Le logit est une transformation d'une variable. Il est utilisé dans la régression logistique, qui est appliquée lorsque la variable dépendante est dichotomique - a seulement deux catégories. La régression logistique modélise la probabilité d'un événement, tel que le vote pour Barack Obama, sur la base de variables indépendantes, telles que l'âge, le sexe et le revenu. Mais les probabilités sont toujours comprises entre "0" et "1", et les méthodes de régression s'attendent à ce que la variable dépendante varie entre l'infini négatif et l'infini positif. La transformation logit transforme les probabilités pour qu'elles aient cette plage.

Trouve la probabilité d'un événement. Par exemple, la probabilité d'une personne votant pour Obama pourrait être de 0,55.

Soustraire cela de 1. Dans l'exemple, 1 - 0,55 = 0,45.

Diviser le résultat à l'étape 1 par le résultat dans l'étape 2. Dans l'exemple, 0.55 /0.45 = 1.22.

Prenez le logarithme naturel du résultat à l'étape 3. Dans l'exemple, ln (1.22) = 0.20. C'est le logit. Vous pouvez trouver le logarithme naturel sur de nombreuses calculatrices.