Previsioni con modelli logistici
Il modello di regressione logistica calcola le probabilità che un'osservazione appartenga a una delle classi.
Il modello logistico con due variabili esplicative ha la seguente forma:
$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$
Le funzioni di R fanno il lavoro pesante per te, ma conoscere la meccanica alla base ti darà sicurezza nell'applicarle correttamente durante il colloquio.
Nel precedente esercizio hai usato l'insieme di dati parkinsons e adattato il model di regressione logistica. Questi due oggetti e il data frame new_person sono disponibili nel tuo ambiente.
Questo esercizio fa parte del corso
Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Print the new person's data
print(___)
# Print the logistic model
___(___)