Logistische Regression

Die logistische Regression ist ein statistisches Verfahren, das in der datengetriebenen Logistik immer wichtiger wird. Sie ist eine Erweiterung des linearen Regressionsmodells und dient dazu, bestimmte Ereignisse zu analysieren.

Ihr Spezialgebiet sind Fragen mit zwei möglichen Ergebnissen. Sie modelliert die Wahrscheinlichkeit für die Klassifizierung von Problemen, die in zwei Richtungen ausgehen können: bestanden oder nicht bestanden, gewonnen oder verloren, pünktlich oder verspätet. In der Logistik hilft das etwa, um Lieferverzug oder Ausfälle vorherzusagen und vorzubeugen. So wird aus vergangenen Daten eine Prognose für die Zukunft. Wie ein Wetterbericht, der die Regenwahrscheinlichkeit aus Erfahrungswerten errechnet. Merke: Die logistische Regression schätzt Wahrscheinlichkeiten für Ja-Nein-Fragen – datenbasierte Vorhersage statt Bauchgefühl.