Descripción: El modelo de regresión logística es un enfoque estadístico que utiliza una función logística para modelar una variable dependiente binaria, es decir, que solo puede tomar dos valores posibles, como ‘sí’ o ‘no’, ‘verdadero’ o ‘falso’. Este modelo se basa en la relación entre una o más variables independientes y la probabilidad de que ocurra un evento específico. A través de la función logística, se transforma la salida lineal del modelo en un rango entre 0 y 1, lo que permite interpretar los resultados como probabilidades. Las características principales de la regresión logística incluyen su capacidad para manejar variables categóricas y continuas, así como su interpretación intuitiva en términos de odds ratios. Este modelo es ampliamente utilizado en diversas disciplinas, desde la medicina hasta el marketing, debido a su eficacia en la clasificación y predicción de eventos binarios. Además, la regresión logística puede ser extendida a múltiples clases mediante la regresión logística multinomial, lo que la convierte en una herramienta versátil en el análisis de datos.
Historia: La regresión logística fue desarrollada en la década de 1940 por el estadístico David Cox, quien introdujo el modelo como una forma de analizar datos binarios. A lo largo de los años, su uso se ha expandido en diversas disciplinas, especialmente en medicina y ciencias sociales, donde se ha utilizado para predecir resultados binarios como la presencia o ausencia de enfermedades. En la década de 1980, con el auge de la computación y el análisis de datos, la regresión logística se popularizó aún más, convirtiéndose en una herramienta estándar en el análisis estadístico.
Usos: La regresión logística se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la medicina para predecir la probabilidad de enfermedades, en marketing para segmentar clientes y en ciencias sociales para analizar comportamientos. También se aplica en la evaluación de riesgos crediticios y en estudios de epidemiología para entender factores de riesgo asociados a ciertas condiciones de salud.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión logística es su uso en estudios clínicos para predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad cardíaca basándose en factores de riesgo como la edad, el colesterol y la presión arterial. Otro ejemplo es en el marketing, donde se puede utilizar para predecir si un cliente realizará una compra en función de su comportamiento previo y características demográficas.
