Разница между линейной и логистической регрессией при прогнозировании экономических показателей заключается в следующем:

1. Результат прогноза. 2 Линейная регрессия показывает предполагаемое значение зависимой величины, а логистическая регрессия — вероятность, что величина примет одно из двух бинарных значений. 2
2. График. 2 График линейной регрессии — прямая линия, которая может принимать разные значения. 2 График логистической регрессии — кривая, которую описывает сигмоидная функция и которая принимает значения от 0 до 1. 2
3. Метод оценки. 1 В линейной регрессии для оценки уравнения используется метод наименьших квадратов, а в логистической — метод максимального правдоподобия. 2

Таким образом, линейная регрессия применяется для прогнозирования непрерывных переменных, а логистическая регрессия — в случае дискретных целевых переменных, когда зависимая переменная принимает только два значения (например, «да/нет», «успех/неуспех»). 35