Zusammenfassung
Das Modell der linearen Regression und Varianzanalyse (vgl. Abschn. 6.3, 7.3, 12.9.1) lässt sich zum verallgemeinerten linearen Modell (GLM, generalized linear model) erweitern, das auch für Daten einer kategorialen vorherzusagenden Variable Y geeignet ist. Als Prädiktoren lassen sich sowohl kontinuierliche Variablen als auch Gruppierungsfaktoren einsetzen. Ein Spezialfall ist die logistische Regression für dichotome Y (codiert als 0 und 1).
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Wollschläger, D. (2014). Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten. In: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45507-4_8
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-45507-4_8
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-45507-4
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