Descripción: La regresión logística multinomial es una extensión de la regresión logística que se utiliza para abordar problemas de clasificación multiclase. A diferencia de la regresión logística binaria, que se limita a dos categorías, la regresión logística multinomial permite clasificar observaciones en tres o más grupos. Este modelo se basa en la relación entre una variable dependiente categórica y una o más variables independientes, que pueden ser continuas o categóricas. La técnica utiliza la función logística para modelar la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría específica, considerando las probabilidades relativas de cada clase. Una de las características clave de la regresión logística multinomial es que se basa en el principio de la máxima verosimilitud, lo que significa que busca estimar los parámetros del modelo que maximizan la probabilidad de observar los datos dados los parámetros. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde las clases son mutuamente excluyentes y permite una interpretación más rica de los datos. Además, la regresión logística multinomial es ampliamente utilizada en el análisis de datos en diversas disciplinas, incluyendo la economía, la biología y la ciencia social, debido a su capacidad para manejar múltiples categorías de manera efectiva.
