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:
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.
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.
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.