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Logistische Regression: Eine anwendungsorientierte Einführung mit R: essentials

Autor Markus Kalisch, Lukas Meier
de Limba Germană Paperback – 21 iul 2021
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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Din seria essentials

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Specificații

ISBN-13: 9783658342241
ISBN-10: 3658342242
Ilustrații: XII, 60 S. 13 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.11 kg
Ediția:1. Aufl. 2021
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Spektrum
Seria essentials

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

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

Notă biografică

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.

Textul de pe ultima copertă

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
Die Zielgruppen
  • Statistikanwender aus allen Fachbereichen mit Grundkenntnissen der linearen Regression
Die Autoren
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.

Caracteristici

Dieses Buch ist Open Access, das heißt, Sie haben freien und unlimitierten Zugang. Übersichtliche und intuitive Darstellung des Modells