Логистик регрессийн шинжилгээг нэг дихотом хамааралтай хувьсагчтай (категорийн эсвэл тасралтгүй) бие даасан хувьсагч(ууд)-ын хамаарлыг шалгахад ашигладаг. Энэ нь хамааралтай хувьсагч нь тасралтгүй хувьсагч байдаг шугаман регрессийн шинжилгээнээс ялгаатай юм.
Та логистик регрессийн шинжилгээг хэрхэн тайлбарлах вэ?
Хоёртын логистик регрессийн гол үр дүнг тайлбарлах
- Алхам 1: Хариулт болон нэр томъёоны хамаарал статистикийн хувьд чухал эсэхийг тодорхойлно уу.
- Алхам 2: Урьдчилан таамаглагчдын нөлөөг ойлго.
- Алхам 3: Загвар таны өгөгдөлд хэр нийцэж байгааг тодорхойлно уу.
- Алхам 4: Загвар өгөгдөлд тохирохгүй байгаа эсэхийг тодорхойлно уу.
Та логистик регрессийн жишээг хэзээ ашиглах вэ?
Категорийн хамааралтай хувьсагчийг таамаглахад логистик регрессийг ашигладаг. Өөрөөр хэлбэл, энэ нь таамаглал нь ангилсан байх үед, жишээлбэл, тийм эсвэл үгүй, үнэн эсвэл худал, 0 эсвэл 1 гэсэн утгыг ашиглана. Логистик регрессийн таамагласан магадлал эсвэл гаралт нь эдгээрийн аль нэг нь байж болно. Тэдэнд дунд газар байхгүй.
Логистик регрессийг хэрхэн тооцдог вэ?
Иймэрхүү логистик загварыг логистикийн загвар гэж нэрлэдэг. Тиймээс статистикийн хувьд логистик регрессийг заримдаа логистик загвар эсвэл логистик загвар гэж нэрлэдэг. … Магадлалын харьцаа (OR-оор тэмдэглэсэн) нь энгийнээр нэг бүлгийн тохиолдол байх магадлалыг тохиолдол байх магадлалд хуваасан байдлаар тооцдог.өөр бүлэгт.
Та логистик регрессийн талаар юу мэдээлдэг вэ?
Логистик регрессийн сонгодог тайланд магадлалын харьцаа, 95%-ийн итгэлийн интервал, мөн олон хувьсагч загварыг үнэлэх AUC орно.
