로지스틱 회귀
로지스틱 회귀분석은 종속 변수가 범주형이므로 오차의 가정이 만족되지 않고, 따라서 오차 분산이 예측된 확률에 따라 달라진다. 또한 로지스틱 회귀분석에서 은 대개 낮게 나오는 편이므로, 모델 평가에서 에 너무 의존할 필요는 없다. 로지스틱 회귀는 의학 또는 소셜 분석을 포함한 다양한 분야에서 많이 사용된다. 일례로, 부상을 입은 환자들의 사망 예측을 위해 사용되는 Trauma and Injury Severity Score (TRISS)는 Boyd에 의해 로지스틱 회귀를 기반으로 개발 되었다. 많은 다른 의학 척도 또한 환자의 심각성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀를 이용해서 개발되었다. 로지스틱 회귀는 관찰된 환자의 특성(나이, 성별, 피검사 결과 등) 을 기반으로 환자의 특정 병 감염 여부를 예측한다. 확장된 로지스틱 회귀의 종류는 다양하다.
부상을 입은 환자들의 사망을 예측하기 위한 척도는 뭘 이용해서 개발한거야
로지스틱 회귀