Explore
Logistische Regression
Markus Kalisch and Lukas Meier
2021
0 Ungluers have
Faved this Work
Login to Fave
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.
This book is included in DOAB.
Why read this book? Have your say.
You must be logged in to comment.
Rights Information
Are you the author or publisher of this work? If so, you can claim it as yours by registering as an Unglue.it rights holder.Downloads
This work has been downloaded 58 times via unglue.it ebook links.
- 58 - pdf (CC BY) at OAPEN Library.
Keywords
- Binäre Variablen
- Klassifikation
- Log-Odds
- Logistische Regression in R
- Logit-Modell
- Mathematics
- Mathematics & science
- Maximum-Likelihood
- Probability & statistics
- Regressionsanalyse
- thema EDItEUR::P Mathematics and Science::PB Mathematics::PBT Probability and statistics
- Wahrscheinlichkeit
- Zweistufiges Modell
Links
DOI: 10.1007/978-3-658-34225-8Editions