Regresi logistik (kadang disebut model logistik atau model logit), dalam statistika digunakan untuk prediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa dengan mencocokkan data pada fungsi logit kurva logistik. Metode ini merupakan model linier umum yang digunakan untuk regresi binomial. Seperti analisis regresi pada umumnya, metode ini menggunakan beberapa variabel prediktor, baik numerik maupun kategori. Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari informasi usia, jenis kelamin, dan indeks massa tubuh. Regresi logistik juga digunakan secara luas pada bidang kedokteran dan ilmu sosial, maupun pemasaran seperti prediksi kecenderungan pelanggan untuk membeli suatu produk atau berhenti berlangganan.
Referensi
sunting- Agresti, Alan. (2002). Categorical Data Analysis. New York: Wiley-Interscience. ISBN 0-471-36093-7.
- Amemiya, T. (1985). Advanced Econometrics. Harvard University Press. ISBN 0-674-00560-0.
- Balakrishnan, N. (1991). Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc. ISBN 978-0824785871.
- Greene, William H. (2003). Econometric Analysis, fifth edition. Prentice Hall. ISBN 0-13-066189-9.
- Hilbe, Joseph M. (2009). Logistic Regression Models. Chapman & Hall/CRC Press. ISBN 978-1-4200-7575-5.
- Hosmer, David W. (2000). Applied Logistic Regression, 2nd ed. New York; Chichester, Wiley. ISBN 0-471-35632-8.
Pranala luar
sunting | Artikel bertopik statistika ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya. |
