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Logistische Regression = Eine anwend...
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Kalisch, Markus.
Logistische Regression = Eine anwendungsorientierte Einführung mit R /
Record Type:
Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:
Logistische Regression/ von Markus Kalisch, Lukas Meier.
Reminder of title:
Eine anwendungsorientierte Einführung mit R /
Author:
Kalisch, Markus.
other author:
Meier, Lukas.
Description:
XII, 60 S. 13 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
Subject:
Statistical Theory and Methods. -
Online resource:
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34225-8
ISBN:
9783658342258
Logistische Regression = Eine anwendungsorientierte Einführung mit R /
Kalisch, Markus.
Logistische Regression
Eine anwendungsorientierte Einführung mit R /[electronic resource] :von Markus Kalisch, Lukas Meier. - 1st ed. 2021. - XII, 60 S. 13 Abb.online resource. - essentials,2197-6716. - essentials,.
Einleitung -- Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs -- Das logistische Regressionsmodell -- Logistische Regression in R -- Klassifikation -- Ausblick.
Open Access
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.
ISBN: 9783658342258
Standard No.: 10.1007/978-3-658-34225-8doiSubjects--Topical Terms:
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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.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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