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Klassifizierende Regression

  • Sebastian SauerEmail author
Chapter
Part of the FOM-Edition book series (FOMEDITION)

Zusammenfassung

Die klassifizierende Regression ist ein (zentrales) Beispiel für die Generalisierung der „normalen“ Regression (die in Kapitel 18 behandelt wird); der Hauptunterschied ist, dass bei der logistischen Regression das Kriterium binär bzw. dichotom ist – und nicht metrisch wie bei der normalen Regression. Das hat zur Folge, dass die Funktion keine Gerade mehr beschreibt, sondern eine s-förmige Kurve. Nach dem Darstellen der Grundlagen der logistischen Regression und den Analogien zur normalen Regression folgt eine Erörterung zur Modellgüte: Wie viele Fälle wurden korrekt von einem Modell klassifiziert? Dabei ist zu unterscheiden, wie viele Fälle richtig als „positiv“ und wie viele Fälle richtig als „negativ“ klassifiziert wurden.

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.FOM Hochschule für Oekonomie & ManagementNürnbergDeutschland

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