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Logistische Regression

  • Kartonierter Einband
  • 60 Seiten
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Dieses Open-Access-Buch gibt eine anwendungsorientierte Einführung in die logistische Regression. Ausgehend von Grundkenntnissen d... Weiterlesen
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58.50 CHF 46.80
Noch nicht erschienen. Erhältlich ab 21.08.2021
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Beschreibung

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.



Dieses Buch ist Open Access, das heißt, Sie haben freien und unlimitierten Zugang.

Übersichtliche und intuitive Darstellung des Modells



Autorentext
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.

Inhalt
Einleitung.- Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs.- Das logistische Regressionsmodell.- Logistische Regression in R.- Klassifikation.- Ausblick

Produktinformationen

Titel: Logistische Regression
Untertitel: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
Autor:
EAN: 9783658342241
ISBN: 978-3-658-34224-1
Format: Kartonierter Einband
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Herausgeber: Spektrum
Genre: Analysis
Anzahl Seiten: 60
Gewicht: 112g
Größe: H210mm x B210mm x T148mm
Veröffentlichung: 21.08.2021
Jahr: 2021
Auflage: 1. Aufl. 2021

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