Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R (essentials) - Softcover

Über die Autorin bzw. den Autor

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.

Von der hinteren Coverseite

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

• Statistikanwender aus allen Fachbereichen mit Grundkenntnissen der linearen Regression