REGRESION LOGISTICA PDF

Statistical model for a binary dependent variable "Logit model" redirects here. It is not to be confused with Logit function. This can be extended to model several classes of events such as determining whether an image contains a cat, dog, lion, etc. Each object being detected in the image would be assigned a probability between 0 and 1 and the sum adding to one. Logistic regression is a statistical model that in its basic form uses a logistic function to model a binary dependent variable , although many more complex extensions exist.

Author:Milkree Akinozilkree
Country:Mali
Language:English (Spanish)
Genre:Politics
Published (Last):12 December 2005
Pages:316
PDF File Size:20.70 Mb
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ISBN:815-7-64872-111-7
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Tabla Wald gl Sig. Figura 2. Consecuentemente, las predicciones realizadas por la recta para la variable Y pueden al- canzar valores inaceptables. Por ejemplo, si se intenta pronosticar los complementos salariales que un empleado recibe por su edad trienios, etc. Figura 3. En el ejemplo propuesto en el apartado anterior el suceso que interesa estudiar es el voto, es decir, el hecho de que una persona acuda a votar.

Las cur- vas se encuentran ordenadas de forma creciente por su capacidad discriminativa. Supongamos, por simplicidad, que para clasificar a un sujeto como votante o abstencio- nista se decide establecer como punto de corte el valor de probabilidad 0,5. Figura 4. La ven- taja de un suceso es el cociente entre la probabilidad de que el suceso ocurra y la probabilidad de que no ocurra. Es preferible interpretar directamente el cambio en las ventajas y no en los logaritmos de las ven- tajas.

Es de- cir, cuando la probabilidad de un suceso pasa de 0,60 a 0,80, su ventaja pasa de 1,5 a 4. Otro ejemplo. Es decir, cuando la probabilidad de un suceso pasa de 0,60 a 0,40, su ventaja pasa de 1,5 a 0,67 disminuye 0,83 puntos. Lo habitual es encontrar que las probabilidades pronosticadas adoptan valores comprendidos entre 0 y 1.

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