Modello logit

Il modello logit è rappresentato in blu.

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]

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]

  1. ^ a b (EN) James H. Stock e Mark W. Watson, Regression with a Binary Dependent Variable, in Introduction to Econometrics, 3ª ed., Pearson, 2015, pp. 442-443, ISBN 978-1-292-07131-2.

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