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

Odds nisbati: Ikki hodisa o'rtasidagi bog'lanish kuchini o'lchash.

Log-ehtimollik funksiyalari: Statistik modelning mosligini baholaydi.

Hosmer-Lemeshow testi: Kuzatilgan hodisalar tezligi kutilgan hodisalar tezligiga mos kelishini baholaydigan test.



Logistik regressiya uning markazida ishlatiladigan funktsiya, logistika funktsiyasi sharafiga nomlanadi . Statistiklar dastlab aholi o'sishi xususiyatlarini tavsiflash uchun foydalanganlar. Sigmasimon funktsiya va logit funktsiyasi logistik funktsiyaning ba'zi o'zgarishlari. Logit funktsiyasi standart logistik funktsiyaga teskari hisoblanadi.

f(x) = L / 1 + e^-k(x - x0)
Ushbu tenglamada:

• 
  f(X) funksiyaning chiqishi
  
• 
  L - egri chiziqning maksimal qiymati
  
• 
  e - natural logarifmlarning asosi
  
• 
  k - egri chiziqning tikligi
  
• 
  x - haqiqiy son
  
• 
  x0 - sigmasimon o'rta nuqtaning x qiymatlari
  
• 
  Agar bashorat qilingan qiymat sezilarli salbiy qiymat bo'lsa, u nolga yaqin hisoblanadi. Boshqa tomondan, bashorat qilingan qiymat sezilarli ijobiy qiymat bo'lsa, u birga yaqin hisoblanadi.
  
• 
  Logistik regressiya to'g'ri chiziq tenglamasi yordamida chiziqli regressiya qanday aniqlanganiga o'xshash tarzda ifodalanadi. Chiziqli regressiyadan sezilarli farq shundaki, chiqish raqamli qiymatdan ko'ra ikkilik qiymat (0 yoki 1) bo'ladi.
  
• 
  Ikkilik logistik regressiya
  
• 
  Ikkilik logistik regressiya - bu qaram o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistik usul. Bu usulda qaram o‘zgaruvchi ikkilik o‘zgaruvchi bo‘lib, u faqat ikkita qiymatni qabul qilishi mumkin (ha yoki yo‘q, rost yoki noto‘g‘ri, muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlik, 0 yoki 1).
  
• 
  Ikkilik logistik regressiyaning oddiy misoli elektron pochta spam yoki yo'qligini aniqlashdir.
  
•