logistische Regressionsmodelle

Logistische Regressionsmodelle


Wirkung unabhängiger Variablen auf eine Zielvariable (Prediktor) in logistischen (dichotomen) Modellen.


Die logistische Regression ist eine Form der Regressionsanalyse , die man verwendet, um ein nominalskaliertes, kategoriales Kriterium vorherzusagen. Das bedeutet, man verwendet die logistische Regression immer dann, wenn die abhängige Variable nur ein paar wenige, gleichrangige Ausprägungen hat. Ein Beispiel für ein kategoriales Kriterium wäre etwa der Ausgang einer Aufnahmeprüfung, bei der man nur entweder „angenommen“ oder „abgelehnt“ werden kann.
      Hat das Kriterium bei der logistischen Regression nur zwei Ausprägungen, dann spricht man von einer binären logistischen Regression. Hat das Kriterium hingegen mehr als zwei Kategorien, bezeichnet man die Methode als multinomiale logistische Regression.

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