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^[1]. 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^[2]. Tegemist on Bernoulli ${\displaystyle Y\sim B(1,\pi )}$ või binoomjaotusega ${\displaystyle Y\sim B(n,\pi )}$, kus n on katsete arv ning ${\displaystyle \pi }$ on otsitava sündmuse tõenäosus, mida tavaliselt tähistatakse järgmiselt: ${\displaystyle \pi =P(Y=1)}$ ning ${\displaystyle 1-\pi =P(Y=0)}$^[2]. Seega logistilise mudeli eesmärgiks on hinnata sündmuse toimumise tõenäosust. Logistilise regressiooni lõi 1958. aastal statistik David Cox^[3][4].