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.
Format: Paperback / softback
CONTRIBUTORS: Markus Kalisch
EAN: 9783658342241
COUNTRY: Germany
PAGES:
WEIGHT: 112 g
HEIGHT: 210 cm
PUBLISHED BY: Springer Fachmedien Wiesbaden
DATE PUBLISHED: 2021-07-21
CITY:
GENRE: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General
WIDTH: 148 cm
SPINE:
Book Themes:
Probability and statistics
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.
