Process / pipelineclassification-prediction
การถดถอยโลจิสติก
การถดถอยโลจิสติก (Logistic regression) เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบไบนารี (เช่น มี/ไม่มีโรค, สำเร็จ/ไม่สำเร็จ) โดยเป็นฟังก์ชันของตัวพยากรณ์แบบต่อเนื่องและแบบจำแนกประเภท พัฒนาโดย David Roxbee Cox (1958) เพื่อแก้ปัญหาการพยากรณ์ผลลัพธ์เชิงจำแนกประเภท โดยการประยุกต์ใช้การแปลงโลจิสติกเพื่อจำกัดการพยากรณ์ให้อยู่ในช่วงความน่าจะเป็น [0,1] ซึ่งช่วยให้สามารถจำแนกความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ การพยากรณ์การวินิจฉัย และการอนุมานเชิงสาเหตุในสาขาวิชาระบาดวิทยา การแพทย์ และสังคมศาสตร์
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+79 more
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 4). Binary Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณสถิติการวิจัย↔ compare
- การจับคู่คะแนนแนวโน้มสถิติการวิจัย↔ compare
- การวิเคราะห์การรอดชีพสถิติการวิจัย↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
การเรียนรู้เชิงรุกด้วยโลจิสติกส์รีเกรสชันAdaBoostARFIMA Modelการศึกษาแบบควบคุมกรณีด้วยวิธีเบย์การวิเคราะห์การตอบสนองต่อขนาดยาแบบเบย์ (Bayesian Dose-Response Analysis)วิธี k-Nearest Neighbors แบบเบย์ (Bayesian k-Nearest Neighbors)การถดถอยโลจิสติกแบบเบย์แบบจำลองโพรบิตแบบเบย์ (Bayesian Probit Model)การอนุมานแบบเบย์เซียนคะแนน M-Score ของ Beneish: การตรวจจับการบิดเบือนกำไรการถดถอยแบบเบตาโมเดล Bradley-TerryCatBoostการวิเคราะห์การถ่ายทอดเหตุผลเชิงสาเหตุ (ผลกระทบโดยตรงและโดยอ้อมตามธรรมชาติ)การทดสอบไค-สแควร์ของเพียร์สันเพื่อความเป็นอิสระคำอธิบายเชิงขัดแย้งแบบจำลองการถดถอยโคกซ์แบบสัดส่วนภาวะเสี่ยงค่า V ของ Cramérแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต (Merton, KMV, CreditMetrics)การให้คะแนนเครดิต (Scorecards, WoE/IV)การวิเคราะห์ตารางไขว้ต้นไม้ตัดสินใจการวิเคราะห์จำแนก (Discriminant Analysis)การออกแบบและการวิเคราะห์การทดลองตามขนาดปริมาณ-การตอบสนองการประมาณค่าแบบทนทานสองเท่า (AIPW)Elastic Netผังการตัดสินใจที่อธิบายได้Explainable Naive Bayesการเรียนรู้ของเครื่องที่คำนึงถึงความเป็นธรรมGamma Regression (GLM)Generalized Linear Model (GLM)การเสริมกำลังไล่ระดับGraph Attention Networkแบบจำลองการคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างของ Heckman (Heckit / Tobit Type II)แบบจำลอง Hurdle สำหรับข้อมูลการนับInverse Probability Weighting (IPW / IPTW) การถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผันK-Nearest NeighborsLasso Regressionไลท์จีบีเอ็มLinear Discriminant Analysis (LDA)การวิเคราะห์การจำแนกประเภทเชิงเส้น (LDAการประมาณค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุดการปรับเทียบโมเดลการวิเคราะห์การกลั่นกรอง (Interaction Analysis)Multi-layer Perceptron (MLP)เพอร์เซปตรอนหลายชั้น (MLP)Multilevel Modelingการถดถอยโลจิสติกส์หลายตัวแปรการถดถอยโลจิสติกส์หลายตัวแปร (Multinomial Logistic Regression)การถดถอยเชิงเส้นพหุการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณMultivariate RegressionNaive Bayesการถดถอยแบบทวินามเชิงลบการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพาเนลที่ไม่เป็นเชิงเส้นการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)การถดถอยโลจิสติกอันดับ (Ordered Logit/Probit)การถดถอยโลจิสติกส์อันดับการถดถอยโลจิสติกส์อันดับ (แบบจำลองอัตราต่อรองแปรผัน)การถดถอยพัวซงและทวินามเชิงลบแบบจำลองโพรบิต (Probit Regression Model)การจับคู่คะแนนแนวโน้มการทดสอบ z สำหรับสัดส่วน (Two-Proportion z-Test)Random ForestNaive Bayes แบบปรับปรุงRidge Regressionการศึกษากรณี-กลุ่มควบคุมที่ปรับค่าความเสี่ยงการถดถอยการรอดชีพแบบ Cox Proportional Hazards ที่ปรับความเสี่ยงการศึกษาทางระบาดวิทยาภาคตัดขวางที่ปรับความเสี่ยงการศึกษาความแม่นยำในการวินิจฉัยแบบปรับความเสี่ยงการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ขนาด-ผลลัพธ์ที่ปรับด้วยความเสี่ยงการประเมินผลการทดสอบคัดกรองที่ปรับตามความเสี่ยงการวิเคราะห์จำแนกแบบทนทานการถดถอยโลจิสติกแบบทนทานโรบัสต์เนฟเบย์ (Robust Naive Bayes)การถดถอยพัวซงที่แข็งแกร่งแบบจำลองโพรบิตที่ทนทาน (Robust Probit Model)Naive Bayes แบบกึ่งกำกับดูแลการจำแนกประเภทแบบกึ่งมีผู้สอนด้วยเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนSHAP (SHapley Additive exPlanations)การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายการซ้อนทับStochastic Gradient Descent (SGD)Support Vector Machineการวิเคราะห์การรอดชีพแบบจำลองการถดถอยแบบเซ็นเซอร์ของโทบิตทรานส์ฟอร์มเมอร์ (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)XGBoostการถดถอยแบบปัวซงที่มีศูนย์มากเกินไป (Zero-Inflated Poisson - ZIP)