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Página Inicial > Glossários > R

Regressão logística

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 02:55
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2 min de leitura

O que é Regressão Logística?

A Regressão Logística é um modelo estatístico utilizado para prever a probabilidade de um evento ocorrer, com base em uma ou mais variáveis independentes. Ao contrário da regressão linear, que é utilizada para prever valores contínuos, a regressão logística é adequada para situações em que o resultado é categórico, como “sim” ou “não”, “aprovado” ou “reprovado”.

Como Funciona a Regressão Logística?

O modelo de Regressão Logística utiliza a função logística, que transforma a saída linear em uma probabilidade que varia entre 0 e 1. Essa função é expressa como:

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P(Y=1) = 1 / (1 + e^(-z)), onde z é uma combinação linear das variáveis independentes.

Aplicações da Regressão Logística

A Regressão Logística é amplamente utilizada em diversas áreas, incluindo marketing, medicina e ciências sociais. Por exemplo, pode ser utilizada para prever a probabilidade de um cliente comprar um produto, a probabilidade de um paciente ter uma doença com base em sintomas, ou a probabilidade de um estudante ser aprovado em um exame.

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Interpretação dos Coeficientes

Os coeficientes obtidos na Regressão Logística indicam a força e a direção da relação entre as variáveis independentes e a variável dependente. Um coeficiente positivo sugere que, à medida que a variável independente aumenta, a probabilidade do evento ocorrer também aumenta, enquanto um coeficiente negativo indica o contrário.

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Vantagens da Regressão Logística

Entre as principais vantagens da Regressão Logística estão a sua simplicidade e a facilidade de interpretação dos resultados. Além disso, ela não requer que as variáveis independentes sejam normalmente distribuídas, o que a torna uma escolha robusta para muitos conjuntos de dados.

Limitações da Regressão Logística

Apesar de suas vantagens, a Regressão Logística possui algumas limitações. Ela assume que a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente é linear na escala logit, o que pode não ser o caso em algumas situações. Além disso, a presença de multicolinearidade entre as variáveis independentes pode afetar a precisão do modelo.

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