Логарифмы в анализе данных используются для разных целей, например:

• Стандартизация данных. 2 Логарифм обезличивает информацию и даёт возможность сопоставить её для сравнения. 2
• Наглядное отображение зависимости. 3 Логарифмическая шкала помогает охватить большой диапазон значений, которые различаются на порядок и более. 3
• Преобразование скошенного распределения. 5 Логарифмическое преобразование делает скошенное распределение более симметричным и приближённым к нормальному. 5
• Определение логарифмической взаимосвязи. 4 Если взять натуральный логарифм независимой переменной и построить его по отношению к другой переменной, то можно преобразовать логарифмическую зависимость в линейную. 4

В логистической регрессии для каждой независимой переменной в результате вычисления получают логарифм отношения шансов между значениями независимой переменной и положительным исходом зависимой переменной. 1 При этом важен знак логарифма: 1

• Положительный — есть связь между увеличением независимой переменной и вероятностью положительного исхода. 1
• Отрицательный — чем больше независимая переменная, тем меньше вероятность положительного исхода. 1