4 exemplos de uso de regressão logística na vida real

A regressão logística é um método estatístico que usamos para ajustar um modelo de regressão quando a variável de resposta é binária.

Este tutorial mostra quatro exemplos diferentes de uso de regressão logística na vida real.

Exemplo de regressão logística real nº 1

Os pesquisadores médicos querem saber como o exercício e o peso afetam a probabilidade de sofrer um ataque cardíaco. Para compreender a relação entre as variáveis preditoras e a probabilidade de sofrer um ataque cardíaco, os pesquisadores podem realizar a regressão logística.

A variável de resposta no modelo será um ataque cardíaco e terá dois resultados potenciais:

• Ocorre um ataque cardíaco.
• Um ataque cardíaco não ocorre.

Os resultados do modelo dirão aos pesquisadores exatamente como as mudanças no exercício e no peso afetam a probabilidade de um determinado indivíduo ter um ataque cardíaco. Os pesquisadores também podem usar o modelo de regressão logística ajustado para prever a probabilidade de um determinado indivíduo ter um ataque cardíaco, com base no peso e no tempo gasto em exercícios.

Exemplo de regressão logística real nº 2

Os pesquisadores querem saber como o GPA, a pontuação do ACT e o número de cursos de AP realizados impactam a probabilidade de ser aceito em uma determinada universidade. Para compreender a relação entre as variáveis preditoras e a probabilidade de serem aceitas, os pesquisadores podem realizar a regressão logística.

A variável de resposta no modelo será “aceitação” e tem dois resultados potenciais:

• Um aluno é aceito.
• Um aluno não é aceito.

Os resultados do modelo dirão aos pesquisadores exatamente como as mudanças no GPA, na pontuação do ACT e no número de cursos de AP realizados afetam a probabilidade de um determinado indivíduo ser aceito na faculdade. Os pesquisadores também podem usar o modelo de regressão logística ajustado para prever a probabilidade de um determinado indivíduo ser aceito, com base em seu GPA, pontuação ACT e número de cursos de AP realizados.

Exemplo da vida real de regressão logística #3

Uma empresa deseja saber se a contagem de palavras e o país de origem afetam a probabilidade de um e-mail ser spam. Para compreender a relação entre essas duas variáveis preditoras e a probabilidade de um e-mail ser spam, os pesquisadores podem realizar regressão logística.

A variável de resposta no modelo será “spam” e tem dois resultados potenciais:

• O e-mail é spam.
• O e-mail não é spam.

Os resultados do modelo dirão à empresa exatamente como as mudanças na contagem de palavras e no país de origem afetam a probabilidade de um determinado e-mail ser spam. A empresa também pode usar o modelo de regressão logística ajustado para prever a probabilidade de um determinado e-mail ser spam, com base na contagem de palavras e no país de origem.

Exemplo de regressão logística real nº 4

Uma empresa de cartão de crédito deseja saber se o valor da transação e a pontuação de crédito afetam a probabilidade de uma determinada transação ser fraudulenta. Para compreender a relação entre estas duas variáveis preditoras e a probabilidade de uma transação ser fraudulenta, a empresa pode realizar uma regressão logística.

A variável de resposta no modelo será “fraudulenta” e terá dois resultados potenciais:

• A transação é fraudulenta.
• A transação não é fraudulenta.

Os resultados do modelo dirão à empresa exatamente como as mudanças no valor da transação e na pontuação de crédito afetam a probabilidade de uma determinada transação ser fraudulenta. A empresa também pode utilizar o modelo de regressão logística ajustado para prever a probabilidade de uma determinada transação ser fraudulenta, com base no valor da transação e na pontuação de crédito da pessoa que realizou a transação.