A regressão de Poisson é usada quando queremos projetar o valor de uma variável de resultado calculada à partir de dados de contagem ou tabelas de contingências. Estas variáveis contabilizadas através da contagem de elementos.
A regressão logística é um modelo estatístico usado para determinar a probabilidade de um evento acontecer. Ele mostra a relação entre os recursos e, em seguida, calcula a probabilidade de um determinado resultado. A regressão logística é usada no aprendizado de máquina (ML) para ajudar a criar previsões precisas.
A interpretação da razão de chances depende se a preditora é categórica ou contínua. Na tabela de regressão logística, o resultado da comparação é o primeiro resultado após o rótulo do logit, e o resultado da referência é o segundo resultado. O resultado da referência é o mesmo para cada logit.
Regressão linear é o processo de traçar uma reta através dos dados em um diagrama de dispersão. A reta resume esses dados, o que é útil quando fazemos previsões.
Regressão linear simples
Para um conjunto de dados com duas variáveis (X e Y) o objetivo da regressão é encontrar E(Y | Xi), ou seja, a esperança do valor de Y dado um valor de Xi. A equação que mede o verdadeiro impacto de X em Y é a Função de Regressão Populacional (FRP), que é dada por E(Y | Xi) = α + β*Xi.
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A regressão linear é um método estatístico para examinar a relação entre uma variável dependente, denotada como y, e uma ou mais variáveis independentes, denotadas como x. A variável dependente deve ser contínua, pois pode assumir qualquer valor, ou pelo menos próximo de contínuo.
A Análise de Regressão é utilizada para verificar se há relação entre a variável resposta – também chamada de variável dependente – e uma ou mais variáveis independentes. A Regressão mais conhecida é a regressão linear, mais simples e amplamente utilizada.
Use as frequências observadas e esperadas para o teste de Hosmer-Lemeshow para descrever quão bem o modelo se ajusta aos dados ou para procurar áreas de ajuste ruim. Por exemplo, o modelo com o termo X produz testes de qualidade de ajuste com pequenos valores-p, que indicam que o modelo está mal ajustado aos dados.
Facilidade para lidar com variáveis independentes categóricas. Fornece resultados em termos de probabilidade. Facilidade de classificação de indivíduos em categorias.
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