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 Einführung...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Kalisch, Markus 1977- (VerfasserIn), Meier, Lukas 1979- (VerfasserIn)
Format: Elektronisch E-Book
Sprache:German
Veröffentlicht: Wiesbaden, Germany Springer Spektrum [2021]
Schriftenreihe:essentials
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Volltext
Zusammenfassung: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.
Beschreibung:1 Online-Ressource
ISBN:9783658342258
DOI:10.1007/978-3-658-34225-8