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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...

Cijeli opis

Spremljeno u:
Bibliografski detalji
Glavni autor: Kalisch, Markus (auth)
Daljnji autori: Meier, Lukas (auth)
Format: Elektronički Poglavlje knjige
Izdano: Springer Nature 2021
Serija:essentials
Teme:
Probability & statistics
Logistische Regression in R
Logit-Modell
Regressionsanalyse
Zweistufiges Modell
Binäre Variablen
Log-Odds
Wahrscheinlichkeit
Maximum-Likelihood
Klassifikation
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Opis
Sažetak: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.
Opis fizičkog objekta:1 electronic resource (60 p.)
ISBN:978-3-658-34225-8
9783658342258
Pristup:Open Access

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