Pregunta: La regresión logística estima la probabilidad de que ocurra un evento en función de otras variables. Un ejemplo es la probabilidad de que un prestatario incumpla sus pagos en función de su puntuación crediticia. ingresos, monto de préstamos y sus deudas actuales. En otras palabras, la regresión logística es un método estadístico para analizar un conjunto de

La regresión logística estima la probabilidad de que ocurra un evento en función de otras variables.

Un ejemplo es la probabilidad de que un prestatario incumpla sus pagos en función de su puntuación crediticia.

ingresos, monto de préstamos y sus deudas actuales. En otras palabras, la regresión logística es un método estadístico

para analizar un conjunto de datos en el que hay una o más variables independientes (predictor) que determinan

el resultado de una variable dependiente dicotómica.

El modelo de regresión logística binaria se utiliza para estimar la probabilidad de la respuesta binaria de dependientes.

variable basada en una o más variables independientes o predictoras. La regresión logística utiliza variables categóricas.

predictor para predecir el resultado dependiente binario.

Pregunta:

Al evaluar el poder predictivo de los predictores categóricos de un resultado binario,

¿Debería utilizarse la regresión logística ?

Requisitos:

Otra forma de formular la pregunta es:

¿Se puede utilizar la regresión logística para predecir?

¿resultado categórico?

Si es así, ¿cómo se utiliza la regresión logística para predecir?

¿resultado categórico?

Si no, ¿por qué?

Comience por definir la regresión logística

Defina regresión logística binaria.

Describe el poder predictivo de la variable categórica sobre el resultado binario.

Explicar la utilidad de la regresión logística en Big Data Analytics.