{"id":1156,"date":"2023-07-27T11:31:28","date_gmt":"2023-07-27T11:31:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/"},"modified":"2023-07-27T11:31:28","modified_gmt":"2023-07-27T11:31:28","slug":"logistische-regressiepython","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/","title":{"rendered":"Logistieke regressie uitvoeren in python (stap voor stap)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressie-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Logistische regressie<\/a> is een methode die we kunnen gebruiken om een regressiemodel te fitten wanneer de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/variabelen-verklarende-reacties\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">responsvariabele<\/a> binair is.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Logistische regressie maakt gebruik van een methode die bekend staat als <em>maximale waarschijnlijkheidsschatting<\/em> om een vergelijking van de volgende vorm te vinden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>log[p(X) \/ ( <sub>1<\/sub> -p(X))] = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> X <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> X <sub>2<\/sub> + \u2026 + \u03b2 <sub>p<\/sub><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Goud:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><sub>Xj<\/sub><\/strong> : de j <sup>-de<\/sup> voorspellende variabele<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03b2 <sub>j<\/sub><\/strong> : schatting van de co\u00ebffici\u00ebnt voor de j <sup>-de<\/sup> voorspellende variabele<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De formule aan de rechterkant van de vergelijking voorspelt de <strong>logkans<\/strong> dat de responsvariabele de waarde 1 aanneemt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dus als we een logistisch regressiemodel passen, kunnen we de volgende vergelijking gebruiken om de waarschijnlijkheid te berekenen dat een bepaalde waarneming de waarde 1 aanneemt:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">p(X) = e <sup>\u03b2 <sub>0<\/sub> + <sub>\u03b2<\/sub> <sub>1<\/sub> <sub>X<\/sub> <sub>1<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u03b2<\/sub><\/sup> <sup><sub>2<\/sub> <sub>X<\/sub> <sub>2<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u2026<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u03b2<\/sub><\/sup> p<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens gebruiken we een bepaalde waarschijnlijkheidsdrempel om de waarneming als 1 of 0 te classificeren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We zouden bijvoorbeeld kunnen zeggen dat waarnemingen met een waarschijnlijkheid groter dan of gelijk aan 0,5 als &#8222;1&#8220; worden geclassificeerd en dat alle andere waarnemingen als &#8222;0&#8220; worden geclassificeerd.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze zelfstudie biedt een stapsgewijs voorbeeld van het uitvoeren van logistische regressie in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 1: Importeer de benodigde pakketten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eerst zullen we de benodigde pakketten importeren om logistieke regressie in Python uit te voeren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">model_selection<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> train_test_split\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LogisticRegression\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> metrics\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 2: Gegevens laden<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Voor dit voorbeeld gebruiken we de <strong>standaarddataset<\/strong> uit het <a href=\"https:\/\/www.ime.unicamp.br\/~dias\/Intoduction%20to%20Statistical%20Learning.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">boek Introduction to Statistical Learning<\/a> . We kunnen de volgende code gebruiken om een samenvatting van de dataset te laden en weer te geven:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#import dataset from CSV file on Github\n<span style=\"color: #000000;\">url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/default.csv\"\ndata = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n<\/span><\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of dataset\n<\/span>data[0:6]\n\n        default student balance income\n0 0 0 729.526495 44361.625074\n1 0 1 817.180407 12106.134700\n2 0 0 1073.549164 31767.138947\n3 0 0 529.250605 35704.493935\n4 0 0 785.655883 38463.495879\n5 0 1 919.588530 7491.558572  \n\n<span style=\"color: #008080;\">#find total observations in dataset<\/span>\nlen( <span style=\"color: #3366ff;\">data.index<\/span> )\n\n10000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze dataset bevat de volgende informatie over 10.000 personen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>standaard:<\/strong> geeft aan of een persoon in gebreke is gebleven of niet.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>student:<\/strong> geeft aan of een persoon student is of niet.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>saldo:<\/strong> Gemiddeld saldo dat door een individu wordt bijgehouden.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>inkomen:<\/strong> inkomen van het individu.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We zullen de studentenstatus, banksaldo en inkomen gebruiken om een logistisch regressiemodel te construeren dat de waarschijnlijkheid voorspelt dat een bepaald individu in gebreke blijft.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 3: Maak trainings- en testvoorbeelden<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens splitsen we de dataset op in een trainingsset om het model op te <em>trainen<\/em> en een testset <em>om het model op te testen<\/em> .<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define the predictor variables and the response variable\n<\/span>X = data[[' <span style=\"color: #008000;\">student<\/span> ',' <span style=\"color: #008000;\">balance<\/span> ',' <span style=\"color: #008000;\">income<\/span> ']]\ny = data[' <span style=\"color: #008000;\">default<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#split the dataset into training (70%) and testing (30%) sets\n<\/span>X_train,X_test,y_train,y_test = <span style=\"color: #3366ff;\">train_test_split<\/span> (X,y,test_size=0.3,random_state=0)<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 4: Pas het logistische regressiemodel aan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens zullen we de functie <b>LogisticRegression()<\/b> gebruiken om een logistisch regressiemodel aan de dataset te koppelen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#instantiate the model\n<\/span>log_regression = LogisticRegression()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit the model using the training data\n<\/span>log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (X_train,y_train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use model to make predictions on test data\n<\/span>y_pred = log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (X_test)\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 5: Modeldiagnostiek<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zodra we het regressiemodel hebben aangepast, kunnen we de prestaties van ons model op de testdataset analyseren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eerst zullen we de verwarringsmatrix<\/span> <span style=\"color: #000000;\">voor het model maken:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>cnf_matrix = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">confusion_matrix<\/span> (y_test, y_pred)\ncnf_matrix\n\narray([[2886, 1],\n       [113,0]])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uit de verwarringsmatrix kunnen we zien dat:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#Echte positieve voorspellingen: 2886<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#Echte negatieve voorspellingen: 0<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#Vals-positieve voorspellingen: 113<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#Vals-negatieve voorspellingen: 1<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen ook het nauwkeurigheidsmodel verkrijgen, dat ons het percentage correctievoorspellingen vertelt dat door het model wordt gedaan:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>print(\" <span style=\"color: #008000;\">Accuracy:<\/span> \", <span style=\"color: #3366ff;\">metrics.accuracy_score<\/span> (y_test, y_pred))l\n\nAccuracy: 0.962\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit vertelt ons dat het model in <strong>96,2%<\/strong> van de gevallen de juiste voorspelling deed over de vraag of een individu wel of niet in gebreke zou blijven.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ten slotte kunnen we de Receiver Operating Characteristic (ROC)-curve uitzetten, die het percentage echte positieven weergeeft dat door het model wordt voorspeld wanneer de voorspellingswaarschijnlijkheidsdrempel wordt verlaagd van 1 naar 0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hoe hoger de AUC (gebied onder de curve), hoe nauwkeuriger ons model de resultaten kan voorspellen:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define metrics<\/span>\ny_pred_proba = log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">predict_proba<\/span> (X_test)[::,1]\nfpr, tpr, _ = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">roc_curve<\/span> (y_test, y_pred_proba)\nauc = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">roc_auc_score<\/span> (y_test, y_pred_proba)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create ROC curve\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (fpr,tpr,label=\" <span style=\"color: #008000;\">AUC=<\/span> \"+str(auc))\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">legend<\/span> (loc=4)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11591 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png\" alt=\"ROC-curve in Python\" width=\"389\" height=\"262\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<div class=\"entry-content entry-content-single\" data-content-ads-inserted=\"true\">\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">De volledige Python-code die in deze tutorial wordt gebruikt, kun je <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/Python-Guides\/blob\/main\/logistic_regression.py\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a> vinden.<\/span><\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Logistische regressie is een methode die we kunnen gebruiken om een regressiemodel te fitten wanneer de responsvariabele binair is. Logistische regressie maakt gebruik van een methode die bekend staat als maximale waarschijnlijkheidsschatting om een vergelijking van de volgende vorm te vinden: log[p(X) \/ ( 1 -p(X))] = \u03b2 0 + \u03b2 1 X 1 + [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1156","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T11:31:28+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/\",\"name\":\"Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T11:31:28+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T11:31:28+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Logistieke regressie uitvoeren in python (stap voor stap)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials","description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials","og_description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T11:31:28+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"4\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/","name":"Logistieke regressie uitvoeren in Python (stap voor stap) - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T11:31:28+00:00","dateModified":"2023-07-27T11:31:28+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u logistieke regressie in Python uitvoert, inclusief een stapsgewijs voorbeeld.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressiepython\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Logistieke regressie uitvoeren in python (stap voor stap)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1156","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1156"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1156\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1156"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1156"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1156"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}