Logistische Regression: Vergleich des Devianztests mit dem Wald-Test: Simulation mit Hilfe der Statistiksoftware R (Paperback)
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Neuware - Mit Hilfe der logistischen Regression lässt sich eine Ursachen- Wirkungs- Beziehung modellieren. So kann beispielsweise anhand Functional Movement Screening Scores (kurz: FMS-Scores) und entsprechenden Daten über die Verletzung von Fussballspielern ein Modell aufgestellt werden. Mit diesem Modell soll später die Verletzungswahrscheinlichkeit eines Spielers mit einem bestimmten FMS-Score prognostiziert werden. Dazu muss aber der Einfluss der Einflussvariable, hier der FMS-Score, geprüft werden. Sowohl der Devianztest, als auch der Wald-Test stellen dabei geeignet Testverfahren dar. Anhand einer Simulation mit der Statistiksoftware R 3.2.2 wird ein Vergleich der beiden Testverfahren durchgeführt. Dabei ist unteranderem von Interesse, welcher Test häufiger die richtige Entscheidung trifft oder welche Auswirkungen Ausreisser in den Daten haben. 92 pp. Deutsch.

Mit Hilfe der logistischen Regression lässt sich eine Ursachen- Wirkungs- Beziehung modellieren. So kann beispielsweise anhand Functional Movement Screening Scores (kurz: FMS-Scores) und entsprechenden Daten über die Verletzung von Fussballspielern ein Modell aufgestellt werden. Mit diesem Modell soll später die Verletzungswahrscheinlichkeit eines Spielers mit einem bestimmten FMS-Score prognostiziert werden. Dazu muss aber der Einfluss der Einflussvariable, hier der FMS-Score, geprüft werden. Sowohl der Devianztest, als auch der Wald-Test stellen dabei geeignet Testverfahren dar. Anhand einer Simulation mit der Statistiksoftware R 3.2.2 wird ein Vergleich der beiden Testverfahren durchgeführt. Dabei ist unteranderem von Interesse, welcher Test häufiger die richtige Entscheidung trifft oder welche Auswirkungen Ausreisser in den Daten haben.

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Mit Hilfe der logistischen Regression lässt sich eine Ursachen- Wirkungs- Beziehung modellieren. So kann beispielsweise anhand Functional Movement Screening Scores (kurz: FMS-Scores) und entsprechenden Daten über die Verletzung von Fussballspielern ein Modell aufgestellt werden. Mit diesem Modell soll später die Verletzungswahrscheinlichkeit eines Spielers mit einem bestimmten FMS-Score prognostiziert werden. Dazu muss aber der Einfluss der Einflussvariable, hier der FMS-Score, geprüft werden. Mit Hilfe der logistischen Regression lässt sich eine Ursachen- Wirkungs- Beziehung modellieren. So kann beispielsweise anhand Functional Movement Screening Scores (kurz: FMS-Scores) und entsprechenden Daten über die Verletzung von Fussballspielern ein Modell aufgestellt werden. Mit diesem Modell soll später die Verletzungswahrscheinlichkeit eines Spielers mit einem bestimmten FMS-Score prognostiziert werden. Dazu muss aber der Einfluss der Einflussvariable, hier der FMS-Score, geprüft werden. Sowohl der Devianztest, als auch der Wald-Test stellen dabei geeignet Testverfahren dar. Anhand einer Simulation mit der Statistiksoftware R 3.2.2 wird ein Vergleich der beiden Testverfahren durchgeführt. Dabei ist unteranderem von Interesse, welcher Test häufiger die richtige Entscheidung trifft oder welche Auswirkungen Ausreisser in den Daten haben. Lieferzeit 1-2 Werktage.

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