Logistische Regression : Eine Anwendungsorientierte Einführung Mit R

• Autore: Kalisch Markus
• Pubblicazione: Wiesbaden, : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2021
• Descrizione fisica: 1 online resource (64 p.)
• Soggetto topico: Probability & statistics
• Soggetto non controllato: Logistische Regression in R; Logit-Modell; Regressionsanalyse; Zweistufiges Modell; Binäre Variablen; Log-Odds; Wahrscheinlichkeit; Maximum-Likelihood; Klassifikation
• Altri autori: MeierLukas
• Note generali: Description based upon print version of record.
• Sommario/riassunto: 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.
• Titolo autorizzato: Logistische Regression
• ISBN: 3-658-34225-0
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Tedesco
• Record Nr.: 9910491852403321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II
• Serie: Essentials