Inhoudsopgave
Wat is een logistisch regressiemodel?
In een logistisch regressiemodel wordt niet de dichotome uitkomst zelf gemodelleerd, maar de kans op die uitkomst. Omdat een kans loopt van minimum 0 tot maximaal 1 en bij lineaire regressie de uitkomstvariabele continu moet zijn, kunnen we de kans niet rechtstreeks als uitkomstvariabele gebruiken.
Wat is een enkelvoudige regressie?
De meest eenvoudige vorm van regressie is enkelvoudige lineaire regressie. Hiermee kunnen we bijvoorbeeld op basis van de temperatuur voorspellen hoeveel ijsjes er worden verkocht en vaststellen of dit verband significant is.
Wat is een regressie-analyse?
Regressie-analyse is een veelzijdige en veelgebruikte statistische analysemethode om de relatie tussen variabelen te schatten. De term regressie heeft bij mij altijd een vervelende bijklank gehad: het tegenovergestelde van progressie, vooruitgang (misschien dat ik daarom een hekel had aan statistiek).
Wat zijn de voorwaarden van regressieanalyse?
Assumpties regressieanalyse. Om door middel van lineaire regressie tot een goede schatting van de regressiecoëfficiënten te komen, moet de data aan enkele voorwaarden voldoen. De relatie tussen de verklarende en afhankelijke variabelen is lineair; De data zijn verkregen uit een willekeurige steekproef van de populatie
Wat is een logistische Regression?
Logistic Regression. Met Logistische Regressie (Logistic regression) analyses kan je een voorspellend model maken om de kans op een positieve uitkomst van een categorische afhankelijke variabele te voorspellen. Dit kan met één of meerdere onafhankelijke variabelen.
Wat is logistische regressie?
Met logistische regressie kan je een dichotome uitkomstvariabele (dood versus leven, wel of geen klachten, etc.) relateren aan één of meerdere predictoren. Het basis idee achter logistische regressie is dat je de uitkomstvariabele zodanig transformeert dat er een soort lineaire regressie mogelijk is.
Is er sprake van enkelvoudige regressie?
Bij enkelvoudige regressie heb je twee regressiecoëfficiënten: B0(intercept of constante) en B1 (helling). Multipele regressie. Wanneer er sprake is van meervoudiige of multipele regressie, dan is er sprake van meerdere onafhankelijke variabelen in een model. In de meeste gevallen is er sprake van multipele regressie.