5. Vorlesung (21.11.2017): Logit-Transformation von Wahrscheinlichkeiten

Steyer, Rolf GND

Vorlesungsinhalte: Logit-Transformation von Wahrscheinlichkeiten; Logistische lineare Regression; Logistische nicht-lineare Regression; Zweifache lineare Regression; Beispiel: Intelligenz, Bleibelastung und Sozio-ökonomischer Status; Partielle Regressionskoeffizienten verstehen: Betrachtung der partiellen bedingten Erwartung; Spezielle Formel für den Determinationskoeffizienten bei einer zweifachen linearen Regression; Eigenschaften des Residuums; Explizite Formeln für die partiellen Regressionskoeffizienten; Spezielle Bedeutung der Regressionskoeffizienten bei binärem X und binärem Z.

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Steyer, Rolf: 5. Vorlesung (21.11.2017): Logit-Transformation von Wahrscheinlichkeiten. Jena 2017.

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