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Logistische Regression

Dieses Open-Access-Buch gibt eine anwendungsorientierte Einführung in die logistische Regression. Ausgehend von Grundkenntnissen der linearen Regression wird diese zuerst als zweistufiges Modell interpretiert, was den Übergang zur logistischen Regression vereinfacht. Neben einer kompakten Einführung...

Descrizione completa

Salvato in:
Autori principali: Kalisch, Markus, Meier, Lukas
Natura: Online
Lingua:tedesco
Pubblicazione: Springer Nature 2021
Soggetti:
Logistische Regression in R
Logit-Modell
Regressionsanalyse
Zweistufiges Modell
Binäre Variablen
Log-Odds
Wahrscheinlichkeit
Maximum-Likelihood
Klassifikation
thema EDItEUR::P Mathematics and Science::PB Mathematics::PBT Probability and statistics
Accesso online:ONIX_20210813_9783658342258_25
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Riassunto:Dieses Open-Access-Buch gibt eine anwendungsorientierte Einführung in die logistische Regression. Ausgehend von Grundkenntnissen der linearen Regression wird diese zuerst als zweistufiges Modell interpretiert, was den Übergang zur logistischen Regression vereinfacht. Neben einer kompakten Einführung der entsprechenden Theorie liegt der Fokus auch auf der Umsetzung mit der Statistiksoftware R und der richtigen Formulierung der entsprechenden Ergebnisse. Alle Schritte werden anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Hinzu kommt eine Einführung in die Klassifikation mit den entsprechenden Begriffen.

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