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Régression logistique

Dernière mise à jour le lundi 29 avril 2024.

 

Définition :

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La régression logistique est une technique statistique utilisée en sciences cognitives et en linguistique cognitive pour analyser les relations entre des variables indépendantes et une variable dépendante binaire. Elle permet de prédire la probabilité d'appartenance à une catégorie en se basant sur des caractéristiques observées.

Régression logistique : un outil essentiel en sciences cognitives

La régression logistique est une méthode statistique utilisée en sciences cognitives, notamment en linguistique cognitive, pour analyser et prédire des relations entre des variables. Contrairement à la régression linéaire qui est adaptée aux variables continues, la régression logistique est spécifiquement conçue pour les variables catégorielles. Elle permet de modéliser des variables binaires, c'est-à-dire des variables répondant à des questions de type oui/non, vrai/faux, etc.

Comprendre le fonctionnement de la régression logistique

Le principe de base de la régression logistique est d'estimer la probabilité qu'un événement se produise en fonction d'un ensemble de variables explicatives. Elle repose sur une fonction logistique qui transforme une combinaison linéaire des variables indépendantes en une probabilité comprise entre 0 et 1. Ainsi, la régression logistique permet de prédire la probabilité qu'un événement ait lieu en fonction des valeurs des variables explicatives. Cette méthode est largement utilisée dans les études de perception, de traitement du langage, de prise de décision, entre autres domaines des sciences cognitives.

L'importance de la régression logistique en linguistique cognitive

En linguistique cognitive, la régression logistique permet par exemple d'analyser les facteurs qui influencent le choix d'une construction syntaxique, la préférence pour l'utilisation de certains mots, ou encore la compréhension des structures linguistiques par le cerveau humain. En combinant des données linguistiques avec des méthodes statistiques avancées, les chercheurs peuvent ainsi mieux comprendre les processus cognitifs sous-jacents à la production et à la compréhension du langage.

En conclusion, la régression logistique est un outil puissant en sciences cognitives, et notamment en linguistique cognitive, permettant d'analyser les relations complexes entre des variables catégorielles. Son utilisation combinée avec des données empiriques contribue à enrichir notre compréhension des mécanismes cognitifs impliqués dans le langage et la communication.

 

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