Bewertung:
Das Buch über Regressionsanalyse wird für seinen klaren, praktischen Ansatz gelobt, der komplexe Konzepte zugänglich macht, ohne zu tief in die Mathematik einzutauchen. Viele Leser fanden es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker nützlich, da es sehr umfassend und intuitiv geschrieben ist. Es bietet wertvolle Einblicke sowohl in die lineare als auch in die logistische Regression, insbesondere im Hinblick auf kategoriale Variablen. Kritisiert wurden jedoch der fehlende mathematische Inhalt und die Tatsache, dass statistische Vorkenntnisse für ein umfassendes Verständnis vorausgesetzt werden.
Vorteile:Informativ, logische Abfolge von grundlegenden zu komplexen Themen, praktische Anwendung, klare Erklärungen, ausgezeichnet für Anfänger und fortgeschrittene Leser, intuitive Sprache, gutes Nachschlagewerk für Regressionskonzepte, hilfreich für Finanz- und Data-Science-Anwendungen.
Nachteile:Fehlender mathematischer und kodierungstechnischer Inhalt, möglicherweise zu vereinfachend für diejenigen, die strenge mathematische Grundlagen benötigen, setzt ein gewisses Maß an Hintergrundwissen in Statistik voraus, die Kapitel behandeln Themen für absolute Anfänger zu schnell.
(basierend auf 19 Leserbewertungen)
Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models
Lernen Sie die Regressionsanalyse auf einer tieferen Ebene mit Anleitungen in Alltagssprache.
Verstehen Sie die Regressionsanalyse intuitiv, indem Sie sich auf Konzepte und Diagramme statt auf Gleichungen konzentrieren. Lernen Sie praktische Tipps für die Modellierung Ihrer Daten und die Interpretation der Ergebnisse. Fühlen Sie sich sicher, dass Sie Ihre Daten richtig analysieren und Ihren Ergebnissen vertrauen können. Sie wissen, dass Sie auftretende Probleme erkennen und korrigieren können.
Sie werden von einem Anfänger zu einem erfahrenen Praktiker, der für reale Anwendungen bereit ist.
Nach einem Überblick über die Funktionsweise der Regression und die Gründe für ihre Verwendung deckt das Buch eine Reihe von Themen ab, darunter die Spezifizierung und Bewertung von Modellen, praktische Anwendungen, Arten von Effekten, statistische Signifikanz, Vorhersagen und eine Reihe von Problemlösungsmethoden. Enthält praktische und analytische Anleitungen.
⬤ Wählen Sie die richtige Art der Regressionsanalyse.
⬤ Bestimmen Sie das beste Modell und bewerten Sie, wie gut es zu den Daten passt.
⬤ Interpretieren Sie die Ergebnisse.
⬤ Haupteffekte, Interaktionseffekte und Modellierung der Krümmung verstehen.
⬤ Verwenden Sie Polynome, Datentransformationen und gewichtete kleinste Quadrate.
⬤ Erstellen Sie Vorhersagen und bewerten Sie deren Genauigkeit.
⬤ Überprüfen Sie die Annahmen und lösen Sie Probleme.
⬤ Ungewöhnliche Beobachtungen erkennen und handhaben.
⬤ Beispiele für viele Regressionsmodelle und Szenarien.
⬤ Zugang zu kostenlos herunterladbaren Datensätzen, damit Sie die Beispiele selbst bearbeiten können.
