Regresión Logística: Qué Es y Cómo Funciona

La regresión logística es un modelo matemático que nos permite encontrar una relación entre dos factores de datos, y es una herramienta muy utilizada en diferentes sectores. Aquí te mostramos cómo funciona y cómo se puede aprovechar.

A la hora de planificar y estructurar procesos logísticos, el manejo de los datos es uno de los bienes más valiosos para las empresas. 

Sin embargo, estos no son de ninguna utilidad si no sabemos cómo interpretarlos y aplicarlos en soluciones factibles.

Es por eso que es necesario emplear modelos matemáticos y estadísticos que nos ayudan a analizar la información que tenemos a la mano. De ahí la importancia de la regresión logística.

Así, es posible proponer estrategias más efectivas y minimizar el riesgo de errores.

Qué es la regresión logística

La regresión logística es un recurso matemático que nos permite estimar las probabilidades asociadas a la ocurrencia de un determinado evento basado en las relaciones entre dos factores de datos. 

Por ejemplo, se puede aplicar la regresión logística para predecir el comportamiento de un consumidor ante la compra de un determinado artículo.

Tomando en cuenta variables como la disponibilidad, la ubicación del producto en un estante o su precio, se pueden relacionar todos estos factores y predecir la conducta de futuros compradores.

Cómo funciona la regresión logística

En primera instancia puede parecer un método muy complejo que sólo los matemáticos manejan, pero en esencia es un razonamiento muy básico.

Estos son los pasos para un análisis de regresión logística:

Desarrollar una pregunta

Para poder analizar datos y predecir un acontecimiento, primero debemos saber qué pregunta queremos responder. 

Las industrias normalmente se pueden preguntar en qué época del año necesitarán mayor materia prima, o si un nuevo producto será bien recibido por los consumidores.

Recolección de datos

Al momento de realizar un análisis se necesitan conocer datos históricos y recopilar información que pueda ser estudiada. Según el comportamiento previo o los sucesos anteriores, se puede predecir un evento futuro.

Procesamiento de datos para aplicar un modelo de análisis de regresión

La regresión logística relaciona los factores y a través de un software se procesan los datos y la información recopilada para establecer una relación mediante la cuál se determina un posible resultado.

Cómo se aplica la regresión logística

Este instrumento estadístico y matemático es utilizado en una gran variedad de áreas, desde la fabricación, el mercadeo y las finanzas, hasta la política y la salud.

Una empresa puede aprovechar las predicciones de la regresión logística para determinar la factibilidad de un proceso productivo. 

También, para evaluar un nuevo método de fabricación o identificar una estrategia de distribución o almacenamiento.

Digamos que una empresa quiere saber si le conviene pasar de un método Push a un método Pull.

Tomando datos como la demanda, tiempos de entrega, espacios de almacenamiento, cumplimiento de pedidos y muchos más, se puede predecir si la productividad será mayor o no.

Igualmente, se pueden estimar las probabilidades de fallos por repuestos en líneas de producción y mejorar así los programas de mantenimiento.

En el caso del mercadeo en internet, se utilizan modelos de regresión logística para predecir el comportamiento de nuevos visitantes en las páginas web en base a lo que hicieron visitantes anteriores. 

Ventajas de la regresión logística

Las principales ventajas de aplicar la regresión logística son:

• Facilidad de tratar con variables independientes categóricas

• Proporciona resultados en términos de probabilidad

• Facilidad para clasificar a los individuos en categorías

• Requiere un pequeño número de suposiciones

• Alto grado de fiabilidad

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