Process / pipelineclassification-prediction

Regresión Logística

La regresión logística es un método estadístico para modelar la probabilidad de un resultado binario (enfermedad presente/ausente, éxito/fracaso) en función de predictores continuos y categóricos. Desarrollada por David Roxbee Cox (1958), resuelve el problema de predecir resultados categóricos aplicando una transformación logística para acotar las predicciones al intervalo de probabilidad [0,1], lo que permite una estratificación de riesgos precisa, predicción diagnóstica e inferencia causal en epidemiología, medicina y ciencias sociales.

Aplicar con StatMindPróximamenteVídeoPróximamenteDownload slides

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Regresión Logística

Análisis de Regresión Mú…Emparejamiento por Puntu…Análisis de Supervivencia Regresión logística de a…AdaBoost ARFIMA: Modelo ARMA de I…Estudio de casos y contr…Análisis Bayesiano de Do…k-Vecinos Más Cercanos B…Regresión logística baye…

+79 more

Fuentes

Cox, D. R. (1958). The regression analysis of binary sequences. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 20(2), 215–242. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1958.tb00292.x ↗
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781118548387 ↗

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 4). Binary Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/logistic-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Análisis de Regresión MúltipleEstadística para la investigación↔ compare
Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ compare
Análisis de SupervivenciaEstadística para la investigación↔ compare

Compare side by side →

Citado por

Regresión logística de aprendizaje activo AdaBoost ARFIMA: Modelo ARMA de Integración Fraccionaria Estudio de casos y controles bayesiano Análisis Bayesiano de Dosis-Respuesta k-Vecinos Más Cercanos Bayesiano Regresión logística bayesiana Modelo Probit Bayesiano Inferencia Estadística Bayesiana Beneish M-Score: Detección de manipulación de resultados Regresión Beta Modelo de Bradley-Terry CatBoost Análisis de Mediación Causal (Efectos Directos e Indirectos Naturales)Prueba de Independencia Chi-cuadrado de Pearson Explicaciones Contrafactuales Modelo de Riesgos Proporcionales de Cox La V de Cramer Modelos de Riesgo de Crédito (Merton, KMV, CreditMetrics)Calificación crediticia (Scorecards, WoE/IV)Análisis de tabulación cruzada Árbol de Decisión Análisis discriminante Diseño y Análisis Experimental de Dosis-Respuesta Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Elastic Net Árbol de Decisión Explicable Naive Bayes Explicable Aprendizaje Automático Consciente de la Equidad Regresión Gamma (GLM)Modelo Lineal Generalizado (GLM)Gradient Boosting Red de Atención Gráfica Modelo de Selección Muestral de Heckman (Heckit / Tobit Tipo II)Modelo de barrera para datos de recuento Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Vecinos más cercanos (K-NN)Regresión Lasso LightGBM Análisis Discriminante Lineal (LDA)Análisis Discriminante Lineal (LDA Estimación por Máxima Verosimilitud Calibración del modelo Análisis de Moderación (Interacción)Perceptrón multicapa (MLP)Perceptrón multicapa (MLP)Modelado multinivel Multinomial Logistic Regression Regresión logística multinomial Regresión Lineal Múltiple Análisis de Regresión Múltiple Regresión Lineal Múltiple Multivariante Naive Bayes Regresión Binomial Negativa Análisis de Datos de Panel No Lineales Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Regresión logística ordinal (Logit/Probit ordinal)Regresión logística ordinal Regresión logística ordinal (modelo de odds proporcionales)Regresión de Poisson y Binomial Negativa Modelo de Regresión Probit Emparejamiento por Puntuación de Propensión Prueba z para dos proporciones Random Forest Naive Bayes Regularizado Regresión Ridge Estudio de casos y controles ajustado por riesgo Regresión de riesgos proporcionales de Cox ajustada por riesgo Estudio Epidemiológico Transversal Ajustado por Riesgo Estudio de Precisión Diagnóstica Ajustada por Riesgo Análisis de la relación dosis-respuesta ajustada por riesgo Evaluación de pruebas de cribado ajustadas por riesgo Análisis Discriminante Robusto Regresión logística robusta Naive Bayes Robusto Regresión de Poisson Robusta Modelo Probit Robusto Naive Bayes Semi-supervisado Máquina de Vectores de Soporte Semisupervisada SHAP (SHapley Additive exPlanations)Regresión Lineal Simple Stacking Descenso de Gradiente Estocástico (SGD)Máquina de Vectores de Soporte (Clasificación)Análisis de Supervivencia Modelo de regresión censurada de Tobit Transformer (PLN)XGBoost Regresión de Poisson Inflada con Ceros (ZIP)

¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →

Leer el método completo

Method map

Fuentes

Cómo citar esta página

Métodos relacionados

Which method?

Citado por