. logit model) — статистичний регресійний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є , тобто може набувати тільки двох значень (0 або 1). При запровадженні порогового значення може знаходити застосування у класифікуванні. (uk)
- 邏輯斯迴歸（英語：Logistic regression，又譯作邏輯迴歸、对数几率迴归、羅吉斯迴歸）是一種对数几率模型（英語：Logit model，又译作逻辑模型、评定模型、分类评定模型），是离散选择法模型之一，属于多元变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 (zh)
- الانحدار اللوجستي (بالإنجليزية Logistic regression) هو نموذج إحصائي ينتمي لنماذج الانحدار الخطي يمكن من نمذجة متغير ثنائي الحد بدلالة مجموعة من المتغيرات العشوائية المتوقعة، رقمية كانت أو فئوية. يستخدم الانحدار اللوجستي للتنبؤ وقوع حدث ما بمعرفة إضافية لقيم متغيرات يمكن أن تكون مفسرة أو مرتبطة بهذا الحدث. يستخدم الانحدارُ اللوجستي عدة متغيرات مُتوقَّعة والتي يمكن أن تكون رقمية أو فئوية. يشتهر الانحدار اللوجستي أيضا بتسميات نموذج لوجيت (Logit) أو المصنف العام للأنتروبية. تستعمل هذه النمذجة بشكل واسع في العديد من التطبيقات العلمية والتجارية وهي من طرق النمذجة الأكثر تطبيقا في مجال التعلم الآلي، حيث تصنف ضمن طرق التعلم الآلي المراقب. (ar)
- Logistická regrese je označení metody matematické statistikyzabývající se problematikou odhadu pravděpodobnosti nějakého jevu (závisle proměnné) na základě určitých známých skutečností (nezávisle proměnných), které mohou ovlivnit výskyt jevu.Událost, zda zkoumaný jev nastal, se modeluje pomocí náhodné veličiny, která nabývá hodnoty 0, pokud jev nenastal, nebo 1, pokud jev nastal (viz též charakteristická funkce). O náhodné veličině, která nabývá dvou hodnot 0 a 1 se říká, že má alternativní rozdělení. Metoda logistické regrese předpokládá, že za podmínek, které určuje vektor , bude náhodná veličina rovna 1 s pravděpodobností, jejíž závislost na můžeme vyjádřit pomocí tzv. logistické funkce, což zapisujeme jako Vektor je vektorem neznámých parametrů. Odhadem vektoru se tedy odhaduje i (cs)
- Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man in der Statistik Regressionsanalysen zur (meist multiplen) Modellierung der Verteilung abhängiger diskreter Variablen. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome (binäre) 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. (de)
- In statistics, the logistic model (or logit model) is a statistical model that models the probability of an event taking place by having the log-odds for the event be a linear combination of one or more independent variables. In regression analysis, logistic regression (or logit regression) is estimating the parameters of a logistic model (the coefficients in the linear combination). Formally, in binary logistic regression there is a single binary dependent variable, coded by an indicator variable, where the two values are labeled "0" and "1", while the independent variables can each be a binary variable (two classes, coded by an indicator variable) or a continuous variable (any real value). The corresponding probability of the value labeled "1" can vary between 0 (certainly the value "0") (en)
- 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 en 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)
- In statistica, il modello logit, noto anche come modello logistico o regressione logistica, è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie. (it)
- 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classification) 기법으로도 볼 수 있다. (ko)
- In de statistiek wordt logistische regressie gebruikt om een dichotome uitkomstvariabele te relateren aan een of meer variabelen. Logistische regressieanalyse kan gezien worden als de techniek die het meest bij lineaire regressie aansluit, en is hierbij tevens het alternatief voor lineaire regressie in het geval de gemeten variabele niet continu van aard is (metrisch of ratiomeetniveau). (nl)
- 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 objetivo 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: Assunções: Por isso torna preferível em situações práticas. (pt)
- Logistisk regression är en matematisk metod med vilken man kan analysera . Metoden lämpar sig bäst då man är intresserad av att undersöka om det finns ett samband mellan en responsvariabel (Y), som endast kan anta två möjliga värden, och en förklarande variabel (X). Exempel: Man är intresserad av att studera om det finns ett samband mellan mängden tjära i lungorna (X) och huruvida lungcancer föreligger (Y). Responsvariabeln kan endast anta de två värdena 'Ja' eller 'Nej', medan den förklarande variabeln (i princip) kan anta vilka positiva värden som helst. (sv)
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