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Clase 4 Cheat Sheet (DRAFT) by

clase 4...............

This is a draft cheat sheet. It is a work in progress and is not finished yet.

Regresión Logística

La regresión logística es una herram­ienta estadí­stica y de minería de datos que predice la probab­ilidad de un resultado que sólo puede tener dos valores (es decir, una variable Dicotó­mica). La predicción se basa en el uso de uno o varios predic­tores (numéricos y categó­ricos). El análisis de regresión logística se enmarca en el conjunto de Modelos Lineales Genera­lizados (GLM por sus siglas en inglés) que usa como función de enlace la función Logit, la cual se define a contin­uación:

Regresión Logística

Por lo tanto, se deben mantener las siguientes consid­era­ciones:
• La Variable Depend­iente debe ser dicotómica (poseer valores 0 y 1).
• Las Variables Indepe­ndi­entes pueden ser cuanti­tativas o cualit­ativas, sin embargo, estas últimas se deben transf­ormar a
variables cuanti­tat­ivas.
• La ecuación oscila entre 0 y 1.

Regresión Logística

  

Regresión Logística

Propie­dades de la Función

Por otro lado, una regresión logística produce una curva logística, que se limita a valores entre 0 y 1. La regresión logística es similar a una regresión lineal, pero la curva se construye utilizando el logaritmo natural de las "­pro­bab­ili­dad­es" de la variable de destino, en lugar de la probab­ilidad. Por otra parte, los predic­tores no tienen que tener una distri­bución normal o tienen la misma diferencia en cada grupo.

Regresión Logística

Propie­dades de la Función

En la regresión logística simple la constante (Beta 0) mueve la curva de la izquierda a la derecha y la pendiente (Beta 1) define la pendiente de la curva.