Modelo y Fundamentos Matemáticos La regresión logística suele aplicarse a datos binarios, donde cada observación responde a una **distribución binomial**. En este caso, la probabilidad de éxito para un evento se denota como p i {\displaystyle p_{i}} , y el modelo busca representar el logit (es decir, el logaritmo de la razón de probabilidades) como una función lineal de las variables predictoras. La expresión matemática que representa este enfoque es la siguiente: