lojistik regresyon

• çok değişkenli verileri gruplandırmak için, özellikle bağımlı değişken sürekli değilse, ideal bir yöntemdir.. zira bu analizde bağımlı değişken bir olayın beklenen gerçekleşme olasılığını verir.. bu da olaylar tanımlandığı takdirde ideal bir gruplama, sınıflandırma yöntemi çıkarır ortaya.. diskriminant analizinde istenen çoklu normallik, varyansların ve kovaryansların eşitliği, denkliği gibi varsayımları gerektirmez.. zaten kesikli bir dağılımın, bernoulli olarak tanımlanan bağımlı değişkenin, varyansı binom dağılacağı, yani sabit olmayacağı ve bu durumdan dolayı hata değişkenlerinin sıfır ortalamalı normal dağılamayacaklarından dolayı bu tip verilere çoklu regresyon, diskriminant vb analizler uygulanmamalıdır da.. bir önemli özelliği de "least squares estimation" yerine "maximum likelihood estimation" ile tahmin işlemlerini yapmasıdır.. kikare uyumun iyiliği testi ile model, wald testi ile de değişkenlerin anlamlılığının kontrol edilebileceği iteratif bir analizdir..