Logistische Regression
Kalisch, Markus, Meier, Lukas
Produktnummer:
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| Autor: | Kalisch, Markus Meier, Lukas |
|---|---|
| Themengebiete: | Binäre Variablen Klassifikation Log-Odds Logistische Regression in R Logit-Modell Maximum-Likelihood Open Access Regressionsanalyse Wahrscheinlichkeit Zweistufiges Modell |
| Veröffentlichungsdatum: | 21.07.2021 |
| EAN: | 9783658342241 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 60 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Untertitel: | Eine anwendungsorientierte Einführung mit R |
Produktinformationen "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 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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