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Cover: 9783658342241 | Logistische Regression | Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
Dekorationsartikel gehören nicht zum Leistungsumfang.
Logistische Regression
Eine anwendungsorientierte Einführung mit R
Taschenbuch von Markus Kalisch (u. a.)
Sprache: Deutsch

14,99 €*

inkl. MwSt.

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Kategorien:
Beschreibung
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.
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.
Über 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.
Zusammenfassung

Dieses Buch ist Open Access, das heißt, Sie haben freien und unlimitierten Zugang.

Übersichtliche und intuitive Darstellung des Modells

Inhaltsverzeichnis
Einleitung.- Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs.- Das logistische Regressionsmodell.- Logistische Regression in R.- Klassifikation.- Ausblick
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: essentials
Inhalt: xii
60 S.
13 s/w Illustr.
60 S. 13 Abb.
ISBN-13: 9783658342241
ISBN-10: 3658342242
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-34224-1
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kalisch, Markus
Meier, Lukas
Hersteller: Springer-Verlag GmbH
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Springer Spektrum
Verantwortliche Person für die EU: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Abraham-Lincoln-Str. 46, D-65189 Wiesbaden, info@bod.de
Abbildungen: Bibliographie
Maße: 210 x 148 x 5 mm
Von/Mit: Markus Kalisch (u. a.)
Erscheinungsdatum: 21.07.2021
Gewicht: 0,107 kg
Artikel-ID: 119921041
Über 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.
Zusammenfassung

Dieses Buch ist Open Access, das heißt, Sie haben freien und unlimitierten Zugang.

Übersichtliche und intuitive Darstellung des Modells

Inhaltsverzeichnis
Einleitung.- Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs.- Das logistische Regressionsmodell.- Logistische Regression in R.- Klassifikation.- Ausblick
Details
Erscheinungsjahr: 2021
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: essentials
Inhalt: xii
60 S.
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60 S. 13 Abb.
ISBN-13: 9783658342241
ISBN-10: 3658342242
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-658-34224-1
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kalisch, Markus
Meier, Lukas
Hersteller: Springer-Verlag GmbH
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
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Verantwortliche Person für die EU: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Abraham-Lincoln-Str. 46, D-65189 Wiesbaden, info@bod.de
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Von/Mit: Markus Kalisch (u. a.)
Erscheinungsdatum: 21.07.2021
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