ლოგისტიკური რეგრესიის ანალიზი გამოიყენება (კატეგორიული ან უწყვეტი) დამოუკიდებელი ცვლად(ებ)ის ასოციაციის შესამოწმებლად ერთ დიქოტომურ დამოკიდებულ ცვლადთან. ეს განსხვავდება წრფივი რეგრესიის ანალიზისგან, რომელშიც დამოკიდებული ცვლადი არის უწყვეტი ცვლადი.
როგორ ინტერპრეტირებთ ლოგისტიკური რეგრესიის ანალიზს?
ორობითი ლოგისტიკური რეგრესიის ძირითადი შედეგების ინტერპრეტაცია
- ნაბიჯი 1: დაადგინეთ არის თუ არა კავშირი პასუხსა და ტერმინს შორის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.
- ნაბიჯი 2: გაიგეთ პროგნოზირების ეფექტი.
- ნაბიჯი 3: განსაზღვრეთ რამდენად შეესაბამება მოდელი თქვენს მონაცემებს.
- ნაბიჯი 4: დაადგინეთ არ შეესაბამება თუ არა მოდელი მონაცემებს.
როდის იყენებდით ლოგისტიკური რეგრესიის მაგალითს?
ლოგისტიკური რეგრესია გამოიყენება კატეგორიული დამოკიდებული ცვლადის პროგნოზირებისთვის. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის გამოიყენება როდესაც პროგნოზი არის კატეგორიული, მაგალითად, დიახ ან არა, ჭეშმარიტი ან მცდარი, 0 ან 1. ლოგისტიკური რეგრესიის პროგნოზირებული ალბათობა ან გამომავალი შეიძლება იყოს ერთ-ერთი. ისინი და არ არსებობს შუალედი.
როგორ გამოითვლება ლოგისტიკური რეგრესია?
ასეთ ლოგისტიკურ მოდელს უწოდებენ ლოგ-შანსების მოდელს. მაშასადამე, სტატისტიკაში ლოგისტიკურ რეგრესიას ზოგჯერ ლოგისტიკურ მოდელს ან ლოჯიტის მოდელს უწოდებენ. … შანსების კოეფიციენტი (აღნიშნულია ან) უბრალოდ გამოითვლება შანსებით, რომ იყოს შემთხვევა ერთი ჯგუფისთვის, გაყოფილი შემთხვევაობის შანსებზე.სხვა ჯგუფისთვის.
რას აფიქსირებთ ლოჯისტიკურ რეგრესიაში?
ლოგისტიკური რეგრესიის კლასიკური მოხსენება მოიცავს შანსების კოეფიციენტს და 95% ნდობის ინტერვალებს, ასევე AUC-ს მრავალვარიანტული მოდელის შესაფასებლად.
