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Produkte zum Begriff Regression:

Logistic Regression (Menard, Scott William)
Logistic Regression (Menard, Scott William)

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, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,

Preis: 178.64 € | Versand*: 0 €
Menard, Scott: Applied Logistic Regression Analysis
Menard, Scott: Applied Logistic Regression Analysis

Applied Logistic Regression Analysis , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 63.02 € | Versand*: 0 €
Interaction Effects in Logistic Regression (Jaccard, James)
Interaction Effects in Logistic Regression (Jaccard, James)

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, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,

Preis: 32.28 € | Versand*: 0 €
Applied Logistic Regression Analysis (Menard, Scott William)
Applied Logistic Regression Analysis (Menard, Scott William)

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, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,

Preis: 32.81 € | Versand*: 0 €

Wann Regression?

"Wann Regression?" ist eine Frage, die oft in statistischen Analysen gestellt wird, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Varia...

"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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Analysis Trend Prediction Relationship Data Model Correlation Forecasting Statistics Variables

Warum logistische Regression?

Logistische Regression ist eine häufig verwendete statistische Methode zur Vorhersage von binären Ergebnissen, wie z.B. Ja/Nein od...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Optimierung Prognose Klassifizierung Modell Vergleich Anpassung Steuerung Identifikation Analyse

Wann logistische Regression?

Die logistische Regression wird verwendet, wenn wir eine binäre abhängige Variable vorhersagen möchten, also wenn wir eine Ja/Nein...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Linearklassifikation Nonlinearklassifikation Regression Klassifizierung Modellbildung Fehlerminimierung Statistik Mathematik Datenanalyse

Was ist der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression?

Der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression besteht darin, wie die Funktionen modelliert...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Osborne, Jason W.: Best Practices in Logistic Regression
Osborne, Jason W.: Best Practices in Logistic Regression

Best Practices in Logistic Regression , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 99.22 € | Versand*: 0 €
Logistic Regression - David G. Kleinbaum  Mitchel Klein  Kartoniert (TB)
Logistic Regression - David G. Kleinbaum Mitchel Klein Kartoniert (TB)

This highly readable book describes fundamental and advanced concepts and methods of logistic regression. The 3rd edition includes three new chapters an updated computer appendix and an expanded section on modeling guidelines that consider causal diagrams.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €
Log-Linear Models And Logistic Regression - Ronald Christensen  Kartoniert (TB)
Log-Linear Models And Logistic Regression - Ronald Christensen Kartoniert (TB)

As the new title indicates this second edition of Log-Linear Models has been modi?ed to place greater emphasis on logistic regression. In addition to new material the book has been radically rearranged. The fundamental material is contained in Chapters 1-4. Intermediate topics are presented in Chapters 5 through 8. Generalized linear models are presented in Ch- ter 9. The matrix approach to log-linear models and logistic regression is presented in Chapters 10-12 with Chapters 10 and 11 at the applied Ph.D. level and Chapter 12 doing theory at the Ph.D. level. The largest single addition to the book is Chapter 13 on Bayesian bi- mial regression. This chapter includes not only logistic regression but also probit and complementary log-log regression. With the simplicity of the Bayesian approach and the ability to do (almost) exact small sample s- tistical inference I personally ?nd it hard to justify doing traditional large sample inferences. (Another possibility is to do exact conditional inference but that is another story.) Naturally Ihavecleaneduptheminor?awsinthetextthatIhavefound. All examples theorems proofs lemmas etc. are numbered consecutively within each section with no distinctions between them thus Example 2.3.1 willcomebeforeProposition2.3.2.Exercisesthatdonotappearinasection at the end have a separate numbering scheme. Within the section in which it appears an equation is numbered with a single value e.g. equation (1).

Preis: 96.29 € | Versand*: 0.00 €
Logistic Regression Models for Ordinal Response Variables (O'Connell, Ann A.)
Logistic Regression Models for Ordinal Response Variables (O'Connell, Ann A.)

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, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Taschenbuch,

Preis: 32.81 € | Versand*: 0 €

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 Entwicklungs...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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 jede...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wann Korrelation und wann Regression?

Wann Korrelation und wann Regression? Korrelation wird verwendet, um den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messe...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Korrelation Regression Zusammenhang Analyse Statistik Variablen Abhängigkeit Modell Daten Interpretation

Siddiqui, Aqsa: Determining Factors Causing Child Labor By Using Multiple Linear And Logistic Regression Analysis
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 €
Nigatu, Sisay: Assessment of Attitude and Knowledge towards Legalization of Abortion. A Binary Logistic Regression Model
Nigatu, Sisay: Assessment of Attitude and Knowledge towards Legalization of Abortion. A Binary Logistic Regression Model

Assessment of Attitude and Knowledge towards Legalization of Abortion. A Binary Logistic Regression Model , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 27.95 € | Versand*: 0 €
Truck & Logistic Simulator
Truck & Logistic Simulator

Truck & Logistic Simulator , >

Preis: 41.48 € | Versand*: 0 €
Regression (DVD)
Regression (DVD)

Eine Kleinstadt in Minnesota im Jahr 1990: Detective Bruce Kenner (Ethan Hawke) ermittelt im Fall der jungen Angela Gray (Emma Watson) die ihren Vater John (David Dencik) des sexuellen Missbrauchs bezichtigt. Als sich dieser unerwartet und ohne sich überhaupt an die Tat erinnern zu können schuldig bekennt wird der renommierte Psychologe Kenneth Raines (David Thewlis) hinzugezogen um Johns verdrängte Erinnerungen mit Hilfe einer Regressionstherapie wieder hervorzuholen. Dabei tritt allmählich ein Geheimnis von ungeahntem Ausmaß zutage. Angela scheint nicht nur das Opfer ihres eigenen Vaters sondern auch einer satanischen Sekte geworden zu sein. Kenners Ermittlungen in diese Richtung bringen den Polizisten bald um den Verstand. Er wird von Wahnvorstellungen und Alpträumen heimgesucht. Wer treibt hier sein böses Spiel?

Preis: 7.99 € | Versand*: 6.95 €

Wann lineare und logistische Regression?

Wann lineare und logistische Regression? Lineare Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable kontinuierlich ist und wi...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Schlagwörter: Logistic regression Linearklassifikation Logistik-Klassifikation Lineares Modell Logistisches Modell Lineare Funktion Logistische Funktion Lineare Approximation Logistische Approximation

Was bedeutet "Regression zur Mitte"?

Die "Regression zur Mitte" ist ein statistisches Phänomen, das besagt, dass extreme Messwerte bei wiederholter Messung eher in Ric...

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.

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Was ist eine exponentielle Regression?

Die exponentielle Regression ist eine statistische Methode, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu modellieren, bei dem di...

Die exponentielle Regression ist eine statistische Methode, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu modellieren, bei dem die abhängige Variable exponentiell mit der unabhängigen Variable wächst oder abnimmt. Dabei wird eine exponentielle Funktion an die Daten angepasst, um Vorhersagen zu treffen oder den Trend zu analysieren. Die exponentielle Regression wird häufig verwendet, um das Wachstum von Populationen, den Zerfall von radioaktiven Materialien oder das Verhalten von Infektionskrankheiten zu untersuchen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist eine mathematische Regression?

Eine mathematische Regression ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variab...

Eine mathematische Regression ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu analysieren. Sie ermöglicht es, eine mathematische Funktion zu finden, die die Beziehung zwischen den Variablen am besten beschreibt und Vorhersagen über zukünftige Werte der abhängigen Variablen zu treffen. Regression wird häufig in der Ökonometrie, der Psychologie und anderen Bereichen angewendet, um Muster und Trends in Daten zu identifizieren.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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