1 Frage zu Logistische Regression

Logistische Regression ist ein statistisches Verfahren, das zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen binären Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen verwendet wird. Im Gegensatz zur linearen Regression, die für kontinuierliche Zielvariablen verwendet wird, eignet sich die logistische Regression für Zielvariablen, die zwei mögliche Aus haben (z.B. Ja/Nein, /1). Dieistische Regression verwendet dieistische Funktion (auch Sigmoid-F genannt), um die Wahrscheinlichkeit zu modellieren, dass ein bestimmtes Ereignis eintritt. Die logistische Funktion hat die Form: \[ P(Y=1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_nX_n)}} \] Hierbei ist \( P(Y=1|X) \) die Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis \( Y=1 \) eintritt, gegeben die unabhängigen Variablen \( X_1, X_2, ..., X_n \). Die Parameter \( \beta_0, \beta_1, ..., \beta_n \) werden durch das Modell geschätzt. Die logistische Regression wird häufig in Bereichen wie Medizin, Sozialwissenschaften und Marketing eingesetzt, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen zu bewerten.