Logistische Regression Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

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 Einführ...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Kalisch, Markus, autor (autor), Meier, Lukas (-)
Formato: Libro electrónico
Idioma:Alemán
Publicado: Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden : Imprint: Springer Spektrum 2021.
Edición:1st ed. 2021.
Colección:Springer eBooks.
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Acceso en línea:Conectar con la versión electrónica
Ver en Universidad de Navarra:https://innopac.unav.es/record=b45090932*spi
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. Der Inhalt Begriffe der Odds, Log-Odds, Odds-Ratio Logistische Regression: Theorie, Umsetzung mit R und Interpretation Verwendung der logistischen Regression zur Klassifikation Die Zielgruppen Statistikanwender aus allen Fachbereichen mit Grundkenntnissen der linearen Regression Die Autoren 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.
Descripción Física:1 recurso electrónico, XII, 60 páginas, 13 ilustraciones
Formato:Forma de acceso: World Wide Web.
ISBN:9783658342258