Existem tr\u00eas tipos de modelos de regress\u00e3o log\u00edstica:<\/span><\/p>\n A tabela a seguir resume essas diferen\u00e7as:<\/span> <\/p>\n Este tutorial fornece uma breve explica\u00e7\u00e3o de cada tipo de modelo de regress\u00e3o log\u00edstica junto com exemplos de cada um.<\/span><\/p>\n Os modelos de regress\u00e3o log\u00edstica bin\u00e1ria<\/strong> s\u00e3o um tipo de regress\u00e3o log\u00edstica em que a vari\u00e1vel de resposta s\u00f3 pode se enquadrar em duas categorias.<\/span><\/p>\n aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/span><\/p>\n Exemplo 1: Draft da NBA<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que um cientista de dados esportivos queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) pontos, (2) rebotes e (3) assist\u00eancias para prever a probabilidade de um determinado jogador de basquete universit\u00e1rio ser convocado para a NBA.<\/span><\/p>\n Como existem apenas dois resultados poss\u00edveis (escritos ou n\u00e3o) para a vari\u00e1vel de resposta, o cientista de dados usaria um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica binomial.<\/span><\/p>\n Exemplo 2: detec\u00e7\u00e3o de spam<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que uma empresa queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) contagem de palavras e (2) pa\u00eds de origem para prever a probabilidade de um determinado e-mail ser spam.<\/span><\/p>\n Como existem apenas dois resultados poss\u00edveis (spam ou n\u00e3o spam) para a vari\u00e1vel resposta, a empresa usaria um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica binomial.<\/span><\/p>\n Os modelos de regress\u00e3o log\u00edstica multinomial<\/strong> s\u00e3o um tipo de regress\u00e3o log\u00edstica em que a vari\u00e1vel de resposta pode cair em uma de tr\u00eas ou mais categorias e n\u00e3o h\u00e1 ordena\u00e7\u00e3o natural entre as categorias.<\/span><\/p>\n aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/span><\/p>\n Exemplo 1: prefer\u00eancia pol\u00edtica<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que um cientista pol\u00edtico queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) renda anual e (2) anos de escolaridade para prever a probabilidade de um indiv\u00edduo votar em um dos quatro candidatos presidenciais diferentes.<\/span><\/p>\n Dado que existem mais de dois resultados poss\u00edveis (h\u00e1 quatro candidatos potenciais) para a vari\u00e1vel de resposta e n\u00e3o existe uma ordena\u00e7\u00e3o natural entre os resultados, o cientista pol\u00edtico utilizaria um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica multinomial.<\/span><\/p>\n Exemplo 2: prefer\u00eancia esportiva<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que um analista esportivo queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) horas de televis\u00e3o assistidas por semana e (2) idade para prever a probabilidade de um indiv\u00edduo escolher basquete, futebol americano ou beisebol como seu esporte favorito.<\/span><\/p>\n Como existem mais de dois resultados poss\u00edveis (h\u00e1 tr\u00eas esportes) para a vari\u00e1vel resposta, o analista esportivo utilizar\u00e1 um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica multinomial.<\/span><\/p>\n Os modelos de regress\u00e3o log\u00edstica ordinal<\/strong> s\u00e3o um tipo de regress\u00e3o log\u00edstica em que a vari\u00e1vel resposta pode cair em uma de tr\u00eas ou mais categorias e h\u00e1<\/em> uma ordena\u00e7\u00e3o natural entre as categorias.<\/span><\/p>\n aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/span><\/p>\n Exemplo 1: avalia\u00e7\u00f5es escolares<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que um conselheiro universit\u00e1rio queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) GPA, (2) pontua\u00e7\u00e3o ACT e (3) pontua\u00e7\u00e3o SAT para prever a probabilidade de um indiv\u00edduo ingressar em uma faculdade que pode ser categorizada como \u201cruim\u201d, \u201cmed\u00edocre\u201d. . \u00bb, \u201cbom\u201d ou \u201c\u00f3timo\u201d.<\/span><\/p>\n Dado que existem mais de dois resultados poss\u00edveis (h\u00e1 quatro classifica\u00e7\u00f5es de qualidade escolar) para a vari\u00e1vel resposta e existe<\/em> uma ordena\u00e7\u00e3o natural entre os resultados, o conselheiro escolar utilizaria um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica ordinal.<\/span><\/p>\n Exemplo 2: classifica\u00e7\u00f5es de filmes<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que um cr\u00edtico de cinema queira usar as vari\u00e1veis preditoras (1) tempo total de exibi\u00e7\u00e3o e (2) g\u00eanero para prever a probabilidade de um determinado filme receber uma classifica\u00e7\u00e3o entre 1 e 10.<\/span><\/p>\n Como h\u00e1 mais de dois resultados poss\u00edveis (h\u00e1 10 classifica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis) para a vari\u00e1vel resposta e h\u00e1<\/em> uma ordena\u00e7\u00e3o natural entre os resultados, o cr\u00edtico de cinema usaria um modelo de regress\u00e3o log\u00edstica ordinal.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir fornecem mais detalhes sobre modelos de regress\u00e3o log\u00edstica:<\/span><\/p>\n Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o log\u00edstica<\/a> A regress\u00e3o log\u00edstica refere-se a qualquer modelo de regress\u00e3o em que a vari\u00e1vel de resposta \u00e9 categ\u00f3rica. Existem tr\u00eas tipos de modelos de regress\u00e3o log\u00edstica: Regress\u00e3o log\u00edstica bin\u00e1ria : A vari\u00e1vel resposta s\u00f3 pode pertencer a uma das duas categorias. Regress\u00e3o log\u00edstica multinomial : A vari\u00e1vel resposta pode cair em uma de tr\u00eas ou mais […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2034","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
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<\/p>\n Tipo #1: regress\u00e3o log\u00edstica bin\u00e1ria<\/strong><\/span><\/h3>\n
Tipo n\u00b02: Regress\u00e3o log\u00edstica multinomial<\/strong><\/span><\/h3>\n
Tipo #3: Regress\u00e3o log\u00edstica ordinal<\/strong><\/span><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
As 6 hip\u00f3teses da regress\u00e3o log\u00edstica<\/a>
4 exemplos de uso de regress\u00e3o log\u00edstica na vida real<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"