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la régression logistique Il est un cas particulier de modèle linéaire généralisé ayant la fonction comme une fonction de lien logit. Il est un modèle de régression appliqué dans les cas où la variable dépendante y les deux types dichotomique attribuable aux valeurs 0 et 1, ainsi que toutes les variables qui peuvent prendre que deux valeurs: réel ou faux, mâle ou femelle, victoires ou perd, en bonne santé ou malade, etc.

Ce modèle est décrit par

être fonction logit et p la probabilité que l'événement y se produire.

L'estimation de la probabilité de p Il se produit avant d'effectuer l'estimation des paramètres (Utilisation de la la méthode du maximum de vraisemblance) Et puis la transformation

Bien qu'il soit techniquement possible d'appliquer à la variable y la régression linéaire

cela est évitée car elle conduirait à des estimations allant généralement de moins l'infini à plus l'infini, et donc en dehors de la gamme [0,1] a estimé les chances.

Articles connexes

  • Bernoulli distribution
  • variable aléatoire binomiale
  • variable aléatoire multinomial
  • logit
  • modèle probit
  • La régression probit

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