Generalisiertes Lineares Modell

Logistische Regression
In diesem Beitrag geht es darum, wie wir die Prinzipien der Regression nutzen können, um Vorhersagen auch dann zu ermöglichen, wenn die abhängige Variable nominalskaliert ist. Das Ziel ist die Replikation der Ergebnisse von Lin et al. (2023).
Zuletzt aktualisiert am 21. Okt.. 2025 KliPPs
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Logistische Regression
In diesem Beitrag wird die logistische Regression behandelt, die sich im Falle einer dichotomen abhängigen Variable eignet. Dabei werden der Logit (die Linkfunktion), die Erfolgswahrscheinlichkeit und die Odds erläutert. Es erfolgt ein Vergleich zwischen logistischer Regression und normaler Regressionsanalyse sowie eine Demonstration der logistischen Regressionsanalyse, bei der die Beiträge einzelner Prädiktoren zur Vorhersage untersucht werden.
Zuletzt aktualisiert am 7. Feb.. 2025 KliPPs-Legacy
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