Lojistik Fonksiyon
Logistic Function
Tanım
Grafiğe döküldüğünde 'S' harfi (sigmoid eğri) formunu oluşturan, başlangıçta üstel bir ivmeyle artıp doygunluk noktasına ulaştığında yavaşlayan ve nihayetinde sabitlenen temel matematiksel fonksiyon.
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni bir bellek geliştirme tekniğinin öğrencilerin kelime öğrenme hızına etkisini inceleyen boylamsal bir araştırmada; ilk haftalarda öğrenme hızı üstel olarak artarken, bilişsel kapasitenin dolmasıyla birlikte eğri yavaşlar ve maksimum ezber kapasitesinde (doygunluk noktası) yatay bir düzleme ulaşır. Bu sürecin matematiksel modellemesinde lojistik fonksiyon kullanılır.
Derin Analiz
Bilişsel modellemede, istatistikte ve psikometride doğrusal olmayan ilişkileri ve olasılıkları modellerken kritik bir role sahiptir. Özellikle boylamsal çalışmalarda büyüme oranlarının, öğrenme eğrilerinin veya bir olayın gerçekleşme olasılığının (örneğin lojistik regresyonda) sınırlandırılmış bir aralıkta (genellikle 0 ile 1 arasında) nasıl değiştiğini simüle eder. Başlangıçtaki hızlanma evresi, çevresel kaynakların sınırlılığıyla birlikte azalan getiri yasasına boyun eğerek asimptotik bir üst sınıra ulaşır.
Etimoloji
Fransızca 'logistique' (askeri iaşe/hesaplama bilimi, Yunanca 'logistikos' [hesap yapmaya yarayan, orantılı]) ve Latince 'functio' [yerine getirme, icra etme] kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Doğrusal fonksiyonlar (sabit oranlı artış gösterir, doygunluk sınırı yoktur) ve normal dağılım kümülatif fonksiyonu (benzer S şekline sahip olsa da olasılık teorisindeki temelleri farklıdır).
Keşfetmeye Devam Edin
Sigmoid Eğri
Sigmoid Eğri
Sigmoid Curve
Psikolojide öğrenme ve test maddelerine tepki verme gibi birçok süreci tanımlayan, düşük başlayıp ivmelenen ve ardından bir asimptota yaklaşan S şeklindeki matematiksel eğridir.
İncele
Lojistik Regresyon
Lojistik Regresyon
Logistic Regression (LR)
Bağımlı değişkenin iki kategorili (ikili/binary) olduğu durumlarda, yordayıcı değişkenler yardımıyla olasılık hesabı yapmak için kullanılan doğrusal olmayan bir regresyon analizidir.
İncele