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Logit Logit Funkcja logitowa Logit Logit Logit ロジット Logit 로짓 Logit

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La función logit es una parte importante de la regresión logística: para más información, por favor ver ese artículo. En matemáticas, especialmente aquellas aplicadas en estadística, el logit de un número p entre 0 y 1 es La base de la función logaritmo usada aquí es de poca importancia en el presente artículo, siempre y cuando sea mayor que 1, aunque se usa a menudo el logaritmo natural con base e. La función logit es la inversa del "sigmoide", o función "logística". La fonction logit est une fonction mathématique utilisée principalement * en statistiques et pour la régression logistique, * en intelligence artificielle (réseaux neuronaux), * en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur ℝ afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour faciliter les calculs. Son expression est où p est défini sur ]0, 1[ Ein Logit ist in der Statistik der natürliche Logarithmus einer Chance(Wahrscheinlichkeit geteilt durch Gegenwahrscheinlichkeit ). Die Logit-Transformation wird in der logistischen Regression als eine Spezifikation der Kopplungsfunktion verwendet. 로짓(logit)은 표준 로지스틱 분포의 분위수함수이며, (odds ratio)의 자연로그이다. Funkcja logitowa, logit – funkcja stosowana w statystyce (metoda regresji logistycznej) do przekształcania prawdopodobieństwa na logarytm szans: Przekształcenie odwrotne: Funkcja ta jest odwrotnością funkcji logistycznej. In statistics, the logit (/ˈloʊdʒɪt/ LOH-jit) function is the quantile function associated with the standard logistic distribution. It has many uses in data analysis and machine learning, especially in data transformations. Mathematically, the logit is the inverse of the standard logistic function , so the logit is defined as . Because of this, the logit is also called the log-odds since it is equal to the logarithm of the odds where p is a probability. Thus, the logit is a type of function that maps probability values from to real numbers in , akin to the probit function. Em matemática, especialmente aquelas aplicadas em estatística, o logit de um número p entre 0 e 1 é A base da função logaritmo usada aqui é de pouca importância no presente artigo (desde que seja maior que 1), ainda que o logaritmo natural com base e é normalmente usado. A função 'logit é a inversa do "sigmóide", ou função "logística". In matematica e in statistica la funzione logit è una funzione definita sull'intervallo tipicamente valori rappresentanti probabilità. Viene definita come: dove è il logaritmo naturale e è detto odds. La funzione è invertibile e la sua inversa è la funzione sigmoide: La funzione logit trova applicazione nella regressione logistica e nella variabile casuale logistica. ロジット（英: logit）とは、0から1の値をとるp に対し で表される値をいう。p を変数とするロジット関数とも呼ばれる。ロジット関数はロジスティック関数 の逆関数であり、特に確率論と統計学で多く用いられる。 確率論、統計学では p はある事象の確率を意味し、「確率 p のロジット」という言い方をする。p/(1 − p) はオッズに、ロジットはオッズの対数に当たり、2つの確率のロジットの差はオッズ比の対数に当たる。 ロジットは統計学で、特にロジットモデルとしてよく用いられる。ロジットモデルの最も単純なものは である。ここで pi はベルヌーイ試行を続けて行った場合にi 回目で「成功」する確率、xi はその成否が依存する何らかの数値を表す。例えば x は心臓発作で病院に担ぎ込まれた患者の年齢、「成功」というのはその人が病院に着く前に亡くなる（あるいは逆に「生存する」でもよいが）事象を意味する。統計学では一連のケースで x の値と「成功」「失敗」を観測し、最尤法によってa と b の値を推定する。そしてその結果は、x の値がわかっている場合に「成功」の確率を推定するのに使える。 ロジスティック回帰におけるロジットは、一般化線形モデルにおけるの特別な場合である。もう1つの例としてプロビットモデルがある。これは曲線の中央部よりも尾の部分により注目したモデルである。 La funció logit és la inversa de la funció logística sigmoïdal utilitzada en matemàtiques, especialment en estadística. Quan el paràmetre de la funció representa una probabilitat p, la funció logit dona les log-oportunitats, o el logaritme de les oportunitats p/(1 − p).

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In statistics, the logit (/ˈloʊdʒɪt/ LOH-jit) function is the quantile function associated with the standard logistic distribution. It has many uses in data analysis and machine learning, especially in data transformations. Mathematically, the logit is the inverse of the standard logistic function , so the logit is defined as . Because of this, the logit is also called the log-odds since it is equal to the logarithm of the odds where p is a probability. Thus, the logit is a type of function that maps probability values from to real numbers in , akin to the probit function. In matematica e in statistica la funzione logit è una funzione definita sull'intervallo tipicamente valori rappresentanti probabilità. Viene definita come: dove è il logaritmo naturale e è detto odds. La funzione è invertibile e la sua inversa è la funzione sigmoide: La funzione logit trova applicazione nella regressione logistica e nella variabile casuale logistica. La fonction logit est une fonction mathématique utilisée principalement * en statistiques et pour la régression logistique, * en intelligence artificielle (réseaux neuronaux), * en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur ℝ afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour faciliter les calculs. Son expression est où p est défini sur ]0, 1[La base du logarithme utilisé est sans importance, tant que celle-ci est supérieure à 1. Le logarithme népérien (base e) est souvent choisi, mais on peut lui préférer le logarithme décimal (base 10) pour mettre en évidence les ordres de grandeur décimaux : logit(p)=-4 correspond alors à une probabilité de 10-4, etc. En fiabilité, Myron Tribus utilise une base 100.1, soit dix fois le logarithme décimal, et les nomme des décibels par analogie avec les niveaux de bruit. Pour éviter toute confusion, Stanislas Dehaene appelle cette unité dans ses cours au Collège de France, du nom inventé par Alan Turing en 1940, repris par d'autres auteurs. La función logit es una parte importante de la regresión logística: para más información, por favor ver ese artículo. En matemáticas, especialmente aquellas aplicadas en estadística, el logit de un número p entre 0 y 1 es La base de la función logaritmo usada aquí es de poca importancia en el presente artículo, siempre y cuando sea mayor que 1, aunque se usa a menudo el logaritmo natural con base e. La función logit es la inversa del "sigmoide", o función "logística". Si p es una probabilidad entonces p/(1 − p) es la razón de momios, y el logit de la probabilidad es el logaritmo de la razón de momios; similarmente la diferencia entre los logits de dos probabilidades es el logaritmo del odds ratio (OR), obteniéndose así un mecanismo aditivo para combinar odds-ratios: La funció logit és la inversa de la funció logística sigmoïdal utilitzada en matemàtiques, especialment en estadística. Quan el paràmetre de la funció representa una probabilitat p, la funció logit dona les log-oportunitats, o el logaritme de les oportunitats p/(1 − p). Em matemática, especialmente aquelas aplicadas em estatística, o logit de um número p entre 0 e 1 é A base da função logaritmo usada aqui é de pouca importância no presente artigo (desde que seja maior que 1), ainda que o logaritmo natural com base e é normalmente usado. A função 'logit é a inversa do "sigmóide", ou função "logística". Se p é uma probabilidade de sucesso em um determinado evento, então p/(1 − p) correspondente chance do mesmo. Logo logit da probabilidade é o logaritmo dos odds; similarmente a diferença entre os logits de duas probabilidades é o logaritmo da razão de chance, obtendo-se assim um mecanismo aditivo para combinar razões de chance: Funkcja logitowa, logit – funkcja stosowana w statystyce (metoda regresji logistycznej) do przekształcania prawdopodobieństwa na logarytm szans: Przekształcenie odwrotne: Funkcja ta jest odwrotnością funkcji logistycznej. Ein Logit ist in der Statistik der natürliche Logarithmus einer Chance(Wahrscheinlichkeit geteilt durch Gegenwahrscheinlichkeit ). Die Logit-Transformation wird in der logistischen Regression als eine Spezifikation der Kopplungsfunktion verwendet. 로짓(logit)은 표준 로지스틱 분포의 분위수함수이며, (odds ratio)의 자연로그이다. ロジット（英: logit）とは、0から1の値をとるp に対し で表される値をいう。p を変数とするロジット関数とも呼ばれる。ロジット関数はロジスティック関数 の逆関数であり、特に確率論と統計学で多く用いられる。 確率論、統計学では p はある事象の確率を意味し、「確率 p のロジット」という言い方をする。p/(1 − p) はオッズに、ロジットはオッズの対数に当たり、2つの確率のロジットの差はオッズ比の対数に当たる。 ロジットは統計学で、特にロジットモデルとしてよく用いられる。ロジットモデルの最も単純なものは である。ここで pi はベルヌーイ試行を続けて行った場合にi 回目で「成功」する確率、xi はその成否が依存する何らかの数値を表す。例えば x は心臓発作で病院に担ぎ込まれた患者の年齢、「成功」というのはその人が病院に着く前に亡くなる（あるいは逆に「生存する」でもよいが）事象を意味する。統計学では一連のケースで x の値と「成功」「失敗」を観測し、最尤法によってa と b の値を推定する。そしてその結果は、x の値がわかっている場合に「成功」の確率を推定するのに使える。 ロジスティック回帰におけるロジットは、一般化線形モデルにおけるの特別な場合である。もう1つの例としてプロビットモデルがある。これは曲線の中央部よりも尾の部分により注目したモデルである。 ロジットは確率的測定モデルの1つであるでも重要である。これは特に心理学や教育学における評価に応用される。

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