Regresión Logística

También conocido como: Logit, Logistic Model, Clasificación Estadística

Modelo estadístico que predice la probabilidad de un resultado binario (compra/no compra, churn/no churn) en función de variables predictoras.

La Regresión Logística es un modelo estadístico de clasificación que estima la probabilidad de que ocurra un resultado binario (sí/no, compra/no compra, churn/no churn) en función de un conjunto de variables predictoras.

A diferencia de la regresión lineal (que predice valores continuos), la regresión logística transforma la combinación lineal de predictores mediante la función sigmoide para producir una probabilidad entre 0 y 1.

En investigación de mercados, sus aplicaciones incluyen: predecir la probabilidad de adopción de un nuevo producto a partir de actitudes y características demográficas, identificar qué factores predicen mejor el churn de clientes, y modelar la probabilidad de compra a distintos puntos de precio.

Es la base conceptual del discrete choice modeling y se implementa también dentro de los modelos de conjoint analysis.