Qu'est-ce que regression logistique ?

La régression logistique est une technique de modélisation statistique utilisée pour prédire une variable binaire, c'est-à-dire une variable qui ne peut prendre que deux valeurs possibles (0 ou 1). Elle est souvent utilisée en sciences sociales, dans les domaines de la santé publique, de la finance et de l'économie.

La régression logistique est basée sur une fonction logistique qui permet de transformer les données d'entrée en une probabilité de succès (valeur 1) ou d'échec (valeur 0). Cette fonction logistique est ensuite ajustée aux données d'entraînement du modèle pour prévoir la probabilité de succès ou d'échec pour de nouvelles données.

Le modèle de régression logistique intervient lorsque la variable dépendante est catégorielle et la variable indépendante est continue ou catégorielle. La régression logistique est une technique statistique courante pour identifier les variables qui influencent la variable binaire. Elle utilise également la notion de vraisemblance maximale pour estimer les paramètres du modèle.

Les résultats de la régression logistique peuvent être interprétés comme les chances relatives d'une variable indépendante à prédire la variable dépendante. Les résultats peuvent être présentés sous forme d'odds ratios, ou de coefficients exponentiels.

En conclusion, la régression logistique est une technique statistique importante pour prédire les variables binaires en utilisant les données d'entrée de façon mathématique qui sont actuellement utilisées dans divers domaines de recherche.