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La régression logistique est l’un des types d’analyse de régression.
L’analyse de régression est une approche statistique utilisée pour déterminer l’existence d’une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle constitue un type de modèle prédictif qui permet de prévoir le résultat de la variable dépendante grâce à l’utilisation de deux ou plusieurs variables indépendantes.
L’analyse de régression comprend deux types de régression : la régression linéaire et la régression logistique.
Le modèle de régression logistique, connu également sous le nom de modèle logit, est utilisé pour l’analyse prédictive et la modélisation. En statistique, il est utilisé pour prédire le résultat binaire d’une variable dépendante catégorielle à l’aide d’un ensemble de variables indépendantes.
Un résultat binaire indique qu’il n’y a que deux scénarios possibles – 1 ou 0. Dans l’analyse statistique, la variable dépendante peut prendre deux valeurs – soit la régression binaire (A ou B), soit la régression multinomiale (gamme d’options finies). Elle est utilisée pour découvrir la relation entre des variables dépendantes et un ensemble de variables indépendantes.
La régression logistique constitue un modèle plus approprié lorsque vous traitez des données binaires. Les données binaires signifient que votre variable dépendante est de nature dichotomique. Elle entre dans les catégories telles que oui / non, réussite / échec, etc.
Par exemple;
La régression logistique peut être utilisée comme modèle prédictif pour déterminer la probabilité que votre clientèle accepte ou non une nouvelle offre promotionnelle sur l’application de votre entreprise. Les options, à savoir accepté ou non accepté, sont votre variable dépendante. Vous pouvez analyser le comportement, l’historique ou l’attitude des clients sur votre application (variable indépendante).
La régression logistique peut vous permettre de prévoir quels types de clients sont les plus susceptibles d’accepter ou non la nouvelle offre promotionnelle. Cela peut vous aider à prendre des décisions stratégiques concernant vos offres et vos promotions.
La différence entre la régression linéaire et la régression logistique réside dans la caractéristique de la variable dépendante.
La régression linéaire est utilisée dans l’analyse lorsque la variable dépendante est de nature continue, telle que les températures, les précipitations, etc.
La régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante est de nature catégorielle – binaire (A ou B) ou multinomiale (A, B, C ou D).
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La variable dépendante doit être classée en deux catégories. Cela signifie que la régression logistique prédit la probabilité d’un événement en deux scénarios – l’événement se produit, 1, ou l’événement ne se produit pas, 0.
La régression logistique suppose que la relation entre les variables (entrée et sortie) est linéaire.
Cela signifie qu’il ne doit y avoir aucune ou très peu de corrélation entre la variable indépendante/prédictive.
L’analyse de régression logistique nécessite un échantillon de grande taille. Une grande taille d’échantillon génère des résultats fiables dans l’analyse.
Il existe trois types de régression logistique : binaire, multinomiale et ordinale.
En tant qu’approche statistique, elle est utilisée pour prédire la relation entre deux variables – la variable dépendante, Y, et la variable indépendante, X.
Dans ce cas, la variable dépendante est de nature binaire (1 ou 0), ce qui explique le nom de régression logistique binaire. Cela signifie que le résultat peut être oui / non, réussite / échec, vrai / faux, etc.
Dans un modèle de régression logistique multinomiale, vous avez une variable dépendante catégorielle et deux ou plus de résultats non ordonnés. Il existe une probabilité de deux résultats.
La régression logistique ordinale implique que la variable dépendante a un ordre significatif. La variable peut être classée en deux catégories ou plus, telles que d’accord/neutre/en désaccord ou médiocre/bon/moyen.
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Comme mentionné précédemment, la régression logistique est un modèle prédictif. Grâce à ce modèle, les entreprises ont la possibilité de prendre des décisions stratégiques et apporter une contribution positive. La régression logistique peut vous aider à comprendre les relations, à estimer la probabilité et à prédire les résultats, vous aidant ainsi à prendre des décisions éclairées.
En marketing, le modèle peut être utilisé pour prévoir si un groupe ciblé de clients achètera ou non un nouveau produit.
Par exemple, une entreprise de cosmétiques de beauté peut vouloir comprendre si les clients répondront positivement à son offre promotionnelle « Achetez 2 obtenez un échantillon de nouvelle gamme de soins de la peau ». L’entreprise peut utiliser la régression logistique pour prédire si les clients vont « répondre » ou « ne pas répondre » à l’offre. Le résultat les aidera à développer une meilleure promotion marketing.
Une entreprise peut prédire la probabilité de rotation du personnel. Cela signifie que l’entreprise peut découvrir les facteurs responsables de cette rotation. Ainsi, ils peuvent apporter des changements stratégiques dans la main-d’œuvre pour stimuler la rétention des employés.
En médecine, la régression logistique peut servir à prédire la probabilité de développer une maladie, par exemple le diabète. Le professionnel de la santé peut faire des observations en s’appuyant des caractéristiques du patient, telles que les antécédents médicaux familiaux, les tests sanguins, l’âge, le sexe, etc.
La régression logistique permet de prédire la probabilité dans deux scénarios – oui ou non. Grâce à la prédiction de résultats définitifs, elle aide les chercheurs à prendre des décisions éclairées basées sur des données statistiques.
Dans le domaine de l’apprentissage automatique, la régression logistique est une méthode beaucoup plus facile à mettre en œuvre. Vous pouvez décrire un modèle d’apprentissage automatique comme une représentation mathématique du processus du monde réel.
L’apprentissage automatique applique des concepts statistiques à l’apprentissage sans aucune programmation. Ainsi, lorsqu’une machine effectue un apprentissage par classification binaire, la régression logistique est la meilleure approche.
La régression logistique est utilisée lorsque la variable Y, c’est-à-dire la variable dépendante, ne prend que deux valeurs, A ou B.
De par sa nature, la régression logistique fournit des informations sur la présence (ou l’absence) de la relation entre les variables et aussi sur la direction de cette relation.
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Une régression logistique est un type d’analyse de régression utilisé pour prédire le résultat binaire d’un événement. La variable dépendante peut prendre soit deux valeurs (binaires), soit une plage de valeurs finies (multinomiales).
La régression logistique est une approche statistique utilisée dans l’analyse commerciale pour prédire la probabilité d’un événement / scénario. Par exemple, une entreprise peut s’en servir pour prédire si les clients vont visiter/ne pas visiter, acheter/ne pas acheter, et ainsi de suite.
La régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante est de nature catégorielle – binaire (A ou B) ou multinomiale (A, B, C ou D).
La régression linéaire est utilisée dans l’analyse lorsque la variable dépendante est de nature continue, telle que les températures, les précipitations, etc.
Les hypothèses de base de la régression logistique sont les suivantes :
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