L’idea
Ogni coefficiente indica di quanto cambia in media la variabile di risposta quando la variabile corrispondente aumenta di un’unità, a parità delle altre. È semplice da stimare e da interpretare, e resta un punto di riferimento anche rispetto a modelli più complessi. Un coefficiente descrive però un’associazione, non un effetto causale, a meno che il disegno dello studio non lo giustifichi (vedi correlazione e causalità). Se le variabili sono troppe rispetto ai dati, il modello rischia l’overfitting. Per esiti sì/no si usa la regressione logistica.
Da dove viene
- James, Witten, Hastie, Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning, Springer, 2ª ed. 2021 (disponibile gratuitamente su statlearning.com).