{"id":822,"date":"2023-07-28T15:31:08","date_gmt":"2023-07-28T15:31:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-reale-beispiele\/"},"modified":"2023-07-28T15:31:08","modified_gmt":"2023-07-28T15:31:08","slug":"logistische-regression-reale-beispiele","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-reale-beispiele\/","title":{"rendered":"4 beispiele f\u00fcr die verwendung der logistischen regression im wirklichen leben"},"content":{"rendered":"

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Die logistische Regression<\/a><\/b> ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n

Dieses Tutorial zeigt vier verschiedene Beispiele f\u00fcr die Verwendung der logistischen Regression im wirklichen Leben.<\/span><\/p>\n

Beispiel Nr. 1 f\u00fcr eine echte logistische Regression<\/strong><\/span><\/h3>\n

Medizinische Forscher wollen wissen, wie sich Bewegung und Gewicht auf die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts auswirken. Um den Zusammenhang zwischen Pr\u00e4diktorvariablen und der Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts zu verstehen, k\u00f6nnen Forscher eine logistische Regression durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Die Antwortvariable im Modell wird ein Herzinfarkt sein und zwei m\u00f6gliche Folgen haben:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Es kommt zu einem Herzinfarkt.<\/span><\/li>\n
  • Ein Herzinfarkt kommt nicht vor.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Die Ergebnisse des Modells werden den Forschern genau sagen, wie sich Ver\u00e4nderungen bei Bewegung und Gewicht auf die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts bei einer bestimmten Person auswirken. Forscher k\u00f6nnen das angepasste logistische Regressionsmodell auch verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts einer bestimmten Person basierend auf ihrem Gewicht und der mit dem Training verbrachten Zeit vorherzusagen.<\/span><\/p>\n

    Beispiel Nr. 2 f\u00fcr eine echte logistische Regression<\/strong><\/span><\/h3>\n

    Forscher m\u00f6chten wissen, wie sich GPA, ACT-Score und die Anzahl der belegten AP-Kurse auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, an einer bestimmten Universit\u00e4t angenommen zu werden. Um die Beziehung zwischen Pr\u00e4diktorvariablen und der Akzeptanzwahrscheinlichkeit zu verstehen, k\u00f6nnen Forscher eine logistische Regression durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

    Die Antwortvariable im Modell ist \u201eAkzeptanz\u201c und hat zwei m\u00f6gliche Ergebnisse:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Ein Student wird angenommen.<\/span><\/li>\n
    • Ein Student wird nicht aufgenommen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Die Ergebnisse des Modells werden den Forschern genau sagen, wie sich \u00c4nderungen des Notendurchschnitts, des ACT-Scores und der Anzahl der belegten AP-Kurse auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, dass eine bestimmte Person an einer Hochschule angenommen wird. Forscher k\u00f6nnen das angepasste logistische Regressionsmodell auch verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine bestimmte Person angenommen wird, basierend auf ihrem Notendurchschnitt, ihrem ACT-Score und der Anzahl der belegten AP-Kurse.<\/span><\/p>\n

      Beispiel aus dem wirklichen Leben f\u00fcr eine logistische Regression Nr. 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

      Ein Unternehmen m\u00f6chte wissen, ob die Wortzahl und das Herkunftsland einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit haben, dass es sich bei einer E-Mail um Spam handelt.<\/span> Um die Beziehung zwischen diesen beiden Pr\u00e4diktorvariablen und der Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei einer E-Mail um Spam handelt, zu verstehen, k\u00f6nnen Forscher eine logistische Regression durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

      Die Antwortvariable in der Vorlage lautet \u201eSpam\u201c und hat zwei m\u00f6gliche Ergebnisse:<\/span><\/p>\n

        \n
      • Die E-Mail ist Spam.<\/span><\/li>\n
      • Die E-Mail ist kein Spam.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Die Ergebnisse des Modells werden dem Unternehmen genau sagen, wie sich \u00c4nderungen in der Wortzahl und im Herkunftsland auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, dass es sich bei einer bestimmten E-Mail um Spam handelt. Das Unternehmen kann das angepasste logistische Regressionsmodell auch verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass es sich bei einer bestimmten E-Mail um Spam handelt, basierend auf der Wortzahl und dem Herkunftsland.<\/span><\/p>\n

        Beispiel Nr. 4 f\u00fcr eine echte logistische Regression<\/strong><\/span><\/h3>\n

        Ein Kreditkartenunternehmen m\u00f6chte wissen, ob der Transaktionsbetrag und die Kreditw\u00fcrdigkeit einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit haben, dass eine bestimmte Transaktion betr\u00fcgerisch ist. Um die Beziehung zwischen diesen beiden Pr\u00e4diktorvariablen und der Wahrscheinlichkeit, dass eine Transaktion betr\u00fcgerisch ist, zu verstehen, kann das Unternehmen eine logistische Regression durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

        Die Antwortvariable im Modell wird \u201ebetr\u00fcgerisch\u201c sein und zwei m\u00f6gliche Ergebnisse haben:<\/span><\/p>\n

          \n
        • Die Transaktion ist betr\u00fcgerisch.<\/span><\/li>\n
        • Die Transaktion ist nicht betr\u00fcgerisch.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Die Ergebnisse des Modells verraten dem Unternehmen genau, wie sich \u00c4nderungen des Transaktionsbetrags und der Kreditw\u00fcrdigkeit auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, dass eine bestimmte Transaktion betr\u00fcgerisch ist. Das Unternehmen kann das angepasste logistische Regressionsmodell auch verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine bestimmte Transaktion betr\u00fcgerisch ist, basierend auf dem Transaktionsbetrag und der Kreditw\u00fcrdigkeit der Person, die die Transaktion durchgef\u00fchrt hat.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Dieses Tutorial zeigt vier verschiedene Beispiele f\u00fcr die Verwendung der logistischen Regression im wirklichen Leben. 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