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Logistische Regression

Eine anwendungsorientierte Einführung mit R

de

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Éditeur :

Springer Spektrum


Paru le : 2021-07-20



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Description

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.
Pages
60 pages
Collection
n.c
Parution
2021-07-20
Marque
Springer Spektrum
EAN papier
9783658342241
EAN PDF
9783658342258
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
6
Taille du fichier
1044 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
0,00 €
EAN EPUB
9783658342258
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
6
Taille du fichier
3830 Ko
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Prix
0,00 €
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.

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