Amaliy ish Talaba guruhi: 416-20 Bajardi: Omonov Shahzod Tekshirdi: To`rayeva Maxliyo

MUHAMMAD AL-XOZAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI
FAKULTET
Kompyuter Arxitekturasi

2. 
   amaliy ish
   

Talaba guruhi: 416-20
Bajardi: Omonov Shahzod
Tekshirdi:To`rayeva Maxliyo

Statistikada logistik model ( yoki logit modeli ) hodisa uchun log- koeffitsientlar bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilarning chiziqli birikmasi bo'lishi orqali sodir bo'lish ehtimolini modellashtiradigan statistik modeldir . 
Logistik regressiya turli sohalarda, jumladan, mashinani o'rganishda, ko'pgina tibbiyot sohalarida va ijtimoiy fanlarda qo'llaniladi. Misol uchun, jarohatlangan bemorlarda o'limni bashorat qilish uchun keng qo'llaniladigan Travma va jarohatlarning og'irlik darajasini ham taxmin qilishda keng qo’llaniladi.
Ikkilik o'zgaruvchilar statistikada ma'lum bir voqea sodir bo'lish ehtimolini modellashtirish uchun keng qo'llaniladi, masalan, jamoaning g'alaba qozonish ehtimoli, bemorning sog'lom bo'lish ehtimoli, mashinani o'rganishda, ko'pgina tibbiyot sohalarida va ijtimoiy fanlarda qo'llaniladi. Logistic modeli Taxminan 1970 yildan beri ikkilik regressiya uchun eng koʻp qoʻllaniladigan model hisoblanadi
Jaroxat sifatini yaxshilash dasturi 2008 yilda Amerika jarrohlar kollejining travma bo'yicha qo'mitasi tomonidan boshlangan. Uning maqsadi kattalar jarohati natijalarining o'zgaruvchanligini kamaytirish va og’ir jaroxatlarni yaxshilash bo'yicha eng yaxshi amaliyot ko'rsatmalarini taklif qilish uchun xavfga moslashtirilgan ma'lumotlarni taqdim etishdir.
Logistik regressiya parametrlari odatda maksimal ehtimollik smetasi (Statistikada maksimal ehtimollikni baholash ( MLE ) ba'zi kuzatilgan ma'lumotlarni hisobga olgan holda taxmin qilingan ehtimollik taqsimoti) bilan baholanadi. Bu chiziqli eng kichik kvadratlardan farqli o'laroq, yopiq shakldagi ifodaga ega emas  Modelni o'rnatishga qarang . MLE tomonidan logistik regressiya ikkilik yoki toifali javoblar uchun xuddi shunday asosiy rol o'ynaydi, chunki oddiy eng kichik kvadratlar tomonidan chiziqli regressiya skaler javoblar uchun o'ynaydi : bu oddiy, yaxshi tahlil qilingan bazaviy model; Muhokama uchun chiziqli regressiya bilan taqqoslashga qarang . Logistik regressiya umumiy statistik model sifatida dastlab Jozef Berkson  tomonidan ishlab chiqilgan va ommalashgan. Ma'lumotlarga moslashtirilgan logistik regressiya egri chizig'ining misol grafigi. Egri chiziq imtihondan o'tish ehtimolini (ikkilik bog'liq o'zgaruvchi) o'qish soatlariga nisbatan (skalar mustaqil o'zgaruvchi) ko'rsatadi.