Die logistische Regression ist einen Spezialfall der Regressionsanalyse und wird berechnet, wenn die abhängige Variable nominalskaliert bzw. ordinalskaliert ist. Dies ist z. B. bei der Variable Kaufentscheidung mit den zwei Ausprägungen "Kauft ein Produkt" und "Kauft kein Produkt" der Fall. Damit ist die logistische Regressionsanalyse das Gegenstück zur lineare Regression, bei der die abhängige Variable des Regressionsmodells zumindest intervallskaliert sein muss. Mit der logistischen Regression ist es nun möglich, die abhängige Variable zu erklären bzw. die Eintrittswahrscheinlichkeit der Ausprägungen der Variable zu schätzen.
Was ist eine logistische Regression?
In der Grundform der logistischen Regression können dichotome Variablen (0 oder 1) prognostiziert werden. Hierfür wird die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten der Ausprägung 1 (=Merkmal vorhanden) geschätzt. In der Medizin ist z. B. eine häufige Anwendung, herauszufinden welche Variablen einen Einfluss auf eine Krankheit haben. Für diesen Fall könnte dann 0 für nicht erkrankt und 1 für erkrankt stehen und es wird untersucht welchen Einfluss das Alter, das Geschlecht und Raucherstatus auf diese bestimmte Krankheit haben.
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14 окт 2024
