-
Английский
-
Русский
-
Английский
-
Русский
Логит
Перевод логит на английский язык
логит
Существительное
Логит используется в статистике для моделирования вероятностей.
Logit is used in statistics for modeling probabilities.
Опеределения
логит
Существительное
Логит - это функция, используемая в статистике и машинном обучении для преобразования вероятности события в логарифмическое отношение шансов. Часто применяется в логистической регрессии.
В логистической регрессии используется логит для преобразования вероятностей в линейную форму.
Идиомы и фразы
модель логит
Мы использовали модель логит для анализа данных.
logit model
We used the logit model for data analysis.
функция логит
Функция логит помогает преобразовать вероятность.
logit function
The logit function helps to transform probability.
регрессия логит
Регрессия логит применяется в статистике.
logit regression
Logit regression is used in statistics.
анализ логит
Анализ логит позволяет изучить зависимость.
logit analysis
Logit analysis allows to study the dependency.
метод логит
Метод логит популярен в эконометрике.
logit method
The logit method is popular in econometrics.
Примеры
Однако, рецензент спросил, что я вместо того, чтобы делать анализ с мультиномиальный логит, как это было более уместно, даже если это происходит в стоимость изготовления коэффициентов труднее интерпретировать (учитывая важность информирования о результатах, я думаю, что это то, что нужно давать какой-то вес, а также: целевая аудитория не знакома с мультиномиальный логит).
However, a reviewer asked that I instead do the analysis with multinomial logit as that was more appropriate, even if it comes at a cost of making the coefficients more difficult to interpret (given the importance of communicating results, I think this is something that needs to be given some weight as well: the target audience would not be familiar with multinomial logit).
Термин логит произошел от того, что эту модель легко линеаризовать с помощью логит преобразования.
The name logit stems from the fact that we can easily linearize this model via the logit transformation.
Поскольку логит преобразование решает проблему 0/1 границ для исходной зависимой переменной (вероятности), то можно использовать эти (логит преобразованные) значения в обычном линейном уравнении регресии.
Since the logit transform solves the issue of the 0/1 boundaries for the original dependent variable (probability), we could use those (logit transformed) values in an ordinary linear regression equation.
Фактически, при проведении логит преобразования обеих частей логит регрессионного уравнения, приведенного выше, мы получим стандартную линейную модель множественной регрессии:
In fact, if we perform the logit transform on both sides of the logit regression equation stated earlier, we obtain the standard linear multiple regression model:
Это достигается применением следующего регрессионного уравнения, которое в действительности имеет также некоторый глубокий смысл, как вы вскоре увидите (термин логит впервые был использован в работе Berkson, 1944):
This is accomplished by applying the following regression equation, which actually has some "deeper meaning" as we will see shortly (the term logit was first used by Berkson, 1944):