ScholarGate
Asistents
Process / pipelineclassification-prediction

Logistiskā regresija

Logistiskā regresija ir statistiska metode bināra iznākuma (slimība klātesošs/nav klātesošs, veiksme/neveiksme) varbūtības modelēšanai kā funkciju no nepārtrauktiem un kategorisāliem prediktoriem. Deivida Roksbija Koksa (1958) izstrādātā metode risina kategorisku iznākumu prognozēšanas problēmu, piemērojot logistisko transformāciju, lai ierobežotu prognozes [0,1] varbūtības intervālā, tādējādi nodrošinot precīzu riska stratifikāciju, diagnostisko prognozēšanu un cēloņsakarību secinājumus epidemioloģijā, medicīnā un sociālajās zinātnēs.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Logistiskā regresija
Regresijas lineārā analī…Propensity Score MatchingIzdzīvošanas analīzeLoģistikās regresijas ak…AdaBoostARFIMA: Daļēji integrēts…Beijesa gadījumu-kontrol…Beijesas devas-atbildes…Beijesa k-tuvāko kaimiņu…Bayesiskā loģistikā regr…

+79 more

Avoti

  1. 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 ↗
  2. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781118548387 ↗

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 4). Binary Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.

Compare side by side →

Uz to atsaucas

Loģistikās regresijas aktīvā apguveAdaBoostARFIMA: Daļēji integrēts ARMA modelisBeijesa gadījumu-kontroles pētījumsBeijesas devas-atbildes analīzeBeijesa k-tuvāko kaimiņu metodeBayesiskā loģistikā regresijaBeieziešu Probit modelisBeijesiskā statistiskā inferencēšanaBeneish M-rādītājs: peļņas manipulācijas atklāšanaBeta regresijaModelis Bredlija-TerijaCatBoostKausālā mediācijas analīze (dabiski tiešie un netiešie efekti)Pirsonas neatkarības hi kvadrāta testsKontrafaktiskās skaidrojumu metodesKoksa proporcionālo risku modelisKramera VKredītrisku modeļi (Merton, KMV, CreditMetrics)Kredīta novērtēšana (rezultātu kartes, WoE/IV)Krusta tabulācijas analīzeKoku lēmumu pieņemšana (Decision Tree)Lineārā diskriminantā analīzeEksperimentālā dizaina un analīzes devas-atbildes sakarībaDivkārši robusta novērtēšana (AIPW)Elastic NetSkaidrojams lēmumu koksSkaidrojams Naive BayesGodīgumā balstīta mašīnmācīšanāsGamma regresija (GLM)Vispārīgais lineārais modelis (GLM)Gradient BoostingGrafu uzmanības tīkls (Graph Attention Network, GAT)Heckmana parauga atlases modelis (Heckit / Tobit II tips)Šķēršļu modelis skaitīšanas datiemApgrieztā varbūtības svēršana (IPW / IPTW)K-tuvākie kaimiņiLASSO regresijaLightGBMLineārā diskriminanta analīze (LDA)Lineārās diskriminanta analīze (LDAMaksimālās vergojamošās korelācijas novērtēšanaModeļa kalibrēšanaModerācijas (mijiedarbības) analīzeDaudzslāņu perceptrons (MLP)Daudzslāņu perceptrons (MLP)Daudzlīmeņu modelēšanaDaudzkārtējā loģistikas regresijaMultinomiālā loģistiskā regresijaVairākkārtējā lineārā regresijaRegresijas lineārā analīzeDaudzvariāciju daudzkārtējā lineārā regresijaNaive BayesNegatīvā binomiālā regresijaNelineārā paneļu datu analīzeParastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaSecvādā loģistikas regresija (secīgs logit/probit)Ordinālā loģistiskā regresijaOrdinālā loģistikās regresijas modelis (proporcionālo izredžu modelis)Puasona un negatīvās binomiālās regresijasProbit regresijas modelisPropensity Score MatchingDivu proporciju z-testsRandom ForestRegulārizēts Naive BayesRegulētā lineārā regresija (Ridge Regression)Risku koriģēts gadījumu-kontroles pētījumsAr risku koriģēta Koksa proporcionālo risku regresijaEpidemioloģisks šķērsgriezuma pētījums ar riska korekcijuPētījums par diagnostisko precizitāti, koriģētu pret riskuAnalīze riska koriģētai devas-atbildes sakarībaiNovērtēšana ar risku koriģētiem skrīninga testiemRobustā diskriminējošā analīzeRobustā loģistiskā regresijaRobust Naive BayesRobustā Puasona regresijaRobustais Probit modelisPusautomātiskā Naive BayesDaļēji uzraudzīts atbalsta vektoru mašīnaSHAP (SHapley Additive exPlanations)Vienkāršā lineārā regresijaStackingStohastiskā gradienta metode (SGD)Atbalsta vektoru mašīna (klasifikācija)Izdzīvošanas analīzeTobita cenzētās regresijas modelisTransformer (NLP)XGBoostRegresija ar nulles pārpildījumu (Zero-Inflated Poisson - ZIP)

Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →

ScholarGate — Logistic Regression (Binary Logistic Regression). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/research-statistics/logistic-regression · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026