Logistische Regressionsanalyse - Joachim Behnke

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Logistische Regressionsanalyse (eBook)

Eine Einführung

Joachim Behnke (Autor)

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2014 | 2015
VII, 131 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-05082-5 (ISBN)

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?Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.

Prof. Dr. Joachim Behnke ist Inhaber des Lehrstuhls für Politikwissenschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen.

Prof. Dr. Joachim Behnke ist Inhaber des Lehrstuhls für Politikwissenschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen.

Vorwort 6
Inhaltsverzeichnis 8
Kapitel 1 9
Einführung 9
Kapitel 2 12
Lineare Regression und das Modell der linearen Wahrscheinlichkeit 12
Kapitel 3 29
Das Logit-Modell 29
Kapitel 4 42
Das Maximum-Likelihood-Verfahren zur Schätzung der Logitfunktion 42
Kapitel 5 71
Interpretation der Koeffizienten der logistischen Regression 71
Kapitel 6 103
Goodness-of-fit-Maße, Modellvergleiche und Signifikanztests 103
Kommentierte weiterführende Literatur 130
Sonstige weiterführende Literatur 133

Erscheint lt. Verlag	23.10.2014
Reihe/Serie	Methoden der Politikwissenschaft
Reihe/Serie	Methoden der Politikwissenschaft
Zusatzinfo	VII, 131 S.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	deutsch
Themenwelt	Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung
Themenwelt	Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung
Schlagworte	Dichotome abhängige Variable • Logit-Modell • Maximum Likelihood Verfahren • Modell der linearen Wahrscheinlichkeit • Quantitative Methoden • Wahlbeteiligung
ISBN-10	3-658-05082-9 / 3658050829
ISBN-13	978-3-658-05082-5 / 9783658050825

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