2.3 Logistička vs linearna regresija

• Pretpostavlja se binomna distribucija zavisne varijable, a ne normalna

• Parametri se logističke regresije procjenjuju metodom najveće vjerodostojnosti ML (Maximum Likelihood), a ne običnom metodom najmanjih kvadrata OLS (Ordinary Least Squares)

• Procjenjeni se koeficijenti interpretiraju kao omjeri šansi

\[\begin{equation} exp(\beta_j)=\dfrac{\Delta \bigg(\dfrac{p}{1-p}\bigg)} {\Delta x_j} \end{equation}\]

• Prikladnost modela logističke regresije ovisi o postotku točne klasifikacije, a ne o koeficijentu determinacije \(R^2\)

• Značajnost parametara testira se na uobičajen način, a odluka se donosi s obzirom na \(p-vrijednost\)