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Logistische Regression

Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

,

Éditeur :

Springer Spektrum

Paru le : 2021-07-20

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...
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Description du livre


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.

À propos

Auteur
Markus Kalisch , Lukas Meier
Éditeur
Springer Spektrum
Collection
n.c
Parution
2021-07-20
Pages
60 pages
EAN papier
9783658342241

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Markus Kalisch
Defaut-Illustration Lukas Meier
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.

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9783658342258
Prix
0,00 €
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
6
Taille du fichier
1044 Ko
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EAN EPUB
9783658342258
Prix
0,00 €
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
6
Taille du fichier
3830 Ko
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