La regresión logística se utiliza para modelar la probabilidad de que exista una clase o evento particular, como pasar/fallar, ganar/perder, vivo/muerto o sano/enfermo. Este modelo es particularmente útil en el caso de una variable dependiente binaria, es decir, donde el resultado se clasifica en dos tipos distintos. La Calculadora del modelo Logit facilita estos análisis al proporcionar un medio fácil de usar para ingresar datos y calcular probabilidades utilizando una función logit.
Calculadora de fórmula del modelo Logit
La función logit, fundamental para la regresión logística, se expresa como:
logit(P) = ln(P / (1 – P))
Aquí, P representa la probabilidad de que ocurra el resultado y ln denota el logaritmo natural. La función transforma la probabilidad en un odds ratio, adecuado para ecuaciones lineales:
ln(P / (1 – P)) = beta0 + beta1 * X1 + beta2 * X2 + … + betak * Xk
donde beta0 es la intersección y beta1, beta2,…, betak son los coeficientes para cada variable predictiva X1, X2,…, Xk.
Para determinar P, la probabilidad del resultado, utilizamos la función logit inversa:
P = 1 / (1 + e^-(beta0 + beta1 * X1 + beta2 * X2 +… + betak * Xk))
Esta ecuación es fundamental para predecir resultados binarios mediante la regresión logística, facilitada por la Calculadora del modelo Logit.
Tabla útil para referencia rápida
| Término | Definición o cálculo |
|---|---|
| Razón de probabilidades | e^(beta), donde beta es el coeficiente del modelo |
| Probabilidad | 1 / (1 + e^-(predicción)) |
| Predicción | beta0 + beta1 * X1 + … + betak * Xk |
Esta tabla proporciona una referencia rápida a los términos y cálculos más utilizados en regresión logística, lo que ayuda a los usuarios a aplicar el modelo sin cálculos manuales.
Ejemplo de calculadora del modelo Logit
Considere un estudio que prediga la probabilidad de enfermedad según la edad del paciente y su condición de fumador. Ingrese la edad como X1 y el estado de tabaquismo como X2 en la Calculadora del modelo Logit, con coeficientes de investigaciones anteriores. La calculadora simplifica estos datos en una probabilidad de presencia de enfermedad, mostrando una regresión logística en el uso práctico.
Preguntas frecuentes más comunes
La precisión depende de la calidad de los datos de entrada y de si el modelo logístico es apropiado para el conjunto de datos.
Sí, la calculadora puede manejar múltiples variables predictivas y acomodar modelos y análisis complejos.