Já falei de vários modelos aqui, principalmente a parte teórica dos econométricos. Em contrapartida, acabei deslizando no conteúdo de machine learning (ou modelagem estatística para os mais céticos) em Python. Bom, isso vai acabar. Hoje, vamos aprender a rodar uma regressão logística em Python. Continuar a ler “Regressão Logística em Python”
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Regressão Logística: Conceitos Essenciais e Modelo
Regressão Logística, também chamada de Logit, é uma técnica de modelagem utilizada para lidar com variáveis binárias (0 ou 1). Para responder a questões como “qual o salário de um indivíduo, dado seus anos de estudos”, “qual o valor de uma casa, dadas suas características”, a regressão linear é suficiente. Entretanto, se quisermos responder a questões como “o indivíduo vai pagar uma dívida?”, “o consumidor vai comprar determinado produto?”, i.e., perguntas de sim (=1) ou não (=0), aí faz sentido usar outro modelo, dentre as diversas possibilidades temos a regressão logística. Continuar a ler “Regressão Logística: Conceitos Essenciais e Modelo”
Regressão Logística no R
Regressão logística é uma técnica estatística muito poderosa, utilizada para modelagem de saídas binárias (sim ou não). Quando se quer medir a relação de uma variável dependente binária com uma ou mais variáveis independentes, é comum utilizar esta técnica. Pense, por exemplo, numa empresa que empresta dinheiro para um cliente. Com base nas informações deste cliente (idade, profissão, etc.), é interessante a empresa tentar prever se o cliente vai pagar a dívida ou não. Uma forma de tentar prever isso é utilizando a regressão logística. Continuar a ler “Regressão Logística no R”
Regressão Logística: Primeiros Passos
Falo de Regressão Linear desde o começo desse blog porque é um dos primeiros tópicos em modelagem estatística. Não menos importante, acredito que regressão logística seria o segundo passo para quem quer realmente fazer modelos. Se você já se aproximou de alguma forma de modelagem estatística, você com certeza já ouviu falar dela.