As regressões em estatística tentam ajustar valores a uma determinada forma.

A regressão linear é o modelo mais habitual onde se tenta ajustar uma recta que melhor se ajusta aos pontos.

A aplicação de logaritmos aos valores permite modelar situações com crescimento exponencial.

Por vezes pode-se aplicar o log de um dos lados ou dos dois dependendo do modelo que se queira modelar.

Por vezes os valores em si não dizem grande coisa mas a sua taxa de crescimento é uma constante que pode ser comparada entre vários conjuntos de dados.

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A regressão logit tenta ajustar a distribuição a valores entre 0 e 1.