Wprowadzenie do analizy modelu regresji logistycznej na przykładzie ryzyka kredytowego / fraudowego i marketingu.

meto

Gdzie regresja logistyczna może być zaaplikowana?

  1. Regresja logistyczna

    ma praktyczne zastosowanie w badaniach marketingowych lub przemyśle. Dzięki niej można statystycznie określić do kogo kierować reklamę lub przedsięwzięcie marketingowe na podstawie przeszłych zachowań zdefiniowanych w postaci danych w bazie. Analiza ta fantastycznie radzi sobie z analizowaniem prawdopodobieństwa przynależności do 2 grup ( klient responsywny vs klient nie responsywny / bierny vs czynny itp. Itd.).

  2. SCORING pożyczkowy / kredytowy / ubezpieczeniowy

    podejście regresyjne może również być stosowane w procesie decyzyjnym polegającym na statystycznym podsumowaniu danych dotyczących behawioru klienta na podstawie informacji zebranych o użytkownikach  w przeszłości.

  3. FRAUD DETECTING SCORING

    polega na detekcji przestępstw i wątpliwych transakcji. Testowanie modelu regresji logistycznej „przygląda się” zdarzeniu i rozpatruje je w perspektywie podjęcia decyzji o tym czy transakcja jest podobna do trasnakcji normalnych czy może jest ona próbą oszustwa/wyłudzenia/przestępczą.

Model regresji może być stosowany wszędzie tam gdzie jest potrzeba klasyfikowania zjawisk o charakterze 0-1 (występuje lub nie występuje). W celach klasyfikacji obserwacji do więcej niż 2 grup stosuje się inne metody analizy. Logit świetnie sobie radzi z klasyfikowaniem w przypadku doskonale wymodelowanych danych (wstępna obróbka). Tylko od wstępnej eksploracji i przekształceń zmiennych wejściowych model regresji logistycznej będzie zwracać zadowalające współczynniki jakości klasyfikowania i błędu. Ponad to analiza ta świetnie sobie radzi z danymi wejściowymi o charakterze interakcyjnym. W większości pakietów statystycznych jest to łatwe do policzenia i interpretacji. Czasem analizę regresji logistycznej stosuje się do weryfikacji hipotez, niemniej jednak jest to raczej strzał z armaty do wróbla. Test ten ma o wiele większy potencjał aplikacyjny i jest potężnym narzędziem mającym na celu separację obserwacji. Istnieją inne metody klasyfikacyjne lecz mają one nieco odmienną logikę obliczeniową i stosuje się je dla danych ciągłych spełniające założenia o normalności rozkładu i braku współliniowości. Regresja logistyczna jest stosunkowo odporna na niespełnienie tych założeń dlatego jest bardzo cenną opcją dla ludzi zajmujących się w swej codziennej praktyce klasyfikacją opcji binarnych  za pomocą dosyć dużego wolumenu danych wejściowych. Regresja logitem jest najszerzej znanym wynalazkiem statystycznym  w śród osób zajmujących się analizą w ryzyku kredytowym, marketingu, ubezpieczeniach, medycynie i naukach technicznych. Coraz częściej jednak procedura ta ma zastosowanie w naukach o zachowaniu (psychologia, socjologia), dzięki niej analizuje się występowanie zachowania lub brak określonego zachowania na bodziec lub sytuację. Tak jak podkreślono to wyżej, regresja jest kombajnem do separacji wszystkiego co przyjmuje wartości 0-1.

Warto pamiętać o tym by nie stosować tej analizy regresji logistycznej bezmyślnie. O dobrze działającym klasyfikatorze decyduje w głównej mierze nienaganna metodologia badań lub zbierania informacji, wiedza ekspercka, a także intuicja analityczna. Na końcu każdego projektu statystycznego stoi człowiek (nooo lub analityk:).