Ayol yoki erkak deb nomlangan nomustaqil o’zgaruvchi mavjud bo’lsin.
Logistik regressionda ma’lumotlar tasvirlanishi
Yoshi
Oylik maoshi
Ish nomi
Jinsi
18
350
Dizayner
Ayol
25
500
Quruvchi
Erkak
35
400
Hamshira
Ayol
40
520
Buxgalter
Erkak
34
560
O’qituvchi
Erkak
25
210
Kotiba
Ayol
Yoshi
Oylik maoshi
Ish nomi
Jinsi
18
350
Dizayner
0
25
500
Quruvchi
1
35
400
Hamshira
0
40
520
Buxgalter
1
34
560
O’qituvchi
1
25
210
Kotiba
0
Boshlang’ich holatdagi data
Logistik regression uchun data
Agar katergorik qiymatlar soni 2 tadan oshib ketadigan bo’lsa. 0 va 1 lardan foydalanish qiyinchlik tug’diradi. Shu sababdan ham “dummy variablelar” yaratiladi.
Agar katergorik qiymatlar soni 2 tadan oshib ketadigan bo’lsa. 0 va 1 lardan foydalanish qiyinchlik tug’diradi. Shu sababdan ham “dummy variablelar” yaratiladi.
Logistik regressionda ma’lumotlar tasvirlanishi
Yoqilg’i sarfi (100 kmga)
O’rindiqlar soni
Mashina turi
15
4
sedan
20
8
van
16
4
sedan
25
12
van
34
2
Sport car
33
2
Sport car
Boshlang’ich holatdagi data
Logistik regression uchun tayyorlanadigan data
Yoqilg’i sarfi (100 kmga)
O’rindiqlar soni
Sedanmi?
Sport Carmi?
Vanmi?
15
4
1
0
0
20
8
0
0
1
16
4
1
0
0
25
12
0
0
1
34
2
0
1
0
33
2
0
1
0
Linear regressionni Logistik qiymatlar bilan foydalanib bo’lmasligining asosiy sababi 0 va 1 deb berilgan qiymatlar faqatgina to’g’ri chiziqlarni hosil qiladi.
Linear regressionni Logistik qiymatlar bilan foydalanib bo’lmasligining asosiy sababi 0 va 1 deb berilgan qiymatlar faqatgina to’g’ri chiziqlarni hosil qiladi.
Nomustaqil o’zgaruvchilar (-∞ : ∞) gacha davom etadi.
Linguistik regressionning asosiy maqsadi sodir bo’lish ehtimolini hisoblash, qiymatni emas.
Bashorat qilingan qiymatlar 0 va 1 oralig’ida aniqlanadi.
Logistic regression modeli logistik funksiyaga asoslangan.
Logistic regression modeli logistik funksiyaga asoslangan.
Logistic funkiyasi ham faqat 0 va 1 oraliqdagi qiymatlarni qabul qiluvchi funksiyadir.
Masalan: https://datatab.net/statistics-calculator/regression
