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The logistic regression as a regression model and a classification tool

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Description

When the goal of a research is to determine which variables can explain a certain response variable, we automatically think about the multiple linear regression. In general, we are quite familiar with regression techniques when the response variable is quantitative. But what happens when the response variable is binary or dichotomous? The logistic regression can be used to determine which variables can explain the probability of occurrence of a certain event. The regression coefficients are crucial to estimate the odds ratio for each independent variable of the model. The logistic regression is also a classification tool, since it allows to classify each statistical unit as a failure or a success, 0 and 1 respectively, based on the observed values of the independent variables.


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Précédentes éditions:

Feb 2, 2022, 12:00 to 13:30
Zoom (You will receive a link upon registration)
This activity is in français
Serge Vicente, Ph.D Statistique
Chercheur post-doctoral, Université McGill
Chargé de cours
Département de mathématiques et statistique
Université de Montréal
Inscription
Feb 16, 2022, 12:00 to 13:30
Zoom
This activity is in anglais
Serge Vicente, Ph.D Statistique
Chercheur post-doctoral, Université McGill
Chargé de cours
Département de mathématiques et statistique
Université de Montréal
Inscription