Produkte und Fragen zum Begriff Applied-Logistic-Regression-Analysis:
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Applied Logistic Regression Analysis , > , Erscheinungsjahr: 20011001, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Menard, Scott William, Seitenzahl/Blattzahl: 120, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Sage Publications, Inc., Länge: 216, Breite: 140, Höhe: 7, Gewicht: 162, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Logistic Regression , From Introductory to Advanced Concepts and Applications , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20090401, Produktform: Leinen, Beilage: HC gerader Rücken kaschiert, Autoren: Menard, Scott William, Seitenzahl/Blattzahl: 394, Fachschema: Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung, Warengruppe: HC/Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Sage Publications, Inc, Länge: 241, Breite: 196, Höhe: 26, Gewicht: 929, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Relevanz: 0000, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
Preis: 170.09 € | Versand*: 0 € -
Applied Regression Analysis for Business , This book offers hands-on statistical tools for business professionals by focusing on the practical application of a single-equation regression. The authors discuss commonly applied econometric procedures, which are useful in building regression models for economic forecasting and supporting business decisions. A significant part of the book is devoted to traps and pitfalls in implementing regression analysis in real-world scenarios. The book consists of nine chapters, the final two of which are fully devoted to case studies. Today's business environment is characterised by a huge amount of economic data. Making successful business decisions under such data-abundant conditions requires objective analytical tools, which can help to identify and quantify multiple relationships between dozens of economic variables. Single-equation regression analysis, which is discussed in this book, is one such tool. The book offers a valuable guide and is relevant in various areas of economic and business analysis, including marketing, financial and operational management. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 71.09 € | Versand*: 0 € -
Interaction Effects in Logistic Regression , > , Erscheinungsjahr: 20010201, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Jaccard, James, Seitenzahl/Blattzahl: 80, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Sage Publications, Inc, Länge: 216, Breite: 140, Höhe: 5, Gewicht: 114, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 32.28 € | Versand*: 0 € -
Siddiqui, Aqsa: Determining Factors Causing Child Labor By Using Multiple Linear And Logistic Regression Analysis
Determining Factors Causing Child Labor By Using Multiple Linear And Logistic Regression Analysis , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 17.95 € | Versand*: 0 € -
Logistic Regression Models for Ordinal Response Variables , > , Erscheinungsjahr: 20051101, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: O'Connell, Ann A., Seitenzahl/Blattzahl: 120, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Warengruppe: TB/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Sage Publications, Inc, Länge: 216, Breite: 140, Höhe: 7, Gewicht: 162, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 32.81 € | Versand*: 0 € -
Bilinear Regression Analysis , This book expands on the classical statistical multivariate analysis theory by focusing on bilinear regression models, a class of models comprising the classical growth curve model and its extensions. In order to analyze the bilinear regression models in an interpretable way, concepts from linear models are extended and applied to tensor spaces. Further, the book considers decompositions of tensor products into natural subspaces, and addresses maximum likelihood estimation, residual analysis, influential observation analysis and testing hypotheses, where properties of estimators such as moments, asymptotic distributions or approximations of distributions are also studied. Throughout the text, examples and several analyzed data sets illustrate the different approaches, and fresh insights into classical multivariate analysis are provided. This monograph is of interest to researchers and Ph.D. students in mathematical statistics, signal processing and other fields where statistical multivariate analysis is utilized. It can also be used as a text for second graduate-level courses on multivariate analysis. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 64.67 € | Versand*: 0 €
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Ist ABA (Applied Behavior Analysis) hilfreich bei Autismus?
Ja, ABA (Applied Behavior Analysis) ist eine evidenzbasierte Therapiemethode, die bei Autismus sehr hilfreich sein kann. ABA zielt darauf ab, das Verhalten von Menschen mit Autismus zu verstehen und zu modifizieren, indem positive Verstärkung und andere Verhaltensstrategien eingesetzt werden. Es hat sich gezeigt, dass ABA bei der Verbesserung der sozialen Fähigkeiten, der Kommunikation und der Selbstständigkeit bei Menschen mit Autismus wirksam ist.
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Wann Regression?
"Wann Regression?" ist eine Frage, die oft in statistischen Analysen gestellt wird, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen. Regression wird verwendet, um den Einfluss einer oder mehrerer unabhhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu untersuchen. Man sollte Regression verwenden, wenn man verstehen möchte, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt und ob es eine statistisch signifikante Beziehung zwischen ihnen gibt. Es ist wichtig, Regression sorgfältig anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse interpretiert werden können und aussagekräftig sind. In der Praxis wird Regression häufig in der Wirtschaft, den Sozialwissenschaften und der Medizin eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.
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Wann logistische Regression?
Die logistische Regression wird verwendet, wenn wir eine binäre abhängige Variable vorhersagen möchten, also wenn wir eine Ja/Nein- oder Erfolg/Misserfolg-Situation modellieren wollen. Sie eignet sich gut für die Analyse von kategorialen Daten und die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses. Die logistische Regression ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf Basis der unabhhängigen Variablen zu schätzen und somit Vorhersagen zu treffen. Sie wird häufig in den Bereichen der Medizin, Psychologie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt, um beispielsweise das Risiko von Krankheiten, das Kaufverhalten von Kunden oder die Wahrscheinlichkeit von Abwesenheiten am Arbeitsplatz zu untersuchen.
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Warum logistische Regression?
Logistische Regression ist eine häufig verwendete statistische Methode zur Vorhersage von binären Ergebnissen, wie z.B. Ja/Nein oder Erfolg/Misserfolg. Sie eignet sich gut für Situationen, in denen die abhängige Variable kategorisch ist und die unabhängigen Variablen kontinuierlich oder kategorisch sein können. Durch die Anpassung einer S-Kurve an die Daten kann die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorhersagen. Zudem ermöglicht sie die Interpretation der Auswirkung einzelner Variablen auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses. Insgesamt ist die logistische Regression eine leistungsstarke und flexible Methode zur Modellierung von binären Ergebnissen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Sozialwissenschaften.
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Was ist der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression?
Der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression besteht darin, wie die Funktionen modelliert werden. Bei der nichtlinearen Regression wird eine parametrische Funktion verwendet, die jedoch nichtlinear in den Parametern ist. Bei der nichtparametrischen Regression wird hingegen keine spezifische parametrische Funktion vorgegeben, sondern die Funktion wird direkt aus den Daten geschätzt, ohne Annahmen über deren Form zu machen.
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Wie funktioniert eine Regression?
Wie funktioniert eine Regression?
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Was ist Age Regression?
Age Regression bezieht sich auf eine psychologische Technik oder einen Zustand, bei dem eine Person in einen früheren Entwicklungsstand zurückkehrt. Dies kann durch Hypnose, Meditation oder andere Techniken erreicht werden. Es wird oft verwendet, um traumatische Erinnerungen zu verarbeiten oder emotionale Probleme zu lösen, indem man sich in einen sichereren und einfacheren Zustand versetzt.
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Ist der Einfluss einer Variable bei multipler Regression signifikanter als bei einfacher Regression?
In der multiplen Regression werden mehrere unabhängige Variablen gleichzeitig berücksichtigt, was es ermöglicht, den Einfluss jeder einzelnen Variable unter Berücksichtigung der anderen Variablen zu analysieren. Dadurch kann der Einfluss einer Variable genauer bestimmt werden, da mögliche Störvariablen kontrolliert werden können. Dies kann zu einer höheren Signifikanz des Einflusses einer Variable im Vergleich zur einfachen Regression führen.
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Was sind Applied Energistics 2 und Mekanism?
Applied Energistics 2 ist eine Modifikation für das Spiel Minecraft, die ein fortschrittliches Lager- und Automatisierungssystem einführt. Es ermöglicht Spielern, Ressourcen effizient zu lagern, zu organisieren und automatisch zu verarbeiten. Mekanism ist ebenfalls eine Modifikation für Minecraft, die verschiedene Maschinen und Werkzeuge hinzufügt, um die Ressourcengewinnung und -verarbeitung zu verbessern. Es bietet unter anderem fortschrittliche Energieerzeugung, Raffinerien und chemische Reaktoren.
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Ist die FH die neue Applied Hauptschule?
Nein, die Fachhochschule (FH) ist keine neue Applied Hauptschule. Die FH ist eine Hochschule, an der praxisorientierte Studiengänge angeboten werden, die oft einen direkten Bezug zur Arbeitswelt haben. Im Gegensatz zur Hauptschule, die eine Schulform des allgemeinbildenden Schulsystems ist, handelt es sich bei der FH um eine Einrichtung des Hochschulbereichs.
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Was ist das Problem mit Applied Energistics?
Applied Energistics ist ein Mod für das Spiel Minecraft, das komplexe automatisierte Lager- und Verarbeitungssysteme ermöglicht. Das Problem mit Applied Energistics besteht darin, dass es für Anfänger oft sehr komplex und schwierig zu verstehen ist. Es erfordert ein gewisses Maß an technischem Verständnis und Erfahrung, um es effektiv nutzen zu können.
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Wann Korrelation und wann Regression?
Wann Korrelation und wann Regression? Korrelation wird verwendet, um den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen, ohne eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zu postulieren. Wenn man herausfinden möchte, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen, ist die Korrelation die geeignete Methode. Regression hingegen wird verwendet, um eine Vorhersage oder Schätzung einer abhängigen Variablen basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu machen. Wenn man also den Einfluss einer oder mehrerer Variablen auf eine andere Variable untersuchen möchte, ist die Regression die passende Methode. Insgesamt kann man sagen, dass Korrelation verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Variablen zu untersuchen, während Regression verwendet wird, um Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf diesen Zusammenhängen zu machen. Beide Methoden sind wichtige Werkzeuge in der statistischen Analyse, jedoch mit unterschiedlichen Anwendungsgebieten und Zielen.