Logistische Regression
Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
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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.
Keywords
Logistische Regression in R; Logit-Modell; Regressionsanalyse; Zweistufiges Modell; Binäre Variablen; Log-Odds; Wahrscheinlichkeit; Maximum-Likelihood; KlassifikationDOI
10.1007/978-3-658-34225-8ISBN
9783658342258, 9783658342258Publisher
Springer NaturePublisher website
https://www.springernature.com/gp/products/booksPublication date and place
2021Imprint
Springer Fachmedien WiesbadenSeries
essentials,Classification
Probability and statistics