“물류 회귀”라는 이름은 무엇을 의미합니까?

여기서 Logistic Regression의 구현을 확인하고 있습니다 .

그 기사를 읽은 후 중요한 부분은 S 자형 함수를 결정하는 가장 좋은 계수를 찾는 것 같습니다. 이 방법이 왜 "Logistic Regression"이라고 불리는 지 궁금합니다. 로그 함수와 관련이 있습니까? 어쩌면 그것을 이해하기 위해 역사적인 배경 정보가 필요할 수도 있습니다.

이미 지적했듯이``로지스틱 ''은 로지스틱 곡선 / 함수 / 분포 (로지스틱 회귀 분석의 기본)에서 비롯됩니다. 문제는 물류가 어디에서 오는가?

Verhulst (즉 Wikipedia의 진술)에 대한 언급 은 약간 잘못된 것 같습니다 . Verhulst가 가장 널리 사용된다는 것이 명백하지만, 실제 실제 사용은 Edward Wright 에서 온 것으로 보입니다 . 참조 : 톰슨에 성장과 양식 (1945), 145 페이지 . ( 일부 수학 단어 페이지 의 가장 알려진 알려진 용도를 통해 찾을 수 있습니다 .)

톰슨은 Verhulst가 S 자형과 관련하여 그것을 사용했다고 암시하지만 Wright에 대한 실마리는 제공하지 않습니다.

그러나 Wright의 작업에서 가장 중요한 부분 중 하나가 대수와 관련되어 있다는 점을 감안할 때 그가 대수의 참조로 사용하는 것이 논리적으로 보입니다. 실제로 1911 년 브리태니커 백과 사전 (Encyclopaedia Britannica) 판은 오래된 수학적 용어 인 로지스틱 수를 말한다.

현재 비율 또는 분수라고하는 이름의 이전 이름은 로지스틱 숫자이므로 로그 테이블 (a / x)에서 x는 인수이고 aa 상수는 로지스틱 또는 비례 로그 테이블이라고합니다. log (a / x) = log a-log x이기 때문에 상수와 부호의 뺄셈만으로 표 결과가 일반적인 로그 표와 다름을 알 수 있습니다.

또한 로그 자체 는 비례 ( 로고 ) + 숫자 ( 산호 )에서 나옵니다 . John Napier가 처음 만들었습니다 .

그래서 이것이 가장 가능성있는 설명이라고 생각합니다 :``물류 ''는 현재 우리가``로그 ''라고 부르는 것과 관련하여 Wright의 시간에 사용됩니다.

이는 S 자형 곡선을 갖는 LOGISTIC 분포와 관련이 있습니다.