Ikkilik logistik regressiya: qaram o'zgaruvchida faqat ikkita 2 mumkin bo'lgan natijalar/sinflar mavjud.
Misol-erkak yoki ayol.
Multinomial logistik regressiya: erksiz o'zgaruvchida buyurtma bermasdan faqat ikkita 3 yoki undan ortiq mumkin bo'lgan natijalar/sinflar mavjud.
Misol: oziq-ovqat sifatini bashorat qilish.(Yaxshi, katta va yomon).
Tartibli logistik regressiya: qaram o'zgaruvchida buyurtma bilan faqat ikkita 3 yoki undan ortiq mumkin bo'lgan natijalar/sinflar mavjud. Misol: 1 dan 5 gacha bo'lgan Yulduzlar reytingi
Endi logistik regressiyaning har xil turlari aniq,keling, logistik regressiya taxminlarini ko'rib chiqamiz.Modelni qurishda ushbu taxminlarni yodda tutish kerak.
Logistik regressiya haqidagi taxminlar:
Logistik regressiya chiziqli modellarga tegishli bo'lsa-da,u chiziqli regressiya modellari haqida hech qanday taxmin qilmaydi, masalan:
bijg'itish bu qaram va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi chiziqli bog'liqlikni talab qilmaydi.
Xato terminlarni normal taqsimlashga hojat yo'q.
Shuninguchunbirxillikniboshqarishgakeltirilmaydi.
Biroq, uning o'z taxminlaridan bir nechtasi bor:
Mustaqil o'zgaruvchilar orasida minimal yoki ko'p kollinearlik mavjud emas deb taxmin qiladi. Ko'p-collinearity prescence tekshirish uchun eng yaxshi yo'l Vif amalga oshirish uchun(ziddiyat inflyatsiya omil).
Bu liniya zid log bilan bog'liq mustaqil o'zgaruvchilar, deb ta'kidlaydi. Uniquti-Tidvell sinovi bilan tekshirish mumkin.
Yaxshi bashorat qilish uchun katta namunani oladi.
Bu kuzatuvlar bir-biridan mustaqil deb taxmin qiladi.
Kontinentli prediktorlarda(mustaqil o'zgaruvchilar) nufuzli qiymatlar(outliers) mavjud emas. Buni IQR,z-Skor yordamida tekshirish mumkin yoki quti yoki skripka uchastkalari yordamida ingl.