Modele de regression logistique

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Tagged as: variable binaire, réponse dichotomiques, log-Odds, régression logistique, catégories ordonnées, catégories de polytymous, prédicteurs, relation sigmoïde en prenant l`exponentiel des deux côtés de l`équation de régression comme indiqué ci-dessus, l`équation peut être réécrit comme: 2. Considérez l`année 2016. Pour les clients qui ont Baré en juillet` 16 (période d`observation) considèrent Jan-juin` 16 comme la durée pour la création de variables indépendantes, pour le client Baré en août` 16 considèrent fév-juillet` 16 pour la création de variables indépendantes ainsi qu`un indicateur si le le client a été baratté dans le mois dernier ou pas (auto régression aveugle de cas). Ajoutez cette ligne de données, prenez un échantillon aléatoire à partir de celui-ci pour la formation et le repos pour les tests. (ici, je me sens variables dépendantes aura saisonnalité que la variable créée aurait considéré différents mois) Plutôt que de choisir des paramètres qui minimisent la somme des erreurs quadratiques (comme dans la régression ordinaire), l`estimation dans la régression logistique choisit des paramètres qui maximisent la probabilité d`observer les valeurs de l`échantillon. Les cotes de la variable dépendante assimilant un cas (étant donné une combinaison linéaire x {displaystyle x} des prédicteurs) équivaut à la fonction exponentielle de l`expression de régression linéaire. Cela illustre la façon dont le logit sert de fonction de liaison entre la probabilité et l`expression de régression linéaire. Étant donné que le logit varie entre l`infini négatif et positif, il fournit un critère adéquat sur lequel effectuer une régression linéaire et le logit est facilement converti de nouveau dans les cotes. [14] la régression logistique est un outil puissant, en particulier dans les études épidémiologiques, permettant l`analyse simultanée de plusieurs variables explicatives, réduisant ainsi l`effet des facteurs confusionnels. Cependant, les chercheurs doivent prêter attention à la construction de modèles, en évitant de simplement nourrir les logiciels avec des données brutes et aller de l`avant aux résultats. Certaines décisions difficiles sur la construction de modèles dépendront entièrement de l`expertise du chercheur sur le terrain. L`analyse de régression logistique donne la sortie suivante.

Une intuition pour cela vient du fait que, puisque nous choisissons basé sur le maximum de deux valeurs, seulement leur différence importe, pas les valeurs exactes-et cela élimine effectivement un degré de liberté. Un autre fait critique est que la différence entre deux variables de type 1 à valeur extrême est une distribution logistique, c`est-à-dire ε = ε 1 − ε 0, logistique (0,1). {displaystyle varepsilon = varepsilon _ {1}-varepsilon _ {0} sim operatorname {Logistic} (0,1).} Nous pouvons démontrer l`équivalent comme suit: la probabilité de log du modèle null-2 est donnée par − 2 * ln (Lo) où la probabilité d`obtenir les observations si les variables indépendantes n`ont pas eu d`effet sur le résultat.

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