{"id":824,"date":"2023-07-28T15:31:08","date_gmt":"2023-07-28T15:31:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-regressione-logistica\/"},"modified":"2023-07-28T15:31:08","modified_gmt":"2023-07-28T15:31:08","slug":"esempi-reali-di-regressione-logistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-regressione-logistica\/","title":{"rendered":"4 esempi di utilizzo della regressione logistica nella vita reale"},"content":{"rendered":"

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La regressione logistica<\/a><\/b> \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial mostra quattro diversi esempi di utilizzo della regressione logistica nella vita reale.<\/span><\/p>\n

Esempio n. 1 di regressione logistica reale<\/strong><\/span><\/h3>\n

I ricercatori medici vogliono sapere in che modo l\u2019esercizio fisico e il peso influiscono sulla probabilit\u00e0 di avere un infarto. Per comprendere la relazione tra le variabili predittive e la probabilit\u00e0 di avere un infarto, i ricercatori possono eseguire una regressione logistica.<\/span><\/p>\n

La variabile di risposta nel modello sar\u00e0 un attacco di cuore e avr\u00e0 due potenziali risultati:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Si verifica un attacco di cuore.<\/span><\/li>\n
  • Non si verifica un attacco di cuore.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    I risultati del modello diranno ai ricercatori esattamente come i cambiamenti nell’esercizio fisico e nel peso influenzano la probabilit\u00e0 di un dato individuo di avere un attacco di cuore. I ricercatori possono anche utilizzare il modello di regressione logistica adattato per prevedere la probabilit\u00e0 che un dato individuo abbia un attacco di cuore, in base al peso e al tempo trascorso nell\u2019esercizio.<\/span><\/p>\n

    Esempio di regressione logistica reale n. 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

    I ricercatori vogliono sapere in che modo il GPA, il punteggio ACT e il numero di corsi AP seguiti influiscono sulla probabilit\u00e0 di essere accettati in una particolare universit\u00e0. Per comprendere la relazione tra le variabili predittive e la probabilit\u00e0 di essere accettati, i ricercatori possono eseguire la regressione logistica.<\/span><\/p>\n

    La variabile di risposta nel modello sar\u00e0 \u201caccettazione\u201d e ha due potenziali risultati:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Uno studente \u00e8 accettato.<\/span><\/li>\n
    • Uno studente non \u00e8 accettato.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      I risultati del modello diranno ai ricercatori esattamente come i cambiamenti nel GPA, nel punteggio ACT e nel numero di corsi AP seguiti influiscono sulla probabilit\u00e0 che un dato individuo venga accettato al college. I ricercatori possono anche utilizzare il modello di regressione logistica adattato per prevedere la probabilit\u00e0 che un determinato individuo venga accettato, in base al GPA, al punteggio ACT e al numero di corsi AP seguiti.<\/span><\/p>\n

      Esempio di vita reale di regressione logistica n. 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

      Un’azienda vuole sapere se il conteggio delle parole e il paese di origine influiscono sulla probabilit\u00e0 che un’e-mail sia spam.<\/span> Per comprendere la relazione tra queste due variabili predittive e la probabilit\u00e0 che un’e-mail sia spam, i ricercatori possono eseguire una regressione logistica.<\/span><\/p>\n

      La variabile di risposta nel modello sar\u00e0 “spam” e avr\u00e0 due potenziali risultati:<\/span><\/p>\n

        \n
      • L’e-mail \u00e8 spam.<\/span><\/li>\n
      • L’e-mail non \u00e8 spam.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        I risultati del modello diranno esattamente all\u2019azienda in che modo i cambiamenti nel conteggio delle parole e nel paese di origine influiscono sulla probabilit\u00e0 che una determinata email sia spam. L’azienda pu\u00f2 anche utilizzare il modello di regressione logistica adattato per prevedere la probabilit\u00e0 che una determinata email sia spam, in base al numero di parole e al paese di origine.<\/span><\/p>\n

        Esempio di regressione logistica reale n. 4<\/strong><\/span><\/h3>\n

        Una societ\u00e0 emittente di carte di credito desidera sapere se l’importo della transazione e il punteggio di credito influiscono sulla probabilit\u00e0 che una determinata transazione sia fraudolenta. Per comprendere la relazione tra queste due variabili predittive e la probabilit\u00e0 che una transazione sia fraudolenta, l’azienda pu\u00f2 eseguire una regressione logistica.<\/span><\/p>\n

        La variabile di risposta nel modello sar\u00e0 \u201cfraudolenta\u201d e avr\u00e0 due potenziali risultati:<\/span><\/p>\n

          \n
        • La transazione \u00e8 fraudolenta.<\/span><\/li>\n
        • La transazione non \u00e8 fraudolenta.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          I risultati del modello diranno esattamente all\u2019azienda in che modo i cambiamenti nell\u2019importo della transazione e nel punteggio di credito influiscono sulla probabilit\u00e0 che una determinata transazione sia fraudolenta. L\u2019azienda pu\u00f2 anche utilizzare il modello di regressione logistica adattato per prevedere la probabilit\u00e0 che una determinata transazione sia fraudolenta, in base all\u2019importo della transazione e al punteggio di credito della persona che ha effettuato la transazione.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          La regressione logistica \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Questo tutorial mostra quattro diversi esempi di utilizzo della regressione logistica nella vita reale. 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