Produkte und Fragen zum Begriff Logistic-Regression-Menard-Scott:
-
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 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,
Preis: 32.81 € | 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 € -
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 € -
Longitudinal Research , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20020719, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Menard, Scott, Auflage: 02002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 102, Warengruppe: HC/Sozialwissenschaften allgemein, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Sage Publications, Inc, Länge: 216, Breite: 140, Höhe: 6, Gewicht: 140, 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,
Preis: 32.64 € | 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 € -
Regression , Regression ist nicht nur ein wichtiges metapsychologisches Konzept, sondern auch eine kontinuierlich präsente Erfahrung im Alltag: Das lustvolle Schweifenlassen der Gedanken und Fantasien, das Zulassen Lust versprechender Wünsche, die Beschäftigung mit idealen Selbstentwürfen oder Wendungen ins Destruktive - all diese Erfahrungsfelder belegen dessen lebenspraktische Bedeutung. Die gegenwärtige, plural gewordene Psychoanalyse versucht sich zunehmend an einer kritischen Überprüfung und Neuausrichtung des Regressionskonzepts vor dem Hintergrund aktueller Theorien und Erfahrungen aus der Praxis. In diesem Sinne diskutiert Lutz Garrels Regression als »Konzept in der Krise« und skizziert Wege einer phänomenologischen Wiederannäherung - als konstruktiver Ansatzpunkt einer sich dialogisch entfaltenden Debatte mit den Beiträger*innen des Bandes. Hauptartikel und Replik von Lutz Garrels, Kommentare von Felix Brauner, Peter Geißler, Elfriede Löchel, Thomas Meier, Kai Rugenstein und Carsten Spitzer , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 22.90 € | Versand*: 0 € -
Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables , > , Ausgabe: New, Erscheinungsjahr: 199701, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Advanced Quantitative Techniqu#7#, Autoren: Long, John Scott, Auflage/Ausgabe: New, Seitenzahl/Blattzahl: 328, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General~SOCIAL SCIENCE / Research, Fachschema: Mathematics, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Imprint-Titels: Advanced Quantitative Techniqu, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: SAGE PUBN, Länge: 237, Breite: 163, Höhe: 26, Gewicht: 671, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
Preis: 143.21 € | Versand*: 0 €
Ähnliche Suchbegriffe für Logistic-Regression-Menard-Scott:
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
Wie funktioniert eine Regression?
Wie funktioniert eine Regression?
-
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.
-
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.
-
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.
-
Wann lineare und logistische Regression?
Wann lineare und logistische Regression? Lineare Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable kontinuierlich ist und wir den Zusammenhang zwischen dieser Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersuchen möchten. Logistische Regression hingegen wird verwendet, wenn die abhängige Variable binär ist und wir die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorhersagen möchten. Die lineare Regression eignet sich gut für die Vorhersage von numerischen Werten, wie z.B. Umsatz oder Temperatur, während die logistische Regression häufig in der Medizin, Biologie oder Wirtschaft eingesetzt wird, um binäre Klassifikationen vorherzusagen, wie z.B. ob ein Patient an einer Krankheit leidet oder nicht. Beide Regressionsmodelle sind parametrisch, was bedeutet, dass sie eine bestimmte Formel verwenden, um den Zusammenhang zwischen den Variablen zu modellieren. Die Wahl zwischen linearer und logistischer Regression hängt also davon ab, ob die abhängige Variable kontinuierlich oder binär ist und welche Art von Vorhersage wir treffen möchten.
-
Was passiert bei einer Regression?
Was passiert bei einer Regression? Bei einer Regression wird versucht, die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Dabei wird eine Regressionsgerade oder -kurve erstellt, die die bestmögliche Anpassung an die vorliegenden Datenpunkte bietet. Ziel ist es, die abhängige Variable basierend auf den unabhängigen Variablen vorherzusagen oder zu erklären. Die Qualität der Regression wird anhand verschiedener Kennzahlen wie dem Bestimmtheitsmaß R² oder dem p-Wert bewertet. Letztendlich ermöglicht die Regression eine statistische Analyse und Interpretation von Zusammenhängen zwischen Variablen.
-
Was ist Regression ohne Fixierung?
Regression ohne Fixierung bezieht sich auf eine statistische Analysemethode, bei der keine spezifische Gruppe oder Variable als Referenzpunkt festgelegt wird. Stattdessen wird die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht, ohne dass eine bestimmte Gruppe als Vergleichsgruppe verwendet wird. Dies ermöglicht eine allgemeinere Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Variablen.
-
Was bedeutet "Regression zur Mitte"?
Die "Regression zur Mitte" ist ein statistisches Phänomen, das besagt, dass extreme Messwerte bei wiederholter Messung eher in Richtung des Durchschnitts tendieren. Das bedeutet, dass extreme Ausreißer in einer ersten Messung wahrscheinlich weniger extrem ausfallen werden, wenn die Messung wiederholt wird. Dieses Phänomen tritt auf, weil extreme Werte oft auf Zufall oder Messfehler zurückzuführen sind und bei wiederholter Messung diese Einflüsse ausgeglichen werden.