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 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.

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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 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.

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Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

by Markus Kalisch, Lukas Meier
Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

by Markus Kalisch, Lukas Meier

Paperback(1. Aufl. 2021)

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Overview

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.


Product Details

ISBN-13: 9783658342241
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date: 07/21/2021
Series: essentials
Edition description: 1. Aufl. 2021
Pages: 60
Product dimensions: 5.83(w) x 8.27(h) x (d)
Language: German

About the Author

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.

Table of Contents

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