Видео: Разлика между линейна и логистична регресия
2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 08:37
Линейна срещу логистична регресия
При статистическия анализ е важно да се идентифицират връзките между съответните променливи към изследването. Понякога това може да е единствената цел на самия анализ. Един силен инструмент, използван за установяване на съществуването на връзка и идентифициране на връзката, е регресионният анализ.
Най-простата форма на регресионен анализ е линейната регресия, където връзката между променливите е линейна връзка. В статистически план това показва връзката между обяснителната променлива и променливата на отговора. Например, използвайки регресия, можем да установим връзката между цената на стоката и потреблението въз основа на данни, събрани от произволна извадка. Регресионният анализ ще създаде регресионна функция на набора от данни, която е математически модел, който най-добре отговаря на наличните данни. Това може лесно да бъде представено чрез разпръснат сюжет. Графично регресията е еквивалентна на намирането на най-подходящата крива за дадения набор от данни. Функцията на кривата е функцията на регресия. Използвайки математическия модел, използването на дадена стока може да се предвиди за дадена цена.
Следователно, регресионният анализ се използва широко при прогнозиране и прогнозиране. Също така се използва за установяване на връзките в експерименталните данни, в областите на физиката, химията и в много природни науки и инженерни дисциплини. Ако връзката или функцията за регресия е линейна функция, тогава процесът е известен като линейна регресия. В разпръснатия график той може да бъде представен като права линия. Ако функцията не е линейна комбинация от параметри, тогава регресията е нелинейна.
Логистичната регресия е сравнима с многовариантната регресия и създава модел за обяснение на въздействието на множество предиктори върху променлива на отговора. При логистичната регресия обаче променливата на крайния резултат трябва да бъде категорична (обикновено разделена; т.е. двойка постижими резултати, като смърт или оцеляване, въпреки че специалните техники позволяват моделиране на повече категоризирана информация). Непрекъснатата променлива на резултата може да се трансформира в категорична променлива, която да се използва за логистична регресия; обаче, свиването на непрекъснатите променливи по този начин се обезкуражава най-вече, защото намалява точността.
За разлика от линейната регресия, към средната стойност, променливите предиктор в логистичната регресия не трябва да бъдат принуждавани да бъдат линейно свързани, често разпределени или да имат еднаква дисперсия във всеки клъстер. В резултат на това връзката между предиктор и променливи на резултата вероятно няма да бъде линейна функция.
Каква е разликата между логистична и линейна регресия?
• При линейна регресия се приема линейна връзка между обяснителната променлива и променливата на отговора и параметрите, отговарящи на модела, се намират чрез анализ, за да се даде точната връзка.
• Линейната регресия се извършва за количествени променливи и получената функция е количествена.
• При логистичната регресия използваните данни могат да бъдат категорични или количествени, но резултатът винаги е категоричен.
Препоръчано:
Разлика между класификация и регресия
Основната разлика между дървото на класификация и регресия е, че при класификацията зависимите променливи са категорични и неподредени, докато са в regr
Разлика между повторно тестване и тестване на регресия
Повторно тестване срещу тестване с регресия Тестването и тестването за регресия са две методологии при тестването на софтуер. Във всеки цикъл на разработка на софтуер, тествайте
Разлика между регресия и ANOVA
Регресия срещу ANOVA Регресията и ANOVA (дисперсионен анализ) са два метода в статистическата теория за анализ на поведението на една променлива com
Разлика между регресия и корелация
Регресия срещу корелация В статистиката е важно определянето на връзката между две случайни величини. Дава възможност да се правят прогнози
Разлика между линейна и кръгова ДНК
Ключова разлика - Линейна спрямо кръгова ДНК Нуклеиновата киселина (ДНК) на деоксирибозата е основната форма, как повечето организми съхраняват своята генетична информация. Следователно, Св