लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण का उपयोग एक द्विबीजपत्री आश्रित चर के साथ (श्रेणीबद्ध या निरंतर) स्वतंत्र चर (एस) के जुड़ाव की जांच करने के लिए किया जाता है। यह रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण के विपरीत है जिसमें आश्रित चर एक सतत चर है।
आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन विश्लेषण की व्याख्या कैसे करते हैं?
बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन के प्रमुख परिणामों की व्याख्या करें
- चरण 1: निर्धारित करें कि प्रतिक्रिया और शब्द के बीच संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं।
- चरण 2: भविष्यवक्ताओं के प्रभावों को समझें।
- चरण 3: निर्धारित करें कि मॉडल आपके डेटा पर कितनी अच्छी तरह फिट बैठता है।
- चरण 4: निर्धारित करें कि क्या मॉडल डेटा के अनुकूल नहीं है।
आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन उदाहरण का उपयोग कब करेंगे?
श्रेणीबद्ध आश्रित चर की भविष्यवाणी करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू किया जाता है। दूसरे शब्दों में, इसका उपयोग जब भविष्यवाणी स्पष्ट होती है, उदाहरण के लिए, हाँ या नहीं, सही या गलत, 0 या 1। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की अनुमानित संभावना या आउटपुट या तो एक हो सकता है उन्हें, और कोई बीच का रास्ता नहीं है।
लॉजिस्टिक रिग्रेशन की गणना कैसे की जाती है?
ऐसे लॉजिस्टिक मॉडल को लॉग-ऑड्स मॉडल कहा जाता है। इसलिए, सांख्यिकी में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन को कभी-कभी लॉजिस्टिक मॉडल या लॉगिट मॉडल कहा जाता है। … ऑड्स रेशियो (या दर्शाया गया है) को केवल एक केस होने के ऑड्स द्वारा विभाजित एक केस होने के ऑड्स से विभाजित करके गणना की जाती हैदूसरे समूह के लिए।
लॉजिस्टिक रिग्रेशन में आप क्या रिपोर्ट करते हैं?
लॉजिस्टिक रिग्रेशन की क्लासिकल रिपोर्टिंग में ऑड्स रेश्यो और 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल, साथ ही मल्टीवेरिएट मॉडल के मूल्यांकन के लिए AUC शामिल हैं।
