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== Définition ==
== Définition ==
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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).


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


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Logit'''
''' Logit'''
A Logit function, also known as the log-odds function, is a function that represents probability values from 0 to 1, and negative infinity to infinity. The function is an inverse to the sigmoid function that limits values between 0 and 1 across the Y-axis, rather than the X-axis. Because the Logit function exists within the domain of 0 to 1, the function is most commonly used in understanding probabilities.


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[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/l/logit.html  Source : Statistica ]


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


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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).

Français

Logit

Anglais

Logit

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Source : DeepAI.org

Contributeurs: Imane Meziani, wiki