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...
Saved in:
| Superior document: | Essentials |
|---|---|
| : | |
| TeilnehmendeR: | |
| Year of Publication: | 2021 |
| Language: | German |
| Series: | Essentials
|
| Physical Description: | 1 online resource (64 p.) |
| Notes: | Description based upon print version of record. |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| LEADER | 02177nam a22005053u 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 993544891604498 | ||
| 005 | 20231110232113.0 | ||
| 006 | m d | ||
| 007 | cr -n--------- | ||
| 008 | 220617s2021||||||| o|||||||||||ger|d | ||
| 020 | |a 3-658-34225-0 | ||
| 035 | |a (CKB)5470000000830890 | ||
| 035 | |a EBL6681092 | ||
| 035 | |a (AU-PeEL)EBL6681092 | ||
| 035 | |a (oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/71649 | ||
| 035 | |a (MiAaPQ)EBC6681092 | ||
| 035 | |a (PPN)258062770 | ||
| 035 | |a (EXLCZ)995470000000830890 | ||
| 040 | |a AU-PeEL |b eng |c AU-PeEL |d AU-PeEL | ||
| 041 | 0 | |a deu | |
| 050 | 4 | |a QA278.2 | |
| 100 | 1 | |a Kalisch, Markus. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Logistische Regression : |b Eine Anwendungsorientierte Einführung Mit R |
| 260 | |a Wiesbaden : |b Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, |c 2021. | ||
| 300 | |a 1 online resource (64 p.) | ||
| 336 | |a text |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |a computer |b c |2 rdamedia | ||
| 338 | |a online resource |b cr |2 rdacarrier | ||
| 490 | 1 | |a Essentials | |
| 500 | |a Description based upon print version of record. | ||
| 520 | |a 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. | ||
| 546 | |a German | ||
| 650 | 7 | |a Probability & statistics |2 bicssc | |
| 653 | |a Logistische Regression in R | ||
| 653 | |a Logit-Modell | ||
| 653 | |a Regressionsanalyse | ||
| 653 | |a Zweistufiges Modell | ||
| 653 | |a Binäre Variablen | ||
| 653 | |a Log-Odds | ||
| 653 | |a Wahrscheinlichkeit | ||
| 653 | |a Maximum-Likelihood | ||
| 653 | |a Klassifikation | ||
| 776 | |z 3-658-34224-2 | ||
| 700 | 1 | |a Meier, Lukas. | |
| 830 | 0 | |a Essentials | |
| 906 | |a BOOK | ||
| ADM | |b 2024-07-25 01:14:13 Europe/Vienna |f system |c marc21 |a 2021-08-28 22:13:54 Europe/Vienna |g false | ||
| AVE | |i DOAB Directory of Open Access Books |P DOAB Directory of Open Access Books |x https://eu02.alma.exlibrisgroup.com/view/uresolver/43ACC_OEAW/openurl?u.ignore_date_coverage=true&portfolio_pid=5337750000004498&Force_direct=true |Z 5337750000004498 |b Available |8 5337750000004498 | ||