Binary logistic là gì? Các công bố khoa học về Binary logistic

Binary logistic regression là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán xác suất xảy ra của một biến mục tiêu nhị phân (có hai nhóm). Nó giả sử rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (biến mục tiêu), sau đó áp dụng một hàm logit để chuyển đổi kết quả thành xác suất. Phương pháp này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, kinh doanh và xã hội học để dự đoán các kết quả nhị phân như ung thư có hay không, mua hàng hay không, thành công hay không thành công, và nhiều hơn nữa.
Binary logistic regression là một mô hình hồi quy dùng để dự đoán xác suất xảy ra của một biến phân loại nhị phân (có hai nhóm). Đây là một phương pháp thống kê mạnh mẽ và phổ biến được sử dụng để nghiên cứu và dự đoán các sự kiện nhị phân như thành công/thất bại, điểm đậu/rớt, có bệnh/không có bệnh, và nhiều hơn nữa.

Trong binary logistic regression, chúng ta giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và log-odds (phân số tỷ lệ) của biến phụ thuộc. Log-odds là logarit của tỷ lệ xác suất của biến phụ thuộc xảy ra trong một nhóm so với nhóm so sánh, và được biểu diễn bằng hàm logit.

Hàm logit là một biểu diễn của log-odds và được tính bằng logarit tỷ lệ của xác suất thành công (có nhãn 1) và xác suất thất bại (có nhãn 0). Hàm logit chuyển đổi dữ liệu thành một đồ thị tuyến tính, nơi các giá trị âm và dương của log-odds đại diện cho các nhóm khác nhau của biến phụ thuộc.

Mô hình logistic regression được xây dựng bằng cách sử dụng phương trình logistic regression và các phương pháp ước lượng như Maximum Likelihood Estimation (MLE) để tìm ra các tham số tốt nhất. Khi xây dựng mô hình, chúng ta cần chọn các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt nhất biến phụ thuộc và quan sát các tham số ước lượng (hệ số của biến độc lập) và độ tin cậy (confidence intervals) liên quan.

Binary logistic regression cung cấp cho chúng ta các công cụ để hiểu và dự đoán xác suất của sự kiện nhị phân và cũng cho phép chúng ta kiểm tra tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.