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Logistische Regressionsanalyse: Eine Einführung: Methoden der Politikwissenschaft

Autor Joachim Behnke
de Limba Germană Paperback – 5 noi 2014
​Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.
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Specificații

ISBN-13: 9783658050818
ISBN-10: 3658050810
Pagini: 100
Ilustrații: VII, 131 S.
Dimensiuni: 148 x 210 x 10 mm
Greutate: 0.19 kg
Ediția:2015
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer VS
Seria Methoden der Politikwissenschaft

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Public țintă

Upper undergraduate

Cuprins

Lineare Regression und das Modell der linearen Wahrscheinlichkeit.- Das Logit-Modell.- Das Maximum-Likelihood-Verfahren zur Schätzung der Logitfunktion.- Interpretation der Koeffizienten der logistischen Regression.- Goodness-of-fit-Maße, Modellvergleiche und Signifikanztests.

Notă biografică

Prof. Dr. Joachim Behnke ist Inhaber des Lehrstuhls für Politikwissenschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen.

Textul de pe ultima copertă

Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.
Der Inhalt
Lineare Regression und das Modell der linearen Wahrscheinlichkeit.- Das Logit-Modell.- Das Maximum-Likelihood-Verfahren zur Schätzung der Logitfunktion.- Interpretation der Koeffizienten der logistischen Regression.- Goodness-of-fit-Maße, Modellvergleiche und Signifikanztests
Die Zielgruppen
Dozierende und Studierende der Sozialwissenschaften mit statistischen Grundkenntnissen auf dem Level der multivariaten linearen Regression

Der Autor
Prof. Dr. Joachim Behnke ist Inhaber des Lehrstuhls für Politikwissenschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen.

Caracteristici

Kurze und kompakte Einführung Mit Anwendungsbeispielen aus der Politischen Soziologie Für Studierende und Forscher gleichermaßen geeignet Includes supplementary material: sn.pub/extras