Binomial (binary) logistic regressi

Binomial (binary) logistic regression is a form of regression which is used in a situation when dependent is not a continuous variable but a state which may or may not happen, or a category in a specific classification [8]. Logistic regression can be used to predict a discrete outcome on the basis of continuous and/or categorical variables.
Multinomial logistic regression exists to handle the case of dependents with more classes than two.
Although logistic regression has been used in variety of areas, for example in childhood ADHD context [19], logistic regression has also been used in customer analysis. For example Buckinx et al. have used logistic regression for predicting partially defect customers in retail setting [4]. Multinomial regression has been used for predicting the customer’s future profitability, based on his demographic information and buying history in the book club [1].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถดถอยโลจิสติก (ไบนารี) ทวินามเป็นรูปแบบของการถดถอยที่ใช้ในสถานการณ์เมื่อขึ้นไม่ใช่ตัวแปรต่อเนื่อง แต่สิ่งที่อาจ หรืออาจไม่เกิดขึ้น หรือประเภทในประเภทเฉพาะ [8] ถดถอยโลจิสติกสามารถใช้ทำนายผลแยกกันโดยใช้ตัวแปรต่อเนื่อง หรือแตก ถดถอยโลจิสติก multinomial อยู่เพื่อจัดการกับกรณีของผู้อยู่ในอุปการะกับการเรียนมากขึ้นกว่าสองแม้ว่าการถดถอยโลจิสติกมีการใช้ในหลากหลายพื้นที่ ตัวอย่างในวัยเด็กภาระผูกพัน [19], ถดถอยโลจิสติกยังถูกใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้า เช่น Buckinx et al. ได้ใช้การถดถอยโลจิสติกการคาดการณ์บางส่วนบกพร่องลูกค้าขายปลีกตั้ง [4] มีการใช้ multinomial ถดถอยสำหรับคาดการณ์กำไรในอนาคตของลูกค้า ข้อมูลประชากรของเขาและซื้อประวัติสโมสรหนังสือ [1]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทวินาม (binary) ถดถอยโลจิสติคือรูปแบบหนึ่งของการถดถอยซึ่งจะใช้ในสถานการณ์เมื่อขึ้นไม่ได้เป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่อง แต่รัฐซึ่งอาจจะหรืออาจจะไม่เกิดขึ้นหรือประเภทในการจัดหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจง [8] การถดถอยโลจิสติกสามารถใช้ในการทำนายผลที่ต่อเนื่องบนพื้นฐานของการอย่างต่อเนื่องและ / หรือตัวแปรเด็ดขาด.
พหุถดถอยโลจิสติกที่มีอยู่เพื่อจัดการกับกรณีของผู้อยู่ในอุปการะกับการเรียนมากขึ้นกว่าสอง. the
แม้ว่าการถดถอยโลจิสติกได้ถูกนำมาใช้ในหลายพื้นที่เช่น ในบริบทสมาธิสั้นในวัยเด็ก [19], โลจิสติกการถดถอยนอกจากนี้ยังถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้า ตัวอย่างเช่น Buckinx et al, ได้ใช้การถดถอยโลจิสติกในการทำนายลูกค้าบางส่วนข้อบกพร่องในการตั้งค่าการค้าปลีก [4] การถดถอยพหุถูกนำมาใช้ในการทำนายการทำกำไรในอนาคตของลูกค้าบนพื้นฐานของข้อมูลประชากรของเขาและซื้อในประวัติศาสตร์สโมสรหนังสือ [1]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทวินาม ( Binary logistic regression ) เป็นรูปแบบของสมการถดถอยที่ใช้ในสถานการณ์เมื่อขึ้นอยู่กับไม่ใช่ตัวแปรต่อเนื่อง แต่รัฐซึ่งอาจจะหรืออาจจะไม่เกิดขึ้น หรือเป็นประเภทเฉพาะหมวดหมู่ [ 8 ] ถดถอยโลจิสติกสามารถทำนายผลที่ไม่ต่อเนื่องบนพื้นฐานของตัวแปรต่อเนื่อง และ / หรือ เด็ดขาด
Multinomial Logistic Regression ที่มีอยู่เพื่อจัดการกับกรณีของอุปการะกับการเรียนมากกว่า 2 .
ถึงแม้ว่าถดถอยโลจิสติกที่มีการใช้ในหลากหลายพื้นที่ เช่นในเด็ก ADHD บริบท [ 19 ] , logistic regression ยังถูกใช้ในการวิเคราะห์ลูกค้า ตัวอย่างเช่น buckinx et al . ใช้ Logistic Regression เพื่อทำนายลูกค้าข้อบกพร่องบางส่วนในการขายปลีก [ 4 ]Multinomial ถดถอยได้ถูกใช้เพื่อทำนายกำไรในอนาคตของลูกค้าตามข้อมูลประชากรของเขาและซื้อในประวัติศาสตร์สโมสรหนังสือ
[ 1 ]