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Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.
Der Inhalt
Lineare Regression und das Modell der linearen Wahrscheinlichkeit. - Das Logit-Modell. - Das Maximum-Likelihood-Verfahren zur Schätzung der Logitfunktion. - Interpretation der Koeffizienten der logistischen Regression. - Goodness-of-fit-Maße, Modellvergleiche und Signifikanztests
Die Zielgruppen
Dozierende und Studierende der Sozialwissenschaften mit statistischen Grundkenntnissen auf dem Level der multivariaten linearen Regression
Der Autor
Prof. Dr. Joachim Behnke ist Inhaber des Lehrstuhls für Politikwissenschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen.
Inhaltsverzeichnis
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