Page 137 - 4512

Логістична регресія або логіт-регресія (англ. logit model)
- це статистична модель, використовувана для передбачення
ймовірності виникнення деякої події шляхом підгонки даних до
логістичної кривої

Рисунок 13.53. Логістична функція ( )f x  1
1 e  x

Логістична регресія застосовується для передбачення
ймовірності виникнення деякої події за значеннями множини
ознак. Для цього вводиться так звана залежна змінна Y, прий-
маюча лише одне з двох значень - як правило, це числа 0 (подія
не відбулася) і 1 (подія відбулася), і множина незалежних змін-
них (також званих ознаками, предикторами або регресорами) -
дійсних x1, x2, …, xn, на основі значень яких потрібно обчислити
вірогідність прийняття того чи іншого значення залежної змін-
ної.
Подібні завдання часто виникають на практиці і логіт-ре-
гресія являється адекватним інструментом для їх вирішення.
Особливістю логит-регрессии є ясність і простота моделі, інте-
рпретованість результатів.
Робиться припущення про те , що ймовірність настання
події y = 1 дорівнює:



P y  1 x  f ( ),z

136