Giới thiệu tài liệu
Tài liệu này giới thiệu về hồi quy logistic, một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán xác suất của một biến phụ thuộc nhị phân. Hồi quy logistic được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y học, kinh tế và khoa học xã hội.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nhà nghiên cứu
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày chi tiết về hồi quy logistic, bắt đầu bằng một ví dụ mở đầu để minh họa ứng dụng của nó trong việc dự đoán kết quả thi của sinh viên dựa trên thời gian ôn tập. Sau đó, tài liệu đi sâu vào cơ sở lý thuyết của hồi quy logistic, bao gồm định nghĩa, công thức toán học và ý nghĩa của các tham số. Hàm sigmoid được giới thiệu như một thành phần quan trọng trong mô hình hồi quy logistic, giúp chuyển đổi đầu ra thành xác suất. Tài liệu cũng thảo luận về hàm mất mát và phương pháp ước lượng hợp lý cực đại để tìm các tham số tối ưu cho mô hình. Các phương pháp tối ưu hóa như gradient descent cũng được đề cập. Phần cuối của tài liệu hướng dẫn cách thực hành hồi quy logistic bằng Python, sử dụng thư viện statsmodels. Các bài tập được cung cấp để giúp người đọc củng cố kiến thức và kỹ năng.
