수식없는 오즈와 로짓

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3 жыл бұрын

오즈(odds)와 로짓(logit)은 로지스틱 회귀분석을 이해하는 데 가장 기초가 되는 개념입니다. 회귀분석에 익숙하신분들이 로지스틱 회귀분석도 별 것 아니겠지라고 생각했다가 이 개념에서 어려움을 느끼고 중간에 포기하는 분들이 많으십니다. 그러나 기억하세요. 오즈는 "확률을 잘 모르는 사람들" 을 위해 만들어진 개념이라는 것을. 그렇기 때문에 오즈와 로짓은 이해하기 쉬울 수 밖에 없습니다. 단지 약간의 바라보는 관점을 바꿀 필요가 있는 것이죠.
#오즈 #로짓 #로지스틱 #odds #logit #ADsP #데이터분석준전문가 #ADP #데이터분석전문가

Пікірлер: 30

@user-sg8ub1rx1c 3 жыл бұрын

로짓함수는 log(오즈비) 가 아닌 log(오즈) 아닌가요? 조금 헷깔리네요 ㅠㅠ

@asdf7722 3 жыл бұрын

Ah... log(odds) 맞아요 제가 뭔가에 홀렷던듯. ㅈㅅ

@user-sg8ub1rx1c 3 жыл бұрын

@@asdf7722 빠른 피드백 감사드립니다. ^^

@asdf7722 3 жыл бұрын

헷갈리게해드려서 ㅈㅅ합니다

@jmc4453 3 жыл бұрын

정말 깔끔한 설명과 자료감성에 홀딱 반해서 좋아요와 구독 누르고 가요 :)

@asdf7722 3 жыл бұрын

헉 감사합니다

@asdf-lt4of 6 ай бұрын

와 설명 너무 잘하시네요.. 제가 오즈비를 처음 배웠을때가 10년전인데 그떄도 이해 안가고 지금도 이해 한가는 걸 이렇게 설명들으니 진짜 이해가 되네요..

@oklu_ Жыл бұрын

감사합니다!!

@user-dm3lo6rf1q Жыл бұрын

오즈랑 오즈비랑 log(오즈) 영어자료만 주구장창 찾다가, 이 영상보고 확 이해됐습니다 ㅠㅠㅠㅠ!! 감사합니다!!

@TheBananakick 3 жыл бұрын

오즈 또 까먹어서 왔는데 표준편차 때처럼 간절할 때 보니까 더욱 좋았네요!! 좋은영상 감사합니다. -근데 또 올 것 같아서 와드 좀 남겨놓을께요- 오즈 : 확률을 실수범위로 확장 // 방법 : 선택한 사건의 확률(P)/ 선택사건의 실패확률(1-P) 로짓 : 정규분포 (오즈의 ln) [독립변수] 로짓 역함수 = 시그모이드함수 : 선택한 사건 확률(P)를 출력하는 함수 [종속변수] ㄴ 시그모이드함수:모델 -> 함수(출력)값_cut-off -> 한개 변수의 이진분류 + 다중분류 k개_변수 즉, 각각에 대한 이진분류로서의 로짓값을 하나의 함수(확률_P` ) 안으로 통합시키는 작업 ㄴ 방법 : 로짓을 (e^logit)로 변환하여 확률P를 조건부확률P`로 정리하여 일반화 = 소트프맥스 함수

@asdf7722 3 жыл бұрын

와드 ㄱㄱㄱ

@seongjijeong7333 Жыл бұрын

우와.. 이해가 정말 잘됩니다 감사합ㄴㅣ다!

@user-us4cz3bj6u 8 ай бұрын

감사합니다

@yiangseng 2 жыл бұрын

이런 깔끔한 설명 처음이야! 😻

@asdf7722 2 жыл бұрын

고마워 🐱

@user-kk9sj1gn5p 3 жыл бұрын

우와... 깔끔한 설명 감사드립니다.

@asdf7722 3 жыл бұрын

엌ㅋ 감사합니다

@user-jm6xd3tk7d 2 жыл бұрын

설명 미쳤다...감사합니다.

@roo5379 3 жыл бұрын

아 학과 전공필수에 통계학 딱 하나들어있는데 이해 하나도안됐는데 도움 많이받고 가요

@asdf7722 3 жыл бұрын

전필에 잇다는게 끔찍하네요. 큰 산 잘 넘으시길.

@kennyk8126 5 ай бұрын

헷갈릴때마다 틈틈히 와서 복기하고 있습니다...! 8:28 -> "오즈를 정규분포와 연결하는 다리" 라는 얘기가 정확하게 와닿지 않습니다. 로짓함수의 중앙부분 (p=0.5)부근의 그래프가 선형성이 강하기 때문에 정규분포의 중앙부와 닮았고, 그 선형성을 활용해서 선형 회귀를 통해 해석에 도움을 받을 수 있기는 하지만, 그 외에 다른 부분들에 대해서는 위 명제가 해당되지 않는데, 너무 확대 해석하는게 아닌가 싶기도 하구요. 즉, 중앙부에 약간 비슷한 부분이 있다고해서 그걸 정규분포와 연결지어서 생각하는게 1종 오류를 범하고 있는게 아닌가요!?

@jeonghunkim1842 2 жыл бұрын

지이이ㅣ야..!!

@jungahchoi8577 3 жыл бұрын

2:50 도박을 이용한 예도 궁금합니다. 7:42 로짓이 정규 분포 따르는거 시뮬레이션으로 보여주시면 안될까요? 확률-오즈-오즈비-로짓으로 변형되는 과정이 길다보니 로지스틱리그레션의 결과 해석을 어떻게 해야할지 궁금합니다!

@asdf7722 3 жыл бұрын

안녕하세요! 도박을 이용하면 이렇게 되겠죠. 영상에서도 말씀드렸지만, 정말 수학에 대한 기초가 많이 부족하다고 가정하면 애초에 확률이라는 걸 이해하기가 어렵습니다. 유치원 다니는 애들 개념에서 생각을 해보면 "숫자가 0이 작고 100이 큰거지!" 라고 생각하지, 0과 1사이에 값이 있고, 분자는 일어날 확률이고~ 분모는 전사건이고~ 어쩌고~ 이런거 자체를 이해 못하는 상황인거죠. 그런 정도의 수개념을 가진 사람이 더 이상 추가적인 학습없이 성인이 되어 경마를 한다고 해보겠습니다. "고니"와 "곽철용" 두 마리 말이 경기를 합니다. 고니 승률은 75프로, 곽철용 승률은 25프로 라고도 얘기할 수 있겠지만, 고니가 이길 오즈는 3/1이고 곽철용이 이길 오즈는 1/3이라고 표현할 수도 있습니다. 그리고 보통 표현할 때 고니 오즈는 3:1이라고 쓰고 곽철용 오즈는 1:3 이라고 씁니다. 이말은 고니는 4번 경기하면 3번 이기고 곽철용은 1번 이긴다. 이렇게 말해주는 것이죠. 이렇게 오즈는 정말 프랙티컬한 이유때문에 사용되었다... 정도로 정리하면 어떨까요? 그리고 로짓이 정규분포를 따르게 되는 건 시뮬레이션보다 더 기가막히게 아는 방법이 있습죠.