Binäre und multinomiale Logistische Regression (Logit, Probit, ...)

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Benutzen Sie die logistische Regression, um eine binäre (2 Modalitäten) oder eine polytomische (mehr als 2 Modalitäten) qualitative Variable in Abhängigkeit von quantitativen und qualitativen erklärenden Variablen zu modellisieren.

Diese Modelle sind insbesondere im Umfeld von medizinischen Tests, Epidemie- und Sozialforschung, pharmazeutischen und landwirtschaftlichen Experimenten, quantitativem Marketing und vielen weiteren Anwendungen sehr hilfreich. Logit, Probit und abgeleitete Modelle sind von Nutzen um binäre oder polytomische Antwortvariablen auf kategorischen und numerischen erklärenden Variablen durchzuführen.

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