Os 3 tipos de regressão logística (incluindo exemplos)

A regressão logística refere-se a qualquer modelo de regressão em que a variável de resposta é categórica.

Existem três tipos de modelos de regressão logística:

• Regressão logística binária : A variável resposta só pode pertencer a uma das duas categorias.
• Regressão logística multinomial : A variável resposta pode cair em uma de três ou mais categorias e não há ordenação natural entre as categorias.
• Regressão logística ordinal : A variável resposta pode cair em uma de três ou mais categorias e há uma ordenação natural entre as categorias.

A tabela a seguir resume essas diferenças:

Este tutorial fornece uma breve explicação de cada tipo de modelo de regressão logística junto com exemplos de cada um.

Tipo #1: regressão logística binária

Os modelos de regressão logística binária são um tipo de regressão logística em que a variável de resposta só pode se enquadrar em duas categorias.

aqui estão alguns exemplos:

Exemplo 1: Draft da NBA

Suponha que um cientista de dados esportivos queira usar as variáveis preditoras (1) pontos, (2) rebotes e (3) assistências para prever a probabilidade de um determinado jogador de basquete universitário ser convocado para a NBA.

Como existem apenas dois resultados possíveis (escritos ou não) para a variável de resposta, o cientista de dados usaria um modelo de regressão logística binomial.

Exemplo 2: detecção de spam

Suponha que uma empresa queira usar as variáveis preditoras (1) contagem de palavras e (2) país de origem para prever a probabilidade de um determinado e-mail ser spam.

Como existem apenas dois resultados possíveis (spam ou não spam) para a variável resposta, a empresa usaria um modelo de regressão logística binomial.

Tipo n°2: Regressão logística multinomial

Os modelos de regressão logística multinomial são um tipo de regressão logística em que a variável de resposta pode cair em uma de três ou mais categorias e não há ordenação natural entre as categorias.

aqui estão alguns exemplos:

Exemplo 1: preferência política

Suponha que um cientista político queira usar as variáveis preditoras (1) renda anual e (2) anos de escolaridade para prever a probabilidade de um indivíduo votar em um dos quatro candidatos presidenciais diferentes.

Dado que existem mais de dois resultados possíveis (há quatro candidatos potenciais) para a variável de resposta e não existe uma ordenação natural entre os resultados, o cientista político utilizaria um modelo de regressão logística multinomial.

Exemplo 2: preferência esportiva

Suponha que um analista esportivo queira usar as variáveis preditoras (1) horas de televisão assistidas por semana e (2) idade para prever a probabilidade de um indivíduo escolher basquete, futebol americano ou beisebol como seu esporte favorito.

Como existem mais de dois resultados possíveis (há três esportes) para a variável resposta, o analista esportivo utilizará um modelo de regressão logística multinomial.

Tipo #3: Regressão logística ordinal

Os modelos de regressão logística ordinal são um tipo de regressão logística em que a variável resposta pode cair em uma de três ou mais categorias e há uma ordenação natural entre as categorias.

aqui estão alguns exemplos:

Exemplo 1: avaliações escolares

Suponha que um conselheiro universitário queira usar as variáveis preditoras (1) GPA, (2) pontuação ACT e (3) pontuação SAT para prever a probabilidade de um indivíduo ingressar em uma faculdade que pode ser categorizada como “ruim”, “medíocre”. . », “bom” ou “ótimo”.

Dado que existem mais de dois resultados possíveis (há quatro classificações de qualidade escolar) para a variável resposta e existe uma ordenação natural entre os resultados, o conselheiro escolar utilizaria um modelo de regressão logística ordinal.

Exemplo 2: classificações de filmes

Suponha que um crítico de cinema queira usar as variáveis preditoras (1) tempo total de exibição e (2) gênero para prever a probabilidade de um determinado filme receber uma classificação entre 1 e 10.

Como há mais de dois resultados possíveis (há 10 classificações possíveis) para a variável resposta e há uma ordenação natural entre os resultados, o crítico de cinema usaria um modelo de regressão logística ordinal.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem mais detalhes sobre modelos de regressão logística:

Introdução à regressão logística
As 6 hipóteses da regressão logística
4 exemplos de uso de regressão logística na vida real