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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
Dans un modèle de régression logit, les valeurs prévues de la variable dépendante ou de réponse ne seront jamais inférieures (ou égales) à 0 ni supérieures (ou égales) à 1, et ce, quelles que soient les valeurs des variables indépendantes ; par conséquent, il est courant d'analyser des variables dépendantes ou de réponse binaires (voir aussi la distribution binomiale).
Fonction mathématique utilisée principalement:
-en statistiques et pour la régression logistique;
-en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur ℝ afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour la plus grande commodité des calculs.


== Français ==
== Français ==
''' Logit'''
''' logit'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Logit'''
''' logit'''


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[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/l/logit.html Source : Statistica ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Logit Source : Wikipedia ]


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/logit  Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/logit  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:Statistiques]]
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Version du 30 mars 2021 à 12:58

Définition

Fonction mathématique utilisée principalement: -en statistiques et pour la régression logistique; -en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur ℝ afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour la plus grande commodité des calculs.

Français

logit

Anglais

logit

Source : Wikipedia

Source : DeepAI.org

Contributeurs: Imane Meziani, wiki