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dc.contributor.authorKalisch, Markus
dc.contributor.authorMeier, Lukas
dc.date.accessioned2021-08-13T14:39:00Z
dc.date.available2021-08-13T14:39:00Z
dc.date.issued2021
dc.identifierONIX_20210813_9783658342258_25
dc.identifier.urihttps://library.oapen.org/handle/20.500.12657/50435
dc.languageGerman
dc.relation.ispartofseriesessentials
dc.subject.classificationbic Book Industry Communication::P Mathematics & science::PB Mathematics::PBT Probability & statistics
dc.subject.otherLogistische Regression in R
dc.subject.otherLogit-Modell
dc.subject.otherRegressionsanalyse
dc.subject.otherZweistufiges Modell
dc.subject.otherBinäre Variablen
dc.subject.otherLog-Odds
dc.subject.otherWahrscheinlichkeit
dc.subject.otherMaximum-Likelihood
dc.subject.otherKlassifikation
dc.titleLogistische Regression
dc.title.alternativeEine anwendungsorientierte Einführung mit R
dc.typebook
oapen.abstract.otherlanguageDieses 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.
oapen.identifier.doi10.1007/978-3-658-34225-8
oapen.relation.isPublishedBy6c6992af-b843-4f46-859c-f6e9998e40d5
oapen.relation.isbn9783658342258
oapen.imprintSpringer Fachmedien Wiesbaden
oapen.pages60


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