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100	1		_aKalisch, Markus. _eauthor. _4aut _4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245	1	0	_aLogistische Regression _h[electronic resource] : _bEine anwendungsorientierte Einführung mit R / _cvon Markus Kalisch, Lukas Meier.
250			_a1st ed. 2021.
264		1	_aWiesbaden : _bSpringer Fachmedien Wiesbaden : _bImprint: Springer Spektrum, _c2021.
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505	0		_aEinleitung -- Aspekte desWahrscheinlichkeitsbegriffs -- Das logistische Regressionsmodell -- Logistische Regression in R -- Klassifikation -- Ausblick.
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520			_aDieses 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.
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650	1	4	_aLinear Models and Regression.
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