Логистическая регрессия: объяснение сложного простыми словами

При проведении некоторых исследований и решении определенных задач, написании курсовых или дипломных работ порой требуется использовать непростые и весьма специфические подходы. Одним из таких форматов выступает логистическая регрессия.

Что такое логистическая регрессия: понятие, зачем нужна, признаки?

Под логистической регрессией понимают уникальный статистический прием. Он основан на анализе данных и предназначен спрогнозировать вероятность свершения конкретной ситуации, события, явления. То есть с помощью этого инструмента исследователь оценивать риски и шансы на успех на основе располагаемой информации.

Прогнозирование в данном случае сводится не к оценке ситуации и альтернативных исходов, а именно к классификации и оценке наступления конкретного исхода (насколько высоки шансы или риски и пр.).

Чтобы понять суть рассматриваемого приема, давайте рассмотрим небольшой пример. Допустим, что эксперту нужно оценить, с какой вероятностью человек оформит кредит для покупки определённого товара. В этом случае, логистическая регрессия поможет понять, какая чаша перевесит: да (возьмет) или нет (не возьмет кредит) с учетом различных факторов. То есть индивид будет взвешивать все факторы и оценивать и влияние на окончательное решение, а затем в общей совокупности выведет обоснованный результат.

Принцип работы рассматриваемой концепции состоит в следующем:

1. Сначала пользователь внимательно изучает определённый вопрос, сегмент, собирая данные об аналогичных тенденциях, явлениях, моментах, событиях. О есть важно понять, что происходит и как;
2. Далее необходимо оценить основные факторы и причины, влияющие на ход развития событий и наступление того или иного результата. Исходя из нашего примера, эксперту предстоит понять, в каких случаях покупатели берут кредит или отказываются от него, кто возвращает кредит, и кто нет, что влияет на выбор кредитного продукта и пр.;
3. В конце предстоит оценить определённый случай: при каких факторах потребитель оформит кредит или каковы шансы того, что новый клиент вернет кредит и пр.

Фактически, логистическая регрессия – это некий логико-статистический метод, который полагается на определенные показатели, факты, материалы и логически, аргументированно приводит к конкретным выводам по ситуации.

Он уместен в том случае, когда важно не просто оценить результат, но и понять причины принятия решений, влияние всевозможных факторов на ситуацию. Чаще всего его используют в рамках прогнозирования результатов, при работе с зависимыми переменными.

К признакам логистической регрессии в научном исследовании можно отнеси следующие характеристики:

• Логические черты: необходимости сравнения ситуаций и выделения аналогичных тенденций, сходств и отличий, факторный анализ;
• Математический подход к оценке ситуации: расчет определённых показателей качества/эффективности/результативности, статистический мониторинг схожих ситуаций, экономические или технические расчеты и пр.;
• Обоснованность суждений и выводов. Данный признак основан на том, что все выводы, результаты будут не просто в качестве предположения, а аргументированными информацией, фактами, расчетами и пр.;
• Технические параметры предполагают, что прогнозы и оценка вероятности наступления событий может быть сделана не только на основе теории, но и посредством методов моделирования, классических приемов прогнозирования, привлечения ИИ и др.

Таким образом, логистическая регрессия – это комбинированный подход, основанный на сочетании статистических и логических инструментов, но с учетом научной парадигмы. Ее применение позволяет оценить перспективность и эффективность действий, решений. Для ее воспроизведения важно располагать достаточной и качественной информацией.

Сфера применения логистической регрессии

Логистическая регрессия полезна в самых разных сферах деятельности и исследованиях. Чаще всего к применению этого подхода прибегают в финансовом секторе при оценке кредитоспособности и платёжеспособности клиентов, оценке оттока покупателей.

В медицине такой метод позволяет определить особенности протекания заболеваний и ход его течения в частном случае, определить эффективность лечения, оценить риск повторной госпитализации и пр.

В экономике и управлении с помощью такого инструмента исследователи оценивают эффективность рекламы, определяют реакцию покупателей на тот ил иной товар и оценивают шансы на повышение спроса и пр.

Но чаще всего такая техника срабатывает в юриспруденции, когда оценивается ситуация и выбирается мера наказания или воздействия согласно нормативным актам, с учетом выявленных обстоятельств, фактов и факторов.

Правила применения логистической регрессии

Применение логистической регрессии – процедура регламентированная. Для получения точного и надежного вывода, пользователю предстоит ориентироваться на ряд правил.

Во-первых, принцип целенаправленности. Он предполагает, что исследователь будет разбираться в конкретной ситуации проблематике или вопросе, принимать решение в конкретном сегменте с учетом всевозможных факторов, мнений, фактов и пр. То есть использование такого подхода призвано привести автора к конкретному выводу, окончательному исходу.

Во-вторых, принцип логики и последовательности. Воспроизведение логистической регрессии предполагает следование по определённому плану. Изначально важно собрать материал, а затем разобраться в нем, определить основные действия и следствия, причинно-следственные связи, воздействующие факторы и пр. То есть нужно разложить все поэтапно, по полочкам, оценить хронологию событий и тонкости их наступления, результаты. Погружение в информацию будет постепенным, понятным.

В-третьих, принцип обоснованности. Он предполагает, что все выводы и представления, полученные исследователем после изучения материалов, будут основаны на конкретных фактах: показателях, следствиях, описаниях, мнениях, научных подходах и пр. То есть пользователь сможет подтвердить или оценить результаты с научной и практической точек зрения, подтвердить свои суждения доказательствами.

В-четвертых, принцип зависимости. Согласно этому канону, исследование будет затрагивать преимущественно те моменты, параметры, которые поддаются давлению, зависимы от иных критериев. То есть исследование будет затрагивать преимущественно зависимые аспекты, оценить силу и итоги их воздействия на объект.

В-пятых, принцип группировки или сортировки. Он нацелен на то, чтобы пользователь распределил располагаемые сведения и понял, что и как «работает», на фоне грамотного распределения располагаемой информации легче выделить зависимые и независимые категории, факторы и факты, причины и следствия и пр.

В-шестых, оценочный характер. Рассматриваемый подход помогает именно оценить ситуацию и констатировать вероятность наступления определённого результата, события, действия, понять эффективность принятых мер и решений, осознать суть и их перспективность.

В-седьмых, принцип результативности. Он предполагает, что исследователь придет к определённому выводу с четкими аргументами. То есть он точно получит ответ на изначально поставленный вопрос и определит вероятность наступления тех или иных событий, воспроизведения принятого решения и последствия.

Таким образом, использование метода логистической регрессии потребует внимательности и хорошей информированности, умения работать с разными источниками информации, оценивать ситуацию различными способами и принимать окончательное решение.

Основа для использования логистической регрессии

Воспроизведение рассматриваемой методологии возможно при определённых условиях:

1. Важно располагать достаточной информацией по объему и качеству. Чтобы определить зависимости, следствия, перспективы. Пользователь должен иметь на руках как минимум зависимые и независимые переменные.
2. Зависимая переменная должна быть представлена в бинарном формате. Например, она должна подчёркивать конкретный однозначный ответ: удача или неудача, покупка или отказ от покупки, 0 или 1 и п р.
3. Независимая переменная может быть представлена в любом формате и виде: бинарная, категориальная (различная) информация: комплекс математических и логических данных, интервальной (числовая или датированная и пр.). Она будет уточнять значение и характер зависимого аргумента.
4. Для оценки ситуации важна связь между располагаемой информацией, изначальным вопросом и результатом. Зависимость должна быть линейной.
5. Информация, на основе которой проводится анализ и констатация результатов, выводов, должна быть разнообразной. Недопустимо полагаться только на 1 источник.
6. Умение преобразовывать материал и проводить комплексный мониторинг: математические расчеты по теме, сравнительный анализ, факторный анализ, графические мониторинг и пр.
7. Использование современных инструментов: нейросети, искусственный интеллект, языки программирования, макетирование и моделирование, компьютерное моделирование, использование табличных редакторов (эксель, гугл и пр.), привлечение аналитических платформ для выделения связей, особенностей, фактов и качественной интерпретации выводов и пр.
8. Владение темой и основным понятийным, методологическим аппаратом для воспроизведения соответствующих манипуляций по оценке тематической картины.

Таким образом, для проведения логистической регрессии важно располагать тематической информацией и уметь разбираться в ней, устанавливать и обосновывать закономерности с использованием ручных и автоматизированных приемов. В основе рассматриваемой методики лечит сочетание математических, IT и логических инструментов.

Виды логистической регрессии и их особенности

Логистическая регрессия (ЛР) – это не какая-то единая схема, позволяющая изучить и оценить ситуацию. На самом деле она может иметь различные вариации, которые зависят от изначальных условий, обстоятельств, темы и пр. Более того, расчетная часть будет так или иначе соприкасаться с предметной областью НИР.

Чаще всего студенты при проведении научных исследований сталкиваются со следующими разновидностями логистической регрессии.

Бинарный тип считается самым простым в применении. Он ориентирован на решение задач, где предполагает выбор варианта из 2 возможных. Ярким примером такой фильтрации выступает перераспределение писем электронной почты на Спам и Не спам, в банковском сегменте – одобрение или отказ в выдаче кредита, в медицине – подтверждение или опровержение заболевания (есть или нет).

Мультиномиальная ЛР ориентирована на выбор одного из трех и более сценариев. Притом последовательность категорий, переменных здесь не играет существенной роли (по принципу «от перестановки мест слагаемых сумма не меняется»). Переменные между собой должны быть независимыми. Этот поход считается расширенной или более усовершенствованной версией бинарной регрессии. Примером этого типа является распределение предложенных животных по группам «кошка», «собака», «птица». Также с помощью такого формата можно оценить поведение клиентов на рынке пи понять, какой из трех предложенных продуктов они выберут.

Ординальная ЛР считается самой точной и сложной одновременно. Точность состоит в том, что здесь учитывается и порядок категорий, особенности переменны, воздействующие факторы. Сложность заключается в необходимости проведения тщательного количественного и качественного анализа ситуации с учетом специфики темы исследования. Исследователь ранжирует располагаемые материалы, оценивая влияние и связность параметров. Примером использования такого инструмента является оценка степени удовлетворённости потребителей предлагаемым товаром: полностью удовлетворен, частично удовлетворен, не удовлетворен и пр.

Каждый пользователь должен учитывать располагаемую изначальную информацию, особенности темы исследования, чтоб подобрать соответствующий вид логистической регрессии и инструментарий для ее воспроизведения.

Достоинства и недостатки логистической регрессии

Логистическая регрессия как инструмент в исследовательской деятельности обладает рядом преимуществ и недостатков, подчеркивающих ее специфику и условия применения.

Среди положительных характеристик логистической регрессии можно отметить то, что она нацелена на приведение к конкретному результату и выводу на основе рассуждений, расчетов и оценки ситуации на базе располагаемых источников. То есть она помогает тщательно разобраться в теме, рассортировать материал, составить прогнозы и отобрать наиболее реалистичный, эффективный и пр.

Такой подход помогает собрать надежную доказательную базу и всесторонне изучить исследовательский вопрос.

Представить результаты и выводы такого мониторинга можно любым посильным или наиболее удобным способом: таблица, график, схема с подробным анализом и выводами.

Среди недостатков можно отметить, что существуют определенные ограничения в части применения подхода. В частности, ЛР применима к линейным зависимостям. Если исследователь учитывает слишком много факторов и обстоятельств при оценке прогнозов, то высок риск недочетов, ошибок и пр. При недостатке информации сделать качественный и обоснованный вывод. Предложить точное решение становится невозможно. Поэтому максимальная точность и достоверность, полнота данных в этом деле обязательна.

Поэтому, выбирая рассматриваемый способ, важно понимать его специфику, преимущества и недостатки.

Инструменты для анализа логистической регрессии

Применять технику логистической регрессии можно как вручную, так и с помощью современных цифровых инструментов. Как правило, первым методом пользуются студенты, когда полагаются на бинарный формат. В остальных ситуациях, когда преобладает масса факторов, информации, требующей тщательной и точной переработки, оценки, универсанты стараются привлечь дополнительные сервисы.

Ниже мы представим наиболее доступные для вузовцев программы и платформы, которые облегчат ход воспроизведения логистической регрессии в научном исследовании.

1. MS Excel. Это базовая и самая распространённая программа, табличный редактор, который знаком как школьникам, так и студентам. С его помощью пользователи могут грамотно и быстро рассортировать материал, провести базовые расчеты и конкретизировать те или иные тематические показатели для оценки ситуации, построить графики и диаграммы, быстро справиться с большим объемом данных и пр.
2. Языки программирования – Python. Он считается универсальным инструментом для построения моделей, алгоритмов. С его помощью пользователь сможет просчитать основные показатели, составить модели и оценить их эффектность, провести статистический анализ данных, проверить действие того или иного алгоритма при определенных условиях и пр.
   на языке Python действует немало современных инструментов. Например, для обработки данных можно использовать библиотеку Pandas.
3. Специальные программы: узкоспециализированные, профессиональные и пр. Их ассортимент огромен и варьируется в зависимости от темы, предметной области исследования. Существуют специальные программы по бизнес-аналитике, с помощью которых можно установить те или иные финансовые, экономические или управленческие изменения, причины и следствия, факторы и составить прогноз.
   также существуют различные технические программы, позволяющие смоделировать решение и оценить его на основе расчетов, компьютерного тестирования и т.д.
4. Использование современных цифровых метрик. На сегодняшний лень существует немало специальных сайтов, предлагающих провести оценку и расчеты, рассчитать отдельные или целые комплексы показателей (в том числе регрессии, корреляции) и выделить закономерности, изменения, зависимости, составить прогнозные сценарии и пр.
5. Привлечение ИИ. С помощью искусственного интеллекта можно быстро обработать большой объем информации, преобразовать ее в нужный формат и вид, проанализировать, обосновать выводы и результаты.

Таким образом, студенты могут в значительной степени упростить ход работы над логистической регрессией и результатами исследования с помощью цифровых технологий.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Рекомендации по применению логистической регрессии

Оцените ситуацию, располагаемую информацию и соотносит с правилами применения логистической регрессии. Если есть пробелы, недостатки, неясности, то стоит рассмотреть альтернативные варианты.

Тщательно разбирайтесь во всех терминах и правилах. Следуйте заявленным требованиям.

Уточняйте значение и состав формул.

Если вы намерены использовать современный инструментарий, то ознакомьтесь с его функционалом и возможностями, ограничениями.

Тщательно перепроверяйте результаты анализа, расчетов. Старайтесь быть предельно точными.

Не забывайте о научном пояснении итогов исследования.