¿Cómo traducir el modelo de regresión logística ordenada de probabilidades proporcionales? ¿Qué es un modelo de regresión logística?

Modelo de regresión logística ordenada de probabilidades proporcionales (modelo de regresión logística ordenada de probabilidades proporcionales)

El modelo de regresión logística se utiliza principalmente para predecir la probabilidad de eventos afectados por múltiples factores. Es una generalización adicional del modelo de regresión lineal múltiple ordinario. El modelo logístico es un modelo no lineal. Por ejemplo, la evaluación del uso de la tierra que hicimos se probó utilizando múltiples modelos de regresión lineal y modelos logísticos. Se supone que los factores que afectan la tierra cultivada son la altitud, el tipo de suelo, la población local y el PIB total. Tomando los cuatro factores anteriores como variables independientes, la probabilidad de que un terreno sea cultivado es p, que es la variable dependiente. Luego, a partir de los datos muestrales existentes, se obtienen los coeficientes del modelo logístico. Generalmente se utiliza el método de máxima verosimilitud combinado con el método de Newton-Raphson para resolver los coeficientes, y se obtiene una función de regresión de F(P) = G (elevación, suelo, población, PIB), que es el modelo logístico. Luego, los datos de toda la región se sustituyen en la fórmula anterior para obtener la probabilidad de si cada lugar es tierra cultivada, que se utiliza para proporcionar una base científica para la evaluación del uso de la tierra.