ScholarGate
Assistent
Process / pipelineclassification-prediction

Logistisk regresjon

Logistisk regresjon er en statistisk metode for å modellere sannsynligheten for et binært utfall (sykdom til stede/fraværende, suksess/fiasko) som en funksjon av kontinuerlige og kategoriske prediktorer. Utviklet av David Roxbee Cox (1958), løser den problemet med å predikere kategoriske utfall ved å anvende en logistisk transformasjon for å begrense prediksjonene til sannsynlighetsintervallet [0,1], noe som muliggjør nøyaktig risikostratifisering, diagnostisk prediksjon og kausal inferens innen epidemiologi, medisin og samfunnsvitenskap.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Logistisk regresjon
Multippel regresjonsanal…Propensity Score MatchingOverlevelsesanalyseLogistisk regresjon for…AdaBoostARFIMA: Fraksjonert Inte…Bayesiansk kasus-kontrol…Bayesiansk dose-respons-…Bayesian k-Nærmeste Nabo…Bayesiansk logistisk reg…

+79 more

Kilder

  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 ↗

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 4). Binary Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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 →

Referert av

Logistisk regresjon for aktiv læringAdaBoostARFIMA: Fraksjonert Integrert ARMA-modellBayesiansk kasus-kontrollstudieBayesiansk dose-respons-analyseBayesian k-Nærmeste NaboerBayesiansk logistisk regresjonBayesiansk probitmodellBayesiansk statistisk inferensBeneish M-Score: Oppdagelse av resultatmanipulasjonBetaregresjonBradley-Terry-modellenCatBoostKausal formidlingsanalyse (naturlige direkte og indirekte effekter)Pearsons kji-kvadrat-test for uavhengighetKontrafaktiske forklaringerCox proporsjonal hazard-modellCramérs VKredittrisikomodeller (Merton, KMV, CreditMetrics)Kredittscoring (Scorecards, WoE/IV)Kryss-tabuleringsanalyseBeslutningstreDiskriminantanalyseDose-respons eksperimentell design og analyseDobbel robust estimering (AIPW)Elastic NetForklarbar beslutningstreForklarbar Naive BayesRettferdighetsbevisst maskinlæringGamma-regresjon (GLM)Generalisert lineært modell (GLM)Gradient BoostingGraph Attention NetworkHeckman-modellen for utvalgsseleksjon (Heckit / Tobit type II)Hurdlemodell for telledataInverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)K-Nearest NeighborsLasso-regresjonLightGBMLineær diskriminantanalyse (LDA)Lineær diskriminantanalyse (LDAMaximum Likelihood EstimationModellkalibreringModerasjonsanalyse (interaksjonsanalyse)Flerlagsperseptron (MLP)Flerlagsperseptron (MLP)FlernivåmodelleringMultinomisk logistisk regresjonMultinomial logistisk regresjonMultippel lineær regresjonMultippel regresjonsanalyseMultivariat multippel regresjonNaive BayesNegativ binomial regresjonAnalyse av ikke-lineære paneldataMinste kvadraters metode (OLS)Ordinær logistisk regresjon (Ordinær logit/probit)Ordinal logistisk regresjonOrdinær logistisk regresjon (proportional odds-modell)Poisson- og negativ binomial regresjonProbit-regresjonsmodellPropensity Score MatchingTobeskjørtest (z-test for proporsjoner)Random ForestRegulert Naiv BayesRidge RegressionRisikojustert kasuistik-kontrollstudieRisikojustert Cox proporsjonal hasardRisikojustert tverrsnittlig epidemiologisk studieRisikojustert studie av diagnostisk nøyaktighetRisikojustert dose-respons-analyseEvaluering av risikojusterte screeningtesterRobust diskriminantanalyseRobust logistisk regresjonRobust Naive BayesRobust Poisson-regresjonRobust Probit-modellSemi-supervised Naive BayesSemi-supervised Support Vector MachineSHAP (SHapley Additive exPlanations)Enkel lineær regresjonStackingStokastisk gradientnedstigning (SGD)Støttevektormaskin (klassifisering)OverlevelsesanalyseTobit-modellen for sensurerte regresjonsdataTransformer (NLP)XGBoostPoisson-regresjon med nullinflasjon (ZIP)

Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →

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