Logistiline regressioon
Logistiline regressioon või üldisemalt logistiline mudel ehk logit-mudel on üks üldistatud lineaarsetest mudelitest, mis prognoosib uuritava sündmuse toimumise tõenäosust ja selle muutumist sõltuvalt pideva argumenttunnuse väärtuse muutumisest. Logit-mudeli uuritaval tunnusel võib olla ainult kaks võimalikku väärtust: jah/ei, on/ei ole, esineb/ei esine. See kodeeritakse ümber 1/0 tunnuseks, kus 1 tähistab sündmuse toimumist. Tegemist on Bernoulli Y ∼ B ( 1 , π ) {\displaystyle Y\sim B(1,\pi )} või binoomjaotusega Y ∼ B ( n , π ) {\displaystyle Y\sim B(n,\pi )} , kus n on katsete arv ning π {\displaystyle \pi } on otsitava sündmuse tõenäosus, mida tavaliselt tähistatakse järgmiselt: π = P ( Y = 1 ) {\displaystyle \pi =P(Y=1)} ning 1 − π = P ( Y = 0 ) {\displaystyle 1-\pi =P(Y=0)} . Seega logistilise mudeli eesmärgiks on hinnata sündmuse toimumise tõenäosust. Logistilise regressiooni lõi 1958. aastal statistik David Cox.