Somit können auch Aussagen über die Wahrscheinlichkeit der Ausprägung der abhängigen Variablen bei einer bestimmten Ausprägung der unabhängigen Variablen getroffen werden. Mithilfe der logistischen Regression können beispielsweise folgende Fragestellungen beantwortet werden: Besteht ein Zusammenhang zwischen der persönlichen sportlichen Aktivität von Personen und den Ernährungsgewohnheiten? Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Wahrscheinlichkeit für Schneefall im Dezember und dem Absatzvolumen von Weihnachtsdekorationsartikeln? Was versteht man unter der logistischen Regression? Wenn ein Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen, die nicht metrisch ausgeprägt ist, und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht werden soll, kommt die logistische Regression zum Einsatz. Die Vorgehensweise zeigt sich in folgendem Beispiel. Beispiel zur logistischen Regression Die "Coffee&Tea AG" möchte einen neuen Energydrink auf dem Markt einführen, welcher die Konzentrationsfähigkeit erhöhen soll.
Einführung Logistische Regression in R Logistische Regression in R auch als binäre Klassifizierungsprobleme bekannt. Sie werden verwendet, um ein Ergebnis als (1 oder 0, entweder Ja / Nein) für eine unabhängige Variable vorherzusagen. Um die logistische Regression in R zu verstehen, ist es wichtig, die grundlegende lineare Regression zu kennen, die mit der kontinuierlichen Ergebnisvariablen arbeitet. Genauer gesagt kann man sagen, dass es sich um eine Erweiterung der linearen Regression handelt. In diesem Artikel werden verschiedene Methoden zur Berechnung des Modells und zur Bewertung erörtert. Die logistische Regression wird zur Lösung von Klassifizierungsproblemen beim maschinellen Lernen verwendet. Wie funktioniert die logistische Regression in R? Die logistische Regression ist eine statistische Methode, mit der die Differenz zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen unter Berücksichtigung der logistischen Funktion durch Schätzung des unterschiedlichen Auftretens von Wahrscheinlichkeiten gemessen wird.
Der erste Teil der Artikelserie zur logistischen Regression stellt die logistische Regression als Verfahren zur Modellierung binärer abhängiger Variablen vor. Der zweite Teil geht auf Methoden für die Beurteilung der Klassifikationsgüte ein. In diesem Artikel wird nun die Anwendung des Verfahrens an einem konkreten Beispiel, der Klassifikation von Weinen, mithilfe der Statistik-Software R gezeigt. Datensatz: Klassifikation von Weinen Es beschäftigt uns ( wie schon bei der Vorstellung der linearen Regression) auch bei der logistischen Regression wieder das Thema Wein. Diesmal geht es jedoch nicht darum, die Qualität des Weines mittels Regression zu bestimmen, vielmehr soll nun anhand der chemischen Eigenschaften des Weins seine Farbe (rot oder weiß) bestimmt werden. Der verwendete Datensatz enthält insgesamt 6497 Beobachtungen, davon gehören 1599 zu den Rot- und 4898 zu den Weißweinen. In der Spalte "color" wird die Farbe spezifiziert, wobei 0 für "rot" und 1 für "weiß" steht. Die Variable "quality" enthält eine Einschätzung der Qualität des Weines auf einer Skala von 0 bis 10.
Das Thema Myokarditis ist ein besonders trauriges Thema, denn Myokarditis stellt sich als Folge von COVID-19 Impfung / Gentherapie vor allem bei jungen Menschen, im Wesentlichen jungen Männern ein, denen von SARS-CoV-2 so wenig Risiko droht, dass man von KEINERLEI Risiko sprechen muss. Die jungen Männer, die als Konsequenz der COVID-19 Impfung / Gentherapie an Herzmuskel- oder Herzbeutelentzündung erkranken und davon einen Gewebeschaden davontragen, der sie in der Regel ihr Leben lang begleitet, sie wären ohne die COVID-19 Impfung / Gentherapie weiterhin gesund und munter, hätten mit hoher Wahrscheinlichkeit, bislang kein Krankenhaus wegen einer organischen Erkrankung von innen gesehen. Myokarditis ist auch die Erkrankung, an der man deutlich machen kann, wie egal die jeweiligen Impf-Opfer denen, die dafür verantwortlich sind, tatsächlich sind. Die Menschenverachtung, die die angebliche Rettung der Menschheit mit experimenteller Spritzbrühe antreibt, sie ist nur schwer zu ertragen, jedenfalls dann, wenn man mit einem normalen Maß an Empathie ausgestattet ist.
cbind ( H = table (neo_dat $ Age_cat), h = round ( ( table (neo_dat $ Age_cat)), 2), Hkum = cumsum ( table (neo_dat $ Age_cat)), hkum = cumsum ( round ( ( table (neo_dat $ Age_cat)), 2))) ## [10, 20) 34 0. 06 34 0. 06 ## [20, 30) 296 0. 52 330 0. 58 ## [30, 40) 127 0. 22 457 0. 80 ## [40, 50) 66 0. 12 523 0. 92 ## [50, 60) 27 0. 05 550 0. 97 ## [60, 70) 14 0. 02 564 0. 99 ## [70, 80) 2 0. 00 566 0. 99 Balkendiagramme und Histogramme Diskrete Daten Die Häufigkeiten die wir in 4. 1. 1 erstellt haben, können wir nun mit Balkendiagrammen veranschaulichen 3. barplot (H, main = 'Absolute Häufigkeiten') barplot (h, main = 'Relative Häufigkeiten') barplot (Hkum, main = 'Absolute kumulierte Häufigkeiten') barplot (hkum, main = 'Relative kumulierte Häufigkeiten') Die gleiche Darstellung können wir auch für die oben gebildete Variable der Alterskategorien erstellen 4: barplot ( table (neo_dat $ Age_cat)) Stetige Daten Bei stetigen Daten können wir auch gleich ein Histogramm der ursprünglichen Variable Age erstellen.
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