¿Qué es regresion logistica?

La regresión logística es un modelo estadístico utilizado para analizar la relación entre una variable dependiente binaria y una o más variables independientes. Se utiliza cuando la variable dependiente es una categoría nominal con dos categorías posibles, por ejemplo, sí o no, éxito o fracaso, etc.

La regresión logística utiliza la función logística o sigmoide para predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría en particular. La función logística transforma los valores continuos en valores entre 0 y 1, lo que representa la probabilidad de éxito.

En la regresión logística, los coeficientes estimados se utilizan para calcular las probabilidades de pertenecer a la categoría de interés. Estos coeficientes se interpretan como el cambio logarítmico de la razón de probabilidad o el odds ratio de la variable independiente.

La regresión logística puede ser utilizada para clasificar observaciones en función de sus características independientes. Por ejemplo, en un estudio médico, se puede utilizar la regresión logística para predecir si un paciente tiene o no una enfermedad basándose en sus características de salud.

Existen diferentes variantes de la regresión logística, como la regresión logística multinomial, que se utiliza cuando la variable dependiente tiene más de dos categorías, y la regresión logística ordinal, que se utiliza cuando la variable dependiente es ordinal.

La regresión logística es ampliamente utilizada en diversos campos, como la medicina, la psicología, la economía y la sociología, entre otros. Es una herramienta útil para comprender y predecir la relación entre variables categóricas y continuas.