![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f1/Logistic-sigmoid-vs-scaled-probit.svg/langit-640px-Logistic-sigmoid-vs-scaled-probit.svg.png&w=640&q=50)
Modello logit
modello di regressione nonlineare / Da Wikipedia, l'enciclopedia encyclopedia
Caro Wikiwand AI, Facciamo breve rispondendo semplicemente a queste domande chiave:
Puoi elencare i principali fatti e statistiche su Modello logit?
Riassumi questo articolo per un bambino di 10 anni
In statistica, il modello logit, noto anche come modello logistico o regressione logistica, è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.[1]
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f1/Logistic-sigmoid-vs-scaled-probit.svg/320px-Logistic-sigmoid-vs-scaled-probit.svg.png)
Il modello logit fa parte della classe dei modelli lineari generalizzati, così come il modello probit ed il modello loglineare, dai quali differisce essenzialmente per la scelta della funzione .[1]