Wissenschaftliche Texte zu logistische Regressionsanalyse

Die logistische Regressionsanalyse ist ein statistisches Verfahren, das in der Wahrscheinlichkeits-theorie und Statistik verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer binären abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu analysieren. Sie wird oft in der Medizin, Soziologie und Ökonomie eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. Die logistische Regressionsanalyse ist besonders nützlich, wenn die abhängige Variable nur zwei mögliche Werte annehmen kann.

2 Veröffentlichungen

Erklärt Vertrauen die Einstellung zum bedingungslosen Grundeinkommen? Sozialkapital unabhängig der Gerechtigkeitsprinzipien als Erklärungsansatz

Autor:in: L. Michaelis (Autor:in)

Fach: Soziologie - Soziales System und Sozialstruktur

Kategorie: Bachelorarbeit , 2018 59 Seiten , Note: 1,0

Katalognummer: 974343

Preis: US$ 21,99
Kreditinstitute und moderne Methoden der Krisendiagnose. Eine kritische Analyse

Autor:in: Anonym (Autor:in)

Fach: BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern

Kategorie: Masterarbeit , 2022 65 Seiten

Katalognummer: 1491515

Preis: US$ 33,99

Die logistische Regressionsanalyse basiert auf dem logistischen Modell, das die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses in Abhängigkeit von einer oder mehreren unabhängigen Variablen beschreibt. Dieses Modell wird oft verwendet, um die Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren und der Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses zu untersuchen. Die logistische Regressionsanalyse wird in vielen Disziplinen eingesetzt, um komplexe Beziehungen zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Vertiefe dich in die Thematik und lies mehr über die logistische Regressionsanalyse in wissenschaftlichen Arbeiten, die bei GRIN als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, verfügbar sind.