| stat. | logit model | логистическая регрессия (статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения того или иного события путём подгонки данных к логистической кривой. Модель предназначена для решения задач предсказания значения непрерывной зависимой переменной, при условии, что эта зависимая переменная может принимать значения на интервале от 0 до 1, независимо от значений независимых переменных. Поэтому её часто используют для предсказания вероятности наступления некоторого события в зависимости от значений некоторого числа предикторов. Логистическая регрессия также применяется для решения задач с бинарным откликом, т.е., когда зависимая переменная может принимать только два значения, напр., для предсказания эффективности операции по пересадке сердца. Такие операции сложны и результата от их проведения может быть только два – пациент жив или нет (точнее, пережил ли он месяц после трансплантации – этот срок является определяющим). В качестве предикторов используются данные предоперационного обследования и клинические параметры, напр., возраст, уровень холестерина в крови, давление, группа крови и т.д. Alex_Odeychuk) |