Kumulative Verteilungsfunktion
Das Verständnis der logistischen Verteilung ist der Schlüssel zum Verständnis der logistischen Regression. Ähnlich wie die Normalverteilung (Gauß-Verteilung) ist sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung einer einzelnen stetigen Variablen. Hier visualisierst du die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) der logistischen Verteilung. Das heißt: Wenn du eine logistisch verteilte Variable x und einen möglichen Wert xval hast, den x annehmen könnte, gibt dir die CDF die Wahrscheinlichkeit an, dass x kleiner ist als xval.
Die CDF der logistischen Verteilung wird mit der logistischen Funktion berechnet (daher der Name). Ihr Plot hat eine S-Form, bekannt als Sigmoidkurve. Eine wichtige Eigenschaft dieser Funktion ist, dass sie eine Eingabe akzeptiert, die jede Zahl von minus unendlich bis unendlich sein kann, und einen Wert zwischen null und eins zurückgibt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import logistic
____
# Create x ranging from minus ten to ten in steps of 0.1
x = ____