O'zgaruvchan: o'lchanadigan yoki sanash mumkin bo'lgan har qanday raqam, xususiyat yoki miqdor. Yoshi, tezligi, jinsi va daromadi bunga misoldir. Koeffitsient

Multinomial logistik regressiya

Multinomial logistik regressiya ikkilik logistik regressiyaning kengaytmasidir. Bu natija yoki qaram o'zgaruvchining ikkitadan ortiq toifalariga ruxsat beradi. 

Bu ikkilik logistik regressiyaga o'xshaydi, lekin ikkitadan ortiq mumkin bo'lgan natijalarga ega bo'lishi mumkin. Bu shuni anglatadiki, natija o'zgaruvchisi uchta yoki undan ortiq tartibsiz turlarga ega bo'lishi mumkin - miqdoriy ahamiyatga ega bo'lmagan turlar. Masalan, qaram o'zgaruvchi "A turi", "B turi" yoki "C turi" ni ifodalashi mumkin.

Ikkilik logistik regressiyaga o'xshab, ko'p nomli logistik regressiya ham ehtimollikni aniqlash uchun maksimal ehtimollikni baholashdan foydalanadi. 

Masalan, ko'p nomli logistik regressiyadan insonning ta'lim darajasi va kasb tanlashi o'rtasidagi munosabatni o'rganish uchun foydalanish mumkin. Bu erda kasb tanlash turli kasblar toifalaridan tashkil topgan qaram o'zgaruvchi bo'ladi.

Ordinal logistik regressiya

Ordinal logistik regressiya , shuningdek, tartibli regressiya sifatida ham tanilgan, ikkilik logistik regressiyaning yana bir kengaytmasidir. U uch yoki undan ortiq mumkin bo'lgan tartiblangan turlarga ega bo'lgan qaram o'zgaruvchini taxmin qilish uchun ishlatiladi - miqdoriy ahamiyatga ega bo'lgan turlar. Masalan, qaram oʻzgaruvchi “Toʻliq rozi emasman”, “Rossiyamayman”, “Roziman” yoki “Toʻliq roziman”ni ifodalashi mumkin.

U ish samaradorligini (yomon, o'rtacha yoki a'lo) va ishdan qoniqish darajasini (norozi, qoniqarli yoki juda qoniqarli) aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.

Logistik regressiyaning afzalliklari va kamchiliklari

Logistik regressiya modelining ko'pgina afzalliklari va kamchiliklari chiziqli regressiya modeliga tegishli. Logistik regressiya modelining eng muhim afzalliklaridan biri shundaki, u nafaqat tasniflaydi, balki ehtimolliklarni ham beradi.