로지스틱 회귀와 로짓 회귀의 차이점은 무엇입니까?

로지스틱 회귀와 로짓 회귀의 차이점은 무엇입니까? 나는 그것들이 비슷하거나 심지어 같은 것임을 알고 있지만 누군가이 두 가지의 차이점을 설명 할 수 있습니까? 확률에 관한 것입니까?

— 사용자 3788557
소스

같은 것. Stata에서 하나는 배당률을 제공하고 다른 하나는 배당률 로그를 제공합니다.

— Jeremy Miles

stats.stackexchange.com/questions/27662/ 에서 Stas K의 답변을 참조하십시오 . 짧은 대답은 다음과 같습니다.

— Nick Cox

너무 많은 것들과 마찬가지로, 누가 말하기를 하는가에 달려 있습니다. 다른 사람들은 불행하게도 다른 방식으로 용어를 사용합니다. 예를 들어 어떤 사람들은 자신이 같다고 말하지만 다른 사람들은 로지스틱 cdf의 배수 인 비선형 회귀 함수를 지칭하기 위해 "로지스틱 함수"(따라서 '로지스틱 회귀'라고도 함)를 사용합니다. GLM에서 로짓 링크라는 것을 보는 것과는 다른 것입니다.

— Glen_b-복지 주 모니카

로짓는 A는 링크 기능 / 파라미터의 변화. 승산의 로그입니다. 매개 변수 호출하면 다음과 같이 정의됩니다. $\pi$
로지스틱함수 로짓의 역이다. 값가 있으면로지스틱은 다음과 같습니다.

엘 영형 지 나는 티 (π) = 로그 (\frac{π}{1 - π})

${\rm logit}(\pi) = \log\bigg(\frac{\pi}{1-\pi}\bigg)$

x

$x$

따라서 (

는

행렬이고

는

행렬 표기법 사용)

엘 영형 지 나는 에스 티 나는 기음 (엑스) = \frac{{이자형}^{엑스}}{1 + {이자형}^{엑스}}

${\rm logistic}(x) = \frac{e^x}{1+e^x}$

X

$\boldsymbol X$

N \times p

$N\times p$

β

$\boldsymbol\beta$

p \times 1

$p\times 1$ 벡터 인 ) 로짓 회귀는 다음과 같습니다.

이며 로지스틱 회귀는 다음과 같습니다.

로그 (\frac{π}{1 - π}) = 엑스 β

$\log\bigg(\frac{\pi}{1-\pi}\bigg) = \boldsymbol{X\beta}$

이 주제들에 대한 자세한 내용은 여기에서 나의 대답을 읽는 데 도움이 될 수 있습니다.로짓과 프로 빗 모델의 차이점.

π = \frac{{이자형}^{엑스 β}}{1 + {이자형}^{엑스 β}}

$\pi = \frac{e^\boldsymbol{X\beta}}{1+e^\boldsymbol{X\beta}}$

영형 디 디 에스 = 특급 (엘 영형 지 나는 티 (π)) = \frac{엘 영형 지 나는 에스 티 나는 기음 (엑스)}{1 - 엘 영형 지 나는 에스 티 나는 기음 (엑스)}

${\rm odds} = \exp({\rm logit}(\pi)) = \frac{{\rm logistic}(x)}{1-{\rm logistic}(x)}$

— gung-복직 모니카
소스