Cos’è la regressione logistica?

Cos’è la regressione logistica?

La regressione logistica è un metodo regressivo utile per analizzare la prospettiva dell’efficienza esterna della Balanced Scorecard. 

La caratteristica della regressione logistica è che, rispetto alla regressione lineare semplice e multipla, nella logistica la variabile dipendente Y è qualitativa.

Le restanti variabili indipendenti, come nelle altre regressioni, possono essere invece sia qualitative che quantitative.

Nella regressione logistica la variabile Y è qualitativa e segue la distribuzione di Bernoulli ovvero potrà assumere o valore uno o valore zero.

In particolare assumerà valore 1 con probabilità (pi-greco) e 0 con probabilità 1-(pi-greco). 

La regressione logistica è espressa dalla seguente relazione: logit(pi-greco)=B0+B1X1i+B2X2i+B3X3i+…BjXji+Ei. 

Dove logit di pi-greco potrebbe essere la probabilità di acquisto di un prodotto: ovvero Y=1 se il cliente acquista il prodotto, Y=0 se il cliente non acquista il prodotto.

Rispetto alla regressione lineare semplice e multipla cambia anche l’interpretazione dei coefficienti. In questo caso infatti per interpretare B1,B2,B3…Bj devo calcolare i rispettivi ODDS RATIO.

Calcolare l’ODDS RATIO significa fare l’esponenziale di ogni coefficiente (B1,B2,B3…Bj). Se, ad esempio, l’esponenziale di B1=4, posso dire che la probabilità di successo si moltiplica per quattro per un incremento unitario della variabile X1.