بين الانحدار الخطي واللوجيستي: الانحدار الخطي مقابل الانحدار اللوجستي

الخطي مقابل الانحدار اللوجستي

في التحليل الإحصائي، تحديد العلاقات بين المتغيرات المعنية بالدراسة. في بعض الأحيان قد يكون الغرض الوحيد من التحليل نفسه. ومن الأدوات القوية المستخدمة في إثبات وجود العلاقة وتحديد العلاقة تحليل الانحدار.

أبسط شكل من أشكال تحليل الانحدار هو الانحدار الخطي، حيث العلاقة بين المتغيرات هي علاقة خطية. من الناحية الإحصائية، فإنه يبرز العلاقة بين المتغير التفسري ومتغير الاستجابة. على سبيل المثال، باستخدام الانحدار يمكننا أن نحدد العلاقة بين سعر السلعة والاستهلاك على أساس البيانات التي تم جمعها من عينة عشوائية. وسوف ينتج تحليل الانحدار وظيفة الانحدار لمجموعة البيانات، وهو نموذج رياضي يناسب البيانات المتاحة على أفضل وجه. ويمكن بسهولة أن يمثل ذلك مؤامرة مبعثر. الانحدار بيانيا يعادل إيجاد أفضل منحنى المناسب لمجموعة البيانات المعطاة. وظيفة المنحنى هي وظيفة الانحدار. وباستخدام النموذج الرياضي يمكن التنبؤ باستعمال السلعة بسعر معين.

لذلك، فإن تحليل الانحدار يستخدم على نطاق واسع في التنبؤ والتنبؤ. كما أنها تستخدم لإقامة العلاقات في البيانات التجريبية، في مجالات الفيزياء والكيمياء، وفي العديد من العلوم الطبيعية والهندسة التخصصات. إذا كانت العلاقة أو وظيفة الانحدار دالة خطية، فإن العملية تعرف باسم الانحدار الخطي. في مؤامرة مبعثر، ويمكن أن تمثل على أنها خط مستقيم. إذا كانت الدالة ليست مزيج خطي من المعلمات، فإن الانحدار غير خطية.

الانحدار اللوجستي يشبه الانحدار متعدد المتغيرات، ويخلق نموذجا لشرح تأثير المتنبئات المتعددة على متغير الاستجابة. ومع ذلك، في الانحدار اللوجستي، ينبغي أن يكون المتغير النتيجة النهائية الفئوية (عادة ما تكون مقسمة؛ ط e، زوج من النتائج يمكن تحقيقها، مثل الموت أو البقاء على قيد الحياة، على الرغم من تقنيات خاصة تمكين المزيد من المعلومات تصنيفها على غرار). ويمكن تحويل متغير النتيجة المستمرة إلى متغير فئوي، لاستخدامه في الانحدار اللوجستي؛ ومع ذلك، انهيار المتغيرات المستمرة بهذه الطريقة هو في معظمها تثبيط لأنه يقلل من الدقة.

على عكس الانحدار الخطي، نحو المتوسط، لا يجب أن تكون متغيرات التنبؤ في الانحدار اللوجستي مضطرة إلى أن تكون مرتبطة خطيا، موزعة بشكل عام، أو أن يكون لها تباين متساو داخل كل مجموعة.ونتيجة لذلك، فإن العلاقة بين المتنبئ ومتغيرات النتيجة ليس من المرجح أن تكون وظيفة خطية.

ما هو الفرق بين الانحدار اللوجستي والخطي؟

• في الانحدار الخطي، يفترض وجود علاقة خطية بين المتغير التفسري ومتغير الاستجابة، ويتم العثور على المعلمات التي تفي بالنموذج من خلال التحليل، لإعطاء العلاقة الدقيقة.

يتم إجراء الانحدار الخطي للمتغيرات الكمية، والدالة الناتجة هي كمية.

• في الانحدار اللوجستي، يمكن أن تكون البيانات المستخدمة إما فئوية أو كمية، ولكن النتيجة هي دائما فئوية.