Lojistik Dağılım Hesaplama

Bu hesaplama hakkında

Lojistik dağılım, bir konum parametresi μ ve ölçek parametresi s ile tanımlanan sürekli bir olasılık dağılımıdır; olasılık yoğunluk fonksiyonu f(x) = e^(−(x−μ)/s) / (s(1 + e^(−(x−μ)/s))²), kümülatif dağılım fonksiyonu ise F(x) = 1 / (1 + e^(−(x−μ)/s)) şeklindedir — lojistik regresyonda aktivasyon fonksiyonu olarak kullanılan aynı S biçimli sigmoid eğridir. Ortalaması μ'ye, standart sapması ise s·π/√3'e eşittir.

İstatistikçiler, ikili sonuçları modellemek için kullanılan lojistik regresyonun temeli olarak lojistik dağılımı kullanır; ayrıca bu dağılım büyüme modellemesinde (zamanla doyuma ulaşan nüfus veya benimseme eğrileri) ve yapay sinir ağlarında da karşımıza çıkar; CDF'sinden türetilen sigmoid fonksiyonu klasik bir aktivasyon fonksiyonudur.