ScholarGate
Asistent
Process / pipelineclassification-prediction

Regresia Logistică

Regresia logistică este o metodă statistică pentru modelarea probabilității unui rezultat binar (boală prezentă/absentă, succes/eșec) în funcție de predictori continui și categorici. Dezvoltată de David Roxbee Cox (1958), aceasta rezolvă problema predicției rezultatelor categorice prin aplicarea unei transformări logistice pentru a constrânge predicțiile la intervalul de probabilitate [0,1], permițând stratificarea precisă a riscului, predicția diagnostică și inferența cauzală în epidemiologie, medicină și științe sociale.

Aplică cu StatMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Regresia Logistică
Analiza de regresie mult…Potrivirea scorului de p…Analiza supraviețuiriiRegresie Logistică cu În…AdaBoostARFIMA: Model ARMA cu In…Studiu Caz-Control Bayes…Analiza Bayesiană a Răsp…k-Nearest Neighbors Baye…Regresia logistică bayes…

+79 more

Surse

  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 ↗

Cum se citează această pagină

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

Citat de

Regresie Logistică cu Învățare ActivăAdaBoostARFIMA: Model ARMA cu Integrare FracționarăStudiu Caz-Control BayesianAnaliza Bayesiană a Răspunsului la Dozăk-Nearest Neighbors BayesianRegresia logistică bayesianăBayesian Probit modelInferență Statistică BayesianăScorul M Beneish: Detectarea manipulării profiturilorRegresie BetaModelul Bradley-TerryCatBoostAnaliza de Mediere Cauzală (Efecte Directe și Indirecte Naturale)Testul Chi-pătrat al lui Pearson pentru independențăExplicații contrarealeModelul Cox de Hazarduri ProporționaleV al lui CramérModele de risc de credit (Merton, KMV, CreditMetrics)Scoring de credit (Scorecards, WoE/IV)Analiza prin tabele de contingențăArbore de decizieAnaliza discriminantăProiectarea și analiza experimentală doză-răspunsEstimare Dublu Robustă (AIPW)Elastic NetArbore de decizie explicabilNaive Bayes explicabilÎnvățare automată conștientă de echitateRegresia Gamma (GLM)Modelul Liniar Generalizat (GLM)Gradient BoostingRețeaua de Atenție GraficăModelul de selecție Heckman (Heckit / Tobit Tip II)Modelul prag pentru date de tip numărătorPonderarea prin probabilitatea inversă a tratamentului (IPW / IPTW)K-Nearest NeighborsRegresia LassoLightGBMAnaliza Discriminantă Liniară (LDA)Analiza Discriminantă Liniară (ADLEstimarea prin Verosimilitate MaximăCalibrarea modeluluiAnaliza de moderare (interacțiune)Perceptron multistrat (MLP)Perceptron multistrat (MLP)Modelare multinivelMultinomial Logistic RegressionRegresie logistică multinomialăRegresie Liniară MultiplăAnaliza de regresie multiplăRegresia liniară multiplă multivariatăNaive BayesRegresie binomială negativăAnaliza datelor de panel neliniareRegresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Regresia logistică ordonată (logit/probit ordonat)Regresie logistică ordinalăRegresia logistică ordinală (modelul cotelor proporționale)Regresia Poisson și binomială negativăModelul Probit de RegresiePotrivirea scorului de propensitateTest z pentru două proporțiiPădurea Aleatoare (Random Forest)Naive Bayes RegularizatRegresia RidgeStudiu Caz-Control Ajustat pentru RiscCox Proportional Hazards ajustat la riscStudiu Epidemiologic Transversal Ajustat la RiscStudiu de Acuratețe Diagnostică Ajustată pentru RiscAnaliza doză-răspuns ajustată la riscEvaluarea riscului ajustat a testelor de screeningAnaliza Discriminantă RobustăRegresie logistică robustăNaive Bayes RobustRegresia Poisson robustăModelul Probit RobustNaive Bayes semi-supervizatMașină cu vectori suport semi-supervizatăSHAP (SHapley Additive exPlanations)Regresie liniară simplăStackingDescrierea algoritmului de optimizare Gradient Descent Stocastic (SGD)Mașina cu Vectori Suport (Clasificare)Analiza supraviețuiriiModelul Tobit cu regresie cenzuratăTransformer (NLP)XGBoostRegresia Poisson cu Inflație de Zero (ZIP)

Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →

ScholarGate — Logistic Regression (Binary Logistic Regression). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/research-statistics/logistic-regression · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026