Relevant bibliographies by topics / Regressionsmodel

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Academic literature on the topic 'Regressionsmodel'

Author: Grafiati
Published: 2 July 2021
Last updated: 6 February 2022

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Journal articles on the topic "Regressionsmodel"

1

Kauhl, Boris, Jonas Pieper, Jürgen Schweikart, Andrea Keste, and Marita Moskwyn. "Die räumliche Verbreitung des Typ 2 Diabetes Mellitus in Berlin – Die Anwendung einer geografisch gewichteten Regressionsanalyse zur Identifikation ortsspezifischer Risikogruppen." Das Gesundheitswesen 80, S 02 (February 16, 2017): S64—S70. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-123845.

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Abstract:
Zusammenfassung Das Hintergrundwissen, welche Bevölkerungsgruppen an welchem Ort einem erhöhten Risiko an Typ 2 Diabetes Mellitus (T2DM) zu erkranken ausgesetzt ist, erlaubt effiziente und kostensparende Interventionen, die sich genau an die lokalen Risikogruppen richten. Das Ziel dieser Studie ist die Analyse der räumlichen Verteilung des T2DM und die Identifikation lokaler, bevölkerungsbasierter Risikofaktoren mithilfe globaler und lokaler Regressionsmodelle. Zur kartografischen Darstellung der T2DM Prävalenz wurde eine bivariate Kernel Density Estimation verwendet. Ein Ordinary Least Squares Regressionsmodell (OLS) wurde zur Identifikation bevölkerungsbasierter Risikofaktoren verwendet. Mithilfe eines geografisch gewichteten Regressionsmodells (GWR) wurde analysiert, wie der Zusammenhang zwischen den ermittelten Risikofaktoren und T2DM innerhalb Berlins variiert. T2DM ist vor allem im Osten und in den Randgebieten Berlins konzentriert. Das OLS Modell identifiziert Anteile an Personen über 80, Personen ohne Migrationshintergrund, Langzeitarbeitslosigkeit, Haushalte mit Kindern und einen abnehmenden Anteil alleinerziehender Haushalte als soziodemografische Risikofaktoren. Die Ergebnisse des GWR Modells deuten zusätzlich auf starke räumliche Schwankungen des Zusammenhangs zwischen den ermittelten Risikofaktoren und T2DM innerhalb Berlins hin. Die Risikofaktoren für T2DM hängen sehr stark von der lokalen soziodemografischen Zusammensetzung der Berliner Kieze ab und verdeutlichen, dass ein one-size-fits-all Ansatz für die Prävention des T2DM nicht geeignet ist. Präventionsmaßnahmen für T2DM sollten in Zukunft noch stärker auf lokal unterschiedliche Risikogruppen zugeschnitten werden.
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2

Schulte-Körne, G., W. Deimel, and H. Remschmidt. "Zur Diagnostik der Lese- Rechtschreibstörung." Zeitschrift für Kinder- und Jugendpsychiatrie und Psychotherapie 29, no. 2 (May 2001): 113–16. http://dx.doi.org/10.1024//1422-4917.29.2.113.

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Abstract:
Zusammenfassung: Das ICD-10 fordert für die klinische Diagnose der Lese-Rechtschreibstörung die Verwendung von Tabellen, die die Korrelation von Rechtschreibung bzw. Lesen und Intelligenz berücksichtigen (Regressionsmodell). Im vorliegenden Beitrag werden die Konsequenzen für die Interpretation psychometrischer Tests zur Diagnostik der Lese-Rechtschreibstörung erörtert. Außerdem wird eine Tabelle vorgestellt, mit Hilfe derer diagnostische Entscheidungen unter Berücksichtigung des Regressionsmodells getroffen werden können. Darüber hinaus wird eine Abschätzung der zu erwartenden Prävalenz auf Grund einer Computer-Simulation mitgeteilt.
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3

Sedlacek, Günther. "Zur Quantfizierung und Analyse der Nichtlinearität von Regressionsmodellen." Austrian Journal of Statistics 27, no. 3 (April 3, 2016): 171–90. http://dx.doi.org/10.17713/ajs.v27i3.537.

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Abstract:
Bei nichtlinearen Regressionsmodellen treffen im endlichen Stichprobenfall eine Reihe von statistischen Aussagen nicht zu, die für das lineare Regressionsmodell gelten. So ist die (iterativ berechnete) Kleinste-Quadrate-Summen-Schätzfunktion (KQS-Schätzfunktion) imnichtlinearen Fall nicht effizient, wenn sie auch unter gewissen Voraussetzungen asymptotisch effizient ist. Für nichtlineare Regressionsmodelle werden daher statistische Aussagen gerne mit Hilfe der asymptotischen Theorie getroffen. Zeigt das Regressionsmodell aber ausgeprägt nichtlineares Verhalten, so führen so erhaltene Aussagen zu falschen Ergebnissen. Nichtlinearitätsmaße wie die von Bates and Watts (1980) geben Aufschluß darüber, wie ausgeprägt die Nichtlinearität eines Regressions-modells ist. Passende Parametertransformationen sowie die Verwendung eines geeigneten Versuchsplans sind Möglichkeiten, die Nichtlinearität zu reduzieren, sodaß mit Hilfe von linearen Approximationen getroffene Aussagen zu validen Ergebnissen führen. Eine Fallstudie illustriert die Auswirkungen der Wahl der Versuchspunkte auf die Nichtlinearität eines Modells; die Verwendung eines geeigneten Versuchsplans kann zu einerdeutlichen Reduzierung der Nichtlinearität führen.
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4

Dorow, M., M. Löbner, J. Stein, P. Kind, J. Markert, J. Keller, E. Weidauer, and S. Riedel-Heller. "Die Nutzungsbereitschaft von Patienten mit Adipositas gegenüber neuen Medien in der Rehabilitationsnachsorge." Die Rehabilitation 56, no. 03 (April 3, 2017): 167–72. http://dx.doi.org/10.1055/s-0042-119474.

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Abstract:
Zusammenfassung Digitale Medien bieten neue Möglichkeiten für die Rehabilitationsnachsorge. Die Studie untersucht, wie hoch die Bereitschaft von Rehabilitanden ist, neue Medien (SMS, Internet, soziale Netzwerke) im Rahmen einer Nachsorge zu nutzen und welche Faktoren mit der Bereitschaft assoziiert sind. 92 Rehabilitanden (Patienten mit Adipositas) füllten einen Fragebogen zur Nutzungsbereitschaft gegenüber neuen Medien in der Nachsorge aus. Um Einflussfaktoren für die Nutzungsbereitschaft zu identifizieren wurden binär-logistische Regressionsmodelle gerechnet. Dreiviertel der Rehabilitanden (76,1%) wären bereit, neue Medien in der Nachsorge zu nutzen. Im binär-logistischen Regressionsmodell waren 2 Faktoren signifikant mit der Nutzungsbereitschaft assoziiert: der Besitz eines Smartphones und die Bereitschaft zur telefonischen Beratung. Die Mehrheit der Rehabilitanden würde neue Medien in der Rehabilitationsnachsorge nutzen. Hinderungsgründe sollten zukünftig genauer erforscht werden.
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5

Poddig, Thorsten, and Kerstin Petersmeier. "Das nichtparametrische Regressionsmodell." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 31, no. 11 (2002): 633–37. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2002-11-633.

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6

Brenne, Silke, Jürgen Breckenkamp, Matthias David, Theda Borde, and Oliver Razum. "Zum Einfluss eines Migrationshintergrundes auf die Umsetzung der Stillabsicht und ein vorzeitiges Abstillen." Zeitschrift für Geburtshilfe und Neonatologie 222, no. 06 (July 3, 2018): 254–61. http://dx.doi.org/10.1055/a-0641-6388.

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Abstract:
Zusammenfassung Fragestellungen Aktuelle Untersuchungen zum Stillverhalten mit einer angemessenen Berücksichtigung von Migrationsaspekten liegen aus Deutschland nicht vor. Folgende Forschungsfragen sollten mithilfe einer prospektiven Studie beantwortet werden: Welche Faktoren beeinflussen (vorzeitige) Abstillwahrscheinlichkeit und tatsächliche Stilldauer? Welche Rollen spielen Migrationshintergrund (MH) und -generation? Bleiben beobachtete Effekte bestehen, wenn für Bildung, Parität usw. kontrolliert wird? Patientinnenkollektiv und Methodik In einem einjährigen Untersuchungszeitraum wurden in drei Berliner Geburtskliniken Frauen bei Kreißsaalaufnahme u. a. zu soziodemografischen Angaben und Migrationsaspekten befragt. Am 2./3 Tag post partum erfolgte nochmals ein standardisiertes Interview u. a. zu Stillbeginn und geplanter Stilldauer. Ein Teilkollektiv wurde 6 Monate post partum telefonisch u. a. zur tatsächlichen Stilldauer befragt. Das Stillverhalten wurde anhand multivariater Regressionsmodelle analysiert. Für die Analyse der tatsächlichen Stilldauer und möglicher Einflussfaktoren wurde eine Cox-Regression durchgeführt. Ergebnisse Das präpartal befragte Kollektiv umfasste 7100 Frauen (57,9% mit Migrationshintergrund), auf den Wochenbettstationen wurden 6884 Frauen erreicht, beim Teilkollektiv 6 Monate postpartal 605 Frauen. 55,9% der Migrantinnen der 1. Migrantinnengeneration, 32,9% der Frauen der 2./3. Generation und 52,9% der Frauen ohne MH stillten 6 Monate postpartal noch (p<0,001). Im adjustierten Regressionsmodell hatten Frauen mit Migrationshintergrund eine größere Chance mit dem Stillen zu beginnen als Frauen ohne MH. Mit einer Regressionsanalyse nach Cox wurde die Wahrscheinlichkeit, innerhalb von sechs Monaten abzustillen, überprüft: Im adjustierten Modell zeigte sich kein Effekt des Migrationsstatus. Schlussfolgerung Der Faktor Migrationshintergrundes hat nur einen geringen Einfluss auf das Stillverhalten. Bei der Betrachtung möglicher Unterschiede sollte die Migrationsgeneration beachtet werden.
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7

Hamerle, A. "Regressionsmodelle für gruppierte Verweildauern und Lebenszeiten." Zeitschrift für Operations Research 29, no. 8 (December 1985): B243—B260. http://dx.doi.org/10.1007/bf01918299.

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8

Singer, Rainer, and Klaus Danzer. "Homogenitätsuntersuchungen von Festkörpern mit Hilfe linearer Regressionsmodelle." Zeitschrift für Chemie 24, no. 9 (August 31, 2010): 339–41. http://dx.doi.org/10.1002/zfch.19840240918.

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9

Freier, B., and W. Karg. "Regressionsmodelle für die Schnellbonitur des Spinnmilbenbefalls in Apfelanlagen." Journal of Applied Entomology 105, no. 1-5 (January 12, 1988): 48–52. http://dx.doi.org/10.1111/j.1439-0418.1988.tb00160.x.

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10

Pritscher, Elisabeth, A. Bäumler, and L. Fahrmeir. "Marginale Regressionsmodelle für ordinale Waldschadensdaten mit räumlicher Korrelation." Forstwissenschaftliches Centralblatt 113, no. 1 (December 1994): 367–78. http://dx.doi.org/10.1007/bf02936711.

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Dissertations / Theses on the topic "Regressionsmodel"

1

Fjellström, Albert, and Christian Martincu. "Spelartransfers effekt på börsnoterade fotbollsklubbars aktiekurs." Thesis, Högskolan Kristianstad, Fakulteten för ekonomi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hkr:diva-22131.

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2

Lieres, und Wilkau Carsten von. "Test auf Additivität im nichtparametrischen Regressionsmodell." [S.l. : s.n.], 2001. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=962676411.

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3

Wellmann, Robin. "On data depth with application to regression models and tests /." Berlin : Logos-Verl, 2008. http://d-nb.info/988446421/04.

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4

Stegare, Martin, and Mohammed Issa. "Datadriven Prognostisering : En Regressionsmodell för Bättre Beslutsfattande inom Kollektivtrafiken." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-252744.

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Abstract:
Hur kommer det sig att antalet resenärer inom Stockholms kollektivtrafik skiljer sig kraftigt från dag till dag? Är skillnaden rent slumpmässig eller spelar faktorer som befolkningsmängd, lufttemperatur, nederbörd, månad eller veckodag en signifikant roll för att förklara variationen? Denna uppsats ämnar att utforska dessa externa variablers påverkan på kollektivtrafiken och hur denna typ av datadriven information kan leda till bättre understödda beslut. Den applicerade metoden var multipel linjär regression och data som användes mottogs från Trafikförvaltningen, SMHI och SCB. Slutsatsen från studien visar att variationerna i antal resenärer i Stockholms Lokaltrafik kan förklaras med cirka 84\% från befolkningsmängden, månad och veckodag.
Why is it that the number of travellers in Stockholm's public transportation differs from day to day? Is the difference arbitrary or do factors such as population, temperature, weather conditions, months, or even weekdays have a significant role in this variation? This thesis aims to explore these external variables and their effect on public transportation, as well as how this type of data driven information can result in well supported decisions. The method applied to the study was multiple linear regression and the data used was retrieved from Trafikförvaltningen, SMHI, and SCB. The study concluded that the variations in the number of travellers in Stockholm's public transportation is up to 84\% explained by population, as well as month and weekday.
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5

Neumeyer, Natalie. "Vergleich nichtparametrischer Regressionsfunktionen unter Verwendung stochastischer Prozesse." [S.l.] : [s.n.], 2001. http://www-brs.ub.ruhr-uni-bochum.de/netahtml/HSS/Diss/NeumeyerNatalie.

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6

Schnoor, Britta. "Modellauswahlkriterien in der Regressionsanalyse ohne Wiederholungen der zu erklärenden Variablen /." Göttingen : V. Schwerin, 1995. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=006765330&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.

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7

Ilouga, Pierre Emmanuel. "Asymptotischer Vergleich höherer Ordnung adaptiver linearer Schätzer in Regressionsmodellen." [S.l. : s.n.], 2001. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=961727020.

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8

Löwendick, Martin. "On smoothing under bounds and geometric contraints." [S.l. : s.n.], 1999. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=959981020.

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9

Kus, Christian. "Erkennung von Adressenausfallrisiken Kontodatenanalyse unter Einsatz binärer logistischer Regressionsmodelle." Hamburg Kovač, 2010. http://d-nb.info/100154739X/04.

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10

Prescher, Martin. "Robuste Risiko-Optimierung mit multi-objective neural networks /." Berlin : Logos-Verl, 2008. http://d-nb.info/99137911X/04.

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Books on the topic "Regressionsmodel"

1

Säfken, Benjamin. Semiparametrische Regressionsmodelle in der Versorgungsplanung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-08786-9.

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2

Giesselmann, Marco, and Michael Windzio. Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-531-18695-5.

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3

Windzio, Michael. Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-531-18852-2.

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4

Kaufmann, Gwen. Rückwirkungen von Markentransfers auf die Muttermarke: Messmethoden und empirische Befunde. Wiesbaden: Dt. Univ.-Verl., 2005.

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5

Knautz, Henning. Nichtlineare Schätzung des Parametervektors im linearen Regressionsmodell. Frankfurt am Main: A. Hain, 1993.

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6

Schmidt, Karsten. Parameterschätzung im linearen Regressionsmodell bei Vorinformation in Ungleichungsform. Frankfurt am Main: A. Hain, 1992.

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7

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten. Frankfurt am Main: P. Lang, 1998.

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8

Stahlecker, Peter. A priori Information und Minimax-Schätzung im linearen Regressionsmodell. Frankfurt am Main: Athenäum, 1987.

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9

Fry, John M. (John Michael), 1980-, ed. Regression: Linear models in statistics. London: Springer, 2010.

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10

Linden, Martin. Das Risikoverhalten linearer und adaptiver verzerrter Schätzer im linearen Regressionsmodell. Bergisch Gladbach: Eul, 1994.

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Book chapters on the topic "Regressionsmodel"

1

Kalisch, Markus, and Lukas Meier. "Einleitung." In essentials, 1–2. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-34225-8_1.

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Abstract:
ZusammenfassungIn der Einführung wird anhand von Beispielen und den damit verbundenen Fragestellungen motiviert, wieso und wann man ein logistisches Regressionsmodell verwenden kann und wieso das lineare Regressionsmodell dazu nicht geeignet ist.
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2

Bättig, Daniel. "Regressionsmodelle." In Angewandte Datenanalyse, 267–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-43394-2_12.

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3

Fahrmeir, Ludwig, Thomas Kneib, and Stefan Lang. "Regressionsmodelle." In Regression, 19–58. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01837-4_2.

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4

Bättig, Daniel. "Regressionsmodelle." In Angewandte Datenanalyse, 271–90. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-54220-0_12.

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5

Schmidt, Karsten, and Götz Trenkler. "Multiples Regressionsmodell." In Moderne Matrix-Algebra, 195–209. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-08806-7_13.

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6

Schmidt, Karsten, and Götz Trenkler. "MULTIPLES REGRESSIONSMODELL." In Einführung in die Moderne Matrix-Algebra, 211–26. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46773-2_12.

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7

Fahrmeir, Ludwig, Thomas Kneib, and Stefan Lang. "Lineare Regressionsmodelle." In Regression, 59–188. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01837-4_3.

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8

Fahrmeir, Ludwig, Thomas Kneib, and Stefan Lang. "Kategoriale Regressionsmodelle." In Regression, 235–52. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01837-4_5.

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9

Wolters, Jürgen. "Dynamische Regressionsmodelle." In Arbeiten mit ökonometrischen Modellen, 47–83. Heidelberg: Physica-Verlag HD, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7908-2652-4_3.

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10

Kalisch, Markus, and Lukas Meier. "Das logistische Regressionsmodell." In essentials, 13–29. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-34225-8_3.

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Abstract:
ZusammenfassungDas lineare Regressionsmodell wird zu Kapitelbeginn als zweistufiges Modell neu interpretiert. Darauf aufbauend wird das logistische Regressionsmodell äquivalent als Modell für binäre Zielgrößen eingeführt. Dabei wird gezeigt, dass die logistische Regression ein Spezialfall der verallgemeinerten linearen Modelle (GLM) ist. Als wichtige Komponenten solcher Modelle werden Verteilung, Erwartungswert, linearer Prädiktor und Linkfunktion besprochen. Als Alternative zu dieser Herangehensweise wird die logistische Regression als latentes Variablenmodell vorgestellt. Anschließend wird die Interpretation der Modellparameter auf der Skala der Log-Odds, Odds und Wahrscheinlichkeit ausführlich besprochen. Den Abschluss bildet ein kurzer Ausblick auf Modelle mit mehreren Variablen und Methoden der Parameterschätzung bzw. Inferenz.
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