5. Regresia liniara

More documents

Recommendations

Info

<strong>Regresia</strong> logistică • Transformare se numeşte transformarea logit, desemnată ca logit (p), unde p este proporţia de obiecte cu o anumita caracteristica (p reprezinta probabilitatea ca un individ sa aibă infarct miocardic, sau p reprezintă probabilitatea ca un client să rămână fidel unui anumit supermarket sau produs). • Formula dupa care se calculează logit (p) este: p logit (p) = ln 1p
<strong>Regresia</strong> logistică • Atunci când utilizăm metoda regresiei logistice, la sfârşitul calculelor vom obţine valoarea logit (p) = sub forma unei combinatii liniare a variabilelor explicative. În aceste condiţii, putem calcula valoarea efectiva a probabilităţii p, utilizând formula: p = e / (1 + e ).
Page 1 and 2: Cursul Nr. 14 Regresia liniara
Page 3 and 4: Background • Există două mari m
Page 5 and 6: Background • Fie două serii stat
Page 7 and 8: Visually Evaluating Correlation Sca
Page 9 and 10: Background • Presupunând că leg
Page 11 and 12: Regresia liniara • Modul de preze
Page 14 and 15: Regresia liniara • În final, ob
Page 16 and 17: Pacient G Vcf Pacient G Vcf 1 15,3
Page 18: Exemplu • Aşa după cum se obser
Page 21 and 22: Regresia liniara multipla • Vom p
Page 23 and 24: Regresia liniara multipla • In ca
Page 25 and 26: Regresia liniara multipla • În c
Page 27: Regresia logistică • Sunt multe
Page 31: Regresia liniara logistica Websites

5. Regresia liniara

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?