Ma'lumotlarni qazib olishda logistik regressiya nima?
Ma'lumotlarni qazib olishda logistik regressiya nima?

Video: Ma'lumotlarni qazib olishda logistik regressiya nima?

Video: Ma'lumotlarni qazib olishda logistik regressiya nima?
Video: Cимплексный метод решения задачи линейного программирования (ЗЛП) 2024, Noyabr
Anonim

Logistik regressiya a bashorat qilish uchun foydalaniladigan statistik tahlil usuli hisoblanadi ma'lumotlar a ning oldingi kuzatuvlariga asoslangan qiymat ma'lumotlar o'rnatish. A Logistik regressiya modeli qaramligini bashorat qiladi ma'lumotlar bir yoki bir nechta mavjud mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni tahlil qilish orqali o'zgaruvchi.

Shunga mos ravishda logistik regressiya deganda nima tushuniladi?

Tavsif. Logistik regressiya - natijani aniqlaydigan bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar mavjud bo'lgan ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishning statistik usuli. Natija dixotom o'zgaruvchi bilan o'lchanadi (bunda faqat ikkita mumkin bo'lgan natija mavjud).

Xuddi shunday, logistik regressiyaning qanday amaliy qo'llanilishi bir misolni batafsil tushuntiradi? Logistik regressiya ikkilik sinflarni bashorat qilishning statistik usulidir. Natija yoki maqsadli o'zgaruvchi tabiatda ikkilikdir. Uchun misol , u saraton kasalligini aniqlash muammolari uchun ishlatilishi mumkin. ning ehtimolini hisoblab chiqadi bir hodisaning yuzaga kelishi.

Oddiy qilib aytganda, logistik regressiya nima uchun yaxshi?

Logistik regressiya mos keladi regressiya qaram o'zgaruvchi ikkilik (ikkilik) bo'lganda o'tkazish uchun tahlil. Logistik regressiya ma'lumotlarni tavsiflash va bir bog'liq ikkilik o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta nominal, tartibli, intervalli yoki nisbat darajasidagi mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni tushuntirish uchun ishlatiladi.

Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun qachon logistik regressiyadan foydalanish kerak?

Logistik regressiya hisoblanadi ishlatilgan qaram o'zgaruvchi (maqsad) toifali bo'lganda. Masalan, elektron pochtaning spam ekanligini aniqlash uchun (1) yoki (0) o'simta xavfli (1) yoki yo'q (0)

Tavsiya: