Wir verwenden Cookies und Analyse-Tools, um die Nutzerfreundlichkeit der Internet-Seite zu verbessern und für Marketingzwecke. Wenn Sie fortfahren, diese Seite zu verwenden, nehmen wir an, dass Sie damit einverstanden sind. Zur Datenschutzerklärung.
Logistische Regression
CHF 50.75
Auf Lager
SKU
VC5TGJAM3KV
1 Verfügbar 
Geliefert zwischen Fr., 30.01.2026 und Mo., 02.02.2026
Details
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.
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
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783658342241
- Auflage 1. Aufl. 2021
- Sprache Deutsch
- Genre Stochastik & Mathematische Statistik
- Lesemotiv Verstehen
- Größe H210mm x B148mm
- Jahr 2021
- EAN 9783658342241
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-3-658-34224-1
- Veröffentlichung 09.08.2021
- Titel Logistische Regression
- Autor Markus Kalisch , Lukas Meier
- Untertitel Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
- Herausgeber Springer Gabler
- Anzahl Seiten 60
Bewertungen
Schreiben Sie eine Bewertung
