Що таке метод аналізу логіт-моделі?

Логістична регресія, яку також називають логіт-моделлю, є використовується для моделювання дихотомічних змінних результатів. У логіт-моделі логарифм шансів результату моделюється як лінійна комбінація змінних предиктора.

Моделі логістичної регресії є частина сімейства узагальнених лінійних моделей, яка може обробляти незалежні змінні, які є неперервними або категоріальними. Прогнози можна визначити на основі статистичної міцності асоціації цих незалежних змінних із залежною змінною («результат»).

Логістична регресія – це техніка аналізу даних, яка використовує математику знайти зв’язки між двома факторами даних. Потім він використовує це співвідношення, щоб передбачити значення одного з цих факторів на основі іншого. Прогноз зазвичай має кінцеву кількість результатів, наприклад «так» чи «ні».

Інтерпретація логіт-коефіцієнта, яка зазвичай є більш інтуїтивно зрозумілою (особливо для фіктивних незалежних змінних), є "співвідношення шансів«– expB — це вплив незалежної змінної на «відношення шансів» [відношення шансів — це ймовірність події, поділена на ймовірність відсутності події].

Проста логістична регресія статистичний тест, який використовується для прогнозування однієї двійкової змінної з використанням однієї іншої змінної. Він також використовується для визначення числового співвідношення між двома такими змінними. Змінна, яку ви хочете передбачити, має бути двійковою, а ваші дані мають відповідати іншим припущенням, наведеним нижче.

Модель логіту є стандартний статистичний підхід до обробки залежних даних (те, що потрібно пояснити), який приймає лише значення 0 або 1, наприклад, країна переживає кризу в певний період, чи ні.