Logistische Regressionsanalyse: eine Einführung
Gespeichert in:
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| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer VS
[2015]
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/ BEHNKE, JOACHIM
: 2015
TABLE OF CONTENTS / INHALTSVERZEICHNIS
LINEARE REGRESSION UND DAS MODELL DER LINEAREN WAHRSCHEINLICHKEIT
DAS LOGIT-MODELL
DAS MAXIMUM-LIKELIHOOD-VERFAHREN ZUR SCHAETZUNG DER LOGITFUNKTION
INTERPRETATION DER KOEFFIZIENTEN DER LOGISTISCHEN REGRESSION
GOODNESS-OF-FIT-MASSE, MODELLVERGLEICHE UND SIGNIFIKANZTESTS
DIESES SCHRIFTSTUECK WURDE MASCHINELL ERZEUGT.
LOGISTISCHE REGRESSIONSANALYSE
/ BEHNKE, JOACHIM
: 2015
ABSTRACT / INHALTSTEXT
DIE METHODE DER LOGISTISCHEN REGRESSION IST EINES DER STATISTISCHEN
STANDARDANALYSEMODELLE IN DEN SOZIALWISSENSCHAFTEN. LOGISTISCHE
REGRESSIONEN WERDEN ANGEWANDT, WENN DIE ABHAENGIGE VARIABLE NUR ZWEI
AUSPRAEGUNGEN BESITZT UND DIE METHODE DER LINEAREN REGRESSION MIT
OLS-SCHAETZUNG AUS MEHREREN GRUENDEN 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.
DER INHALT LINEARE REGRESSION UND DAS MODELL DER LINEAREN
WAHRSCHEINLICHKEIT.- DAS LOGIT-MODELL.- DAS MAXIMUM-LIKELIHOOD-VERFAHREN
ZUR SCHAETZUNG DER LOGITFUNKTION.- INTERPRETATION DER KOEFFIZIENTEN DER
LOGISTISCHEN REGRESSION.- GOODNESS-OF-FIT-MASSE, MODELLVERGLEICHE UND
SIGNIFIKANZTESTS DIE ZIELGRUPPEN DOZIERENDE UND STUDIERENDE DER
SOZIALWISSENSCHAFTENMIT STATISTISCHEN GRUNDKENNTNISSEN AUF DEM LEVEL
DER MULTIVARIATEN LINEAREN REGRESSION DER AUTOR PROF. DR. JOACHIM BEHNKE
IST INHABER DES LEHRSTUHLS FUER POLITIKWISSENSCHAFT AN DER ZEPPELIN
UNIVERSITAET IN FRIEDRICHSHAFEN
DIESES SCHRIFTSTUECK WURDE MASCHINELL ERZEUGT.
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