Leseprobe
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Logistische Regression - Die Anwendung des Logit- und Probit-Modells
Manfred Hammerl
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik
Beschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2, Karl-Franzens-Universität Graz (Institut für Statistik und Operations Research), Veranstaltung: Konversatorium Statistik, Sprache: Deutsch, Abstract: In vielen Bereichen der Wissenschaft wie auch der Praxis in Wirtschaft, Politik usw. geht es darum, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines bestimmten Ereignisses zu ermitteln. Im Bereich des Marketing etwa ist es interessant zu wissen, welche Einflussgrößen die Kauf-wahrscheinlichkeit erhöhen, im Bereich der Medizin geht es darum, welche Faktoren das Ri-siko einer Erkrankung erhöhen und in der Politik wird es von Interesse sein, die Auswirkun-gen bestimmter Größen auf die Wahrscheinlichkeit gewählt zu werden zu bestimmen. Alle diese Ereignisse lassen sich als dichotome (binäre) Variablen betrachten (Kauf – Nichtkauf, Erkrankung – Nichterkrankung, Wahl – Nichtwahl, usw.). Im Folgenden wird das Eintreten eines solchen Ereignisses als 1 und das Nichteintreten als 0 gekennzeichnet (vgl. Backhaus u. a.; Litz; Hamilton; Hartung/Elpelt; Andreß/Hagenaars/Kühnel; Tutz; Voß). Die Beziehung zwischen den Eintrittswahrscheinlichkeiten lassen sich folgendermaßen darstellen
Kundenbewertungen
Statistik, Probit Modell, Logistische Regression, multivariate Methoden, Logit Modell, Regression