{"id":720,"date":"2023-07-28T23:42:23","date_gmt":"2023-07-28T23:42:23","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-excel\/"},"modified":"2023-07-28T23:42:23","modified_gmt":"2023-07-28T23:42:23","slug":"logistische-regression-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-excel\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine logistische regression in excel durch"},"content":{"rendered":"

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Die logistische Regression<\/strong> ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine logistische Regression in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Logistische Regression in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um in Excel eine logistische Regression f\u00fcr einen Datensatz durchzuf\u00fchren, der angibt, ob College-Basketballspieler basierend auf ihrem GPA in die NBA eingezogen wurden (Draft: 0 = Nein, 1 = Ja). Punkte, Rebounds und Assists in der Vergangenheit. Jahreszeit.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Geben Sie zun\u00e4chst folgende Daten ein:<\/span> <\/p>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

Schritt 2: Geben Sie die Zellen f\u00fcr die Regressionskoeffizienten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Da wir drei erkl\u00e4rende Variablen im Modell haben (pts, rebs, ast), erstellen wir Zellen f\u00fcr drei Regressionskoeffizienten plus einen f\u00fcr den Ursprung im Modell. Wir werden die Werte f\u00fcr jeden von ihnen auf 0,001 setzen, sie aber sp\u00e4ter optimieren.<\/span> <\/p>\n

\"Logistische<\/p>\n

Als N\u00e4chstes m\u00fcssen wir einige neue Spalten erstellen, die wir zur Optimierung dieser Regressionskoeffizienten verwenden, einschlie\u00dflich Logit, e Logit<\/sup> , Wahrscheinlichkeit und Log-Likelihood.<\/span><\/p>\n

Schritt 3: Werte f\u00fcr das Logit erstellen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes erstellen wir die Logit-Spalte mit der folgenden Formel:<\/span> <\/p>\n

\"Logistische<\/p>\n

Schritt 4: Werte f\u00fcr e logit<\/sup> erstellen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes erstellen wir Werte f\u00fcr e logit<\/sup> mit der folgenden Formel:<\/span> <\/p>\n

\"Logistische<\/p>\n

Schritt 5: Wahrscheinlichkeitswerte erstellen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes erstellen wir Wahrscheinlichkeitswerte mit der folgenden Formel:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Schritt 6: Erstellen Sie Werte f\u00fcr die Log-Likelihood.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes erstellen wir Werte f\u00fcr die Log-Likelihood mit der folgenden Formel:<\/span><\/p>\n

Log-Likelihood = LN (Wahrscheinlichkeit)<\/strong><\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Schritt 7: Ermitteln Sie die Summe der Log-Wahrscheinlichkeiten.<\/strong><\/span><\/p>\n

Schlie\u00dflich ermitteln wir die Summe der Log-Likelihoods, also die Zahl, die wir zu maximieren versuchen, um die Regressionskoeffizienten zu ermitteln.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Schritt 8: Verwenden Sie den Solver, um die Regressionskoeffizienten zu l\u00f6sen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Wenn Sie den Solver noch nicht in Excel installiert haben, f\u00fchren Sie dazu die folgenden Schritte aus:<\/span><\/p>\n