Logistische Regression : Eine Anwendungsorientierte Einführung Mit R

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Kalisch, Markus (-)
Otros Autores: Meier, Lukas
Formato: Libro electrónico
Idioma:Alemán
Publicado: Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2021.
Colección:Essentials
Materias:
Probability & statistics
Logistische Regression in R
Logit-Modell
Regressionsanalyse
Zweistufiges Modell
Binäre Variablen
Log-Odds
Wahrscheinlichkeit
Maximum-Likelihood
Klassifikation
Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull:https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009654047506719
Descripción
Sumario: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.
Notas:Description based upon print version of record.
Descripción Física:1 online resource (64 p.)
ISBN:9783658342258

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