The логістична регресія Це корисно для випадків, коли потрібно передбачити наявність або відсутність характеристики чи результату на основі значень набору предикторів. Вона схожа на модель лінійної регресії, але адаптована для моделей, у яких залежна змінна є дихотомічною.
Логістичний регресійний аналіз Він також відомий як логіт-регресійний аналіз і виконується для дихотомічної залежної змінної та дихотомічних незалежних змінних. Використовуючи фіктивні змінні, можна включати незалежні змінні, які мають більше двох категорій.
Ви можете використовувати лінійна регресія коли ви хочете передбачити безперервну залежну змінну за шкалою значень. Використовуйте логістична регресія коли ви очікуєте двійковий результат (наприклад, так чи ні).
Можна використовувати множинні моделі регресії передбачити значення залежної змінної або оцінити вплив, який предиктори мають на неї (останній слід аналізувати з обережністю, щоб не неправильно витлумачити причинно-наслідковий зв’язок).
Фундаментальна відмінність між лінійною та нелінійною регресіями та основа для назв аналізів полягає в прийнятних функціональних формах моделі. Зокрема, Для лінійної регресії потрібні лінійні параметри, а для нелінійної регресії – ні..
Дихотомічна якісна змінна: та змінна, яка може приймати лише два можливі значення, наприклад так/ні, чоловік/жінка.