Logistische Regression

Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
Buch | Softcover
XII, 60 Seiten
2021 | 1. Auflage
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-34224-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Logistische Regression - Markus Kalisch, Lukas Meier
14,99 inkl. MwSt
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.

Dr. Markus Kalisch und Dr. Lukas Meier lehren und forschen am Seminar für Statistik an der ETH Zürich. Zusammen leiten sie den statistischen Beratungsdienst, eine hochschulweite Anlaufstelle für alle statistischen Fragestellungen.

Einleitung
Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs
Das logistische Regressionsmodell
Logistische Regression in R
Klassifikation
Ausblick

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie essentials
Zusatzinfo XII, 60 S. 13 Abb.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 148 x 210 mm
Gewicht 108 g
Einbandart kartoniert
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte Binäre Variablen • Klassifikation • Logistische Regression in R • Logit-Modell • Log-Odds • Maximum-Likelihood • open access • Regressionsanalyse • Wahrscheinlichkeit • Zweistufiges Modell
ISBN-10 3-658-34224-2 / 3658342242
ISBN-13 978-3-658-34224-1 / 9783658342241
Zustand Neuware
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