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Was ist eine Regression in der Statistik?
Was ist eine Regression in der Statistik? **
Was ist der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression?
Der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression besteht darin, wie die Funktionen modelliert werden. Bei der nichtlinearen Regression wird eine parametrische Funktion verwendet, die jedoch nichtlinear in den Parametern ist. Bei der nichtparametrischen Regression wird hingegen keine spezifische parametrische Funktion vorgegeben, sondern die Funktion wird direkt aus den Daten geschätzt, ohne Annahmen über deren Form zu machen. **
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Mythos Regression, Fachbücher von Peter GeisslerDer Regressionsbegriff gehört zu den psychotherapeutischen Standardbegriffen. Ursprünglich von Freud ausgehend vom Traumprozess und zur Beschreibung seelischer Vorgänge eingeführt, hat dieser Begriff mittlerweile Eingang in viele psychotherapeutische Methoden genommen, wie in die Gestalttherapie, in die Hypnose, in das katathyme Bilderleben, in die Körpertherapien und in die integrative Therapie. Einerseits scheint sich der Regressionsbegriff gut zur Beschreibung bestimmter seelischer Prozesse zu eignen, andererseits fällt auf, dass er keineswegs einheitlich verwendet wird, sondern je nach therapeutischer Ausrichtung im Detail unterschiedliche Vorgänge zu erfassen versucht. Betrachtet man den psychotherapeutischen Prozess aus wissenschaftlicher Perspektive als sehr komplexen Prozess des Austausches und Aushandelns sehr unterschiedlicher Informationen auf vielen Ebenen, wird es immer schw.33,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Therapeutische Aspekte der Regression, Fachbücher von Michael BalintEin hervorragendes Buch! Wahrscheinlich ist es seit Freuds Anweisungen das beste Buch über die Handhabung der Analyse als Therapie. Wo immer Analyse sich in Zukunft als therapeutische Methode ereignen wird, an diesem Buch wird kein ernsthafter Analytiker vorbeigehen können! Praxis der Psychotherapie.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Vertrauen und Risiko, Fachbücher von Gregor Maria Hoff, Martin BarthDas Buch "Vertrauen und Risiko" bietet eine tiefgehende Analyse der wachsenden Unsicherheiten in unserer Gesellschaft. In einer Zeit, in der gesellschaftliche und religiöse Institutionen zunehmend infrage gestellt werden, beleuchtet der interdisziplinäre Dialog zwischen Naturwissenschaften, Soziologie, Theologie und Philosophie, wie Vertrauen in einer Wissensgesellschaft entsteht und welche Risiken damit verbunden sind. Die Beiträge namhafter Autorinnen und Autoren wie Martin Barth und Monika Bobbert bieten unterschiedliche Perspektiven auf die Herausforderungen, die sich aus dem Verlust von Glaubwürdigkeit in Politik und Religion ergeben. Dieses Fachbuch richtet sich an alle, die sich für die komplexen Zusammenhänge von Vertrauen und Risiko interessieren und deren Bedeutung in der heutigen Zeit verstehen möchten.44,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Psychologie von Risiko und Vertrauen, Fachbücher von Philipp Henrizi, Jörn BaselPsychologie von Risiko und Vertrauen Unsicherheit und Unplanbarkeit nehmen zu, globale Krisen, Fake News und Skepsis erodieren bestehendes Vertrauen. Zusätzlich wird diese Dynamik durch technologische Entwicklungen befeuert, deren Akzeptanz massgeblich von einer subjektiven Bewertung der Chancen und Risiken abhängt. Risikokompetenz, Risikomündigkeit oder auch Vertrauensaufbau sind hierbei zentrale Schlagwörter, die exemplarisch für einen fundierten Umgang mit Risiko und Vertrauen stehen. Dieses Buch bietet Ihnen in 11 Kapiteln eine praxisorientierte Einführung in die Psychologie von Risiko und Vertrauen. Sie vertiefen Ihre Kenntnisse über Risikokommunikation im Krisenfall, den Umgang mit Misstrauen und auch, wie es gelingt, Vertrauen als entscheidendes Bindeglied zu etablieren, um Innovation und Fortschritt zu ermöglichen. Die didaktisch eingängig strukturierten Inhalte mit Lernzielen und Kontrollfragen stützen sich auf bewährte psychologische und aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse. Vielfältige Praxisbeispiele, wie z.B. von einer Extremsportlerin, einem Flight Safety Officer und einem katholischen Missbrauchsaufklärer, vermitteln einen persönlichen Bezug und zeigen Ihnen, wie vielschichtig sich der Umgang mit Risiko und Vertrauen gestalten kann. Dazu erhalten Sie hilfreiche Zusatzmaterialien über die Begleitwebseite. Kapitel 4 ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License frei verfügbar. Zielgruppen: Studierende der Wirtschaftspsychologie und anderer Studiengänge im Bereich Wirtschaft, Entscheidungsträger, Führungskräfte und alle, die sich für den Umgang mit Risiko und Vertrauen interessieren. Zu den Herausgebern: Prof. Dr. Jörn Basel – Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Luzern. Mitglied des First International Network on Trust (FINT). Seine Forschung beschäftigt sich unter anderem damit, wie Organisationen verlorenes Vertrauen wiederaufbauen können. Prof. Dr. Philipp Henrizi.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wann Regression?
"Wann Regression?" ist eine Frage, die oft in statistischen Analysen gestellt wird, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen. Regression wird verwendet, um den Einfluss einer oder mehrerer unabhhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu untersuchen. Man sollte Regression verwenden, wenn man verstehen möchte, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt und ob es eine statistisch signifikante Beziehung zwischen ihnen gibt. Es ist wichtig, Regression sorgfältig anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse interpretiert werden können und aussagekräftig sind. In der Praxis wird Regression häufig in der Wirtschaft, den Sozialwissenschaften und der Medizin eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. **
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in der Statistik?
Die Regression in der Statistik befasst sich mit der Untersuchung von Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung der Regressionsgleichung, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgüte. Anwendungen der Regression sind unter anderem die Vorhersage von Werten, die Identifizierung von Zusammenhängen und die Modellierung komplexer Phänomene. **
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Wann logistische Regression?
Die logistische Regression wird verwendet, wenn wir eine binäre abhängige Variable vorhersagen möchten, also wenn wir eine Ja/Nein- oder Erfolg/Misserfolg-Situation modellieren wollen. Sie eignet sich gut für die Analyse von kategorialen Daten und die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses. Die logistische Regression ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf Basis der unabhhängigen Variablen zu schätzen und somit Vorhersagen zu treffen. Sie wird häufig in den Bereichen der Medizin, Psychologie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt, um beispielsweise das Risiko von Krankheiten, das Kaufverhalten von Kunden oder die Wahrscheinlichkeit von Abwesenheiten am Arbeitsplatz zu untersuchen. **
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Warum logistische Regression?
Logistische Regression ist eine häufig verwendete statistische Methode zur Vorhersage von binären Ergebnissen, wie z.B. Ja/Nein oder Erfolg/Misserfolg. Sie eignet sich gut für Situationen, in denen die abhängige Variable kategorisch ist und die unabhängigen Variablen kontinuierlich oder kategorisch sein können. Durch die Anpassung einer S-Kurve an die Daten kann die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorhersagen. Zudem ermöglicht sie die Interpretation der Auswirkung einzelner Variablen auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses. Insgesamt ist die logistische Regression eine leistungsstarke und flexible Methode zur Modellierung von binären Ergebnissen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Sozialwissenschaften. **
Was sind die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse?
Die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse sind die Vorhersage von Werten basierend auf anderen Variablen, die Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen und die Schätzung von Parametern in Modellen. Regression wird auch verwendet, um Trends zu analysieren, Ausreißer zu identifizieren und Hypothesen zu testen. **
Wann lineare und logistische Regression?
Wann lineare und logistische Regression? Lineare Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable kontinuierlich ist und wir den Zusammenhang zwischen dieser Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersuchen möchten. Logistische Regression hingegen wird verwendet, wenn die abhängige Variable binär ist und wir die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorhersagen möchten. Die lineare Regression eignet sich gut für die Vorhersage von numerischen Werten, wie z.B. Umsatz oder Temperatur, während die logistische Regression häufig in der Medizin, Biologie oder Wirtschaft eingesetzt wird, um binäre Klassifikationen vorherzusagen, wie z.B. ob ein Patient an einer Krankheit leidet oder nicht. Beide Regressionsmodelle sind parametrisch, was bedeutet, dass sie eine bestimmte Formel verwenden, um den Zusammenhang zwischen den Variablen zu modellieren. Die Wahl zwischen linearer und logistischer Regression hängt also davon ab, ob die abhängige Variable kontinuierlich oder binär ist und welche Art von Vorhersage wir treffen möchten. **
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Angstlust und Regression, Fachbücher von Michael BalintAusgehend von Erlebnisqualitäten, die im Englischen mit "Thrill" bezeichnet werden, beschreibt Michael Balint zwei unterschiedliche Verhaltensweisen gegenüber der Welt: die "oknophile" und die "philobatische". Diese Unterscheidung hat zu interessanten Schlussfolgerungen im diagnostischen und therapeutischen Bereich geführt, im Blick auf die Objektbeziehungen, den Umgang mit Angst und Aggressivität, die Autoerotik, Liebe und Hass sowie die Fähigkeit zur Realitätsprüfung. Michael Balint, der durch seine Untersuchungen über die Arzt-Patient-Beziehung weithin bekannt geworden ist, legt hier eine neue psychologische Typenlehre vor. Er unterscheidet zwei Hauptverhaltensweisen gegenüber der Welt, die oknophile und die philobatische. Die erstere ist dadurch gekennzeichnet, dass der Mensch sich an seine Liebesobjekte anklammert und in dieser Anklammerung Schutz und Wonne des Gehaltenseins sucht.25,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fortschritt und Regression, Fachbücher von Rahel JaeggiFortschritt ist sozialer Wandel hin zu einer Situation, in der die Verhältnisse nicht nur anders, sondern besser werden - etwa dadurch, dass die Sklaverei abgeschafft wird oder die Vergewaltigung in der Ehe als Verbrechen gilt. Viele würden dem zustimmen, und doch hat die Vorstellung eines generellen gesellschaftlichen Fortschritts ihren Glanz verloren. Sie ruft sogar Skepsis hervor. Hingegen wächst die Neigung, etwa die Zunahme autoritärer Ressentiments und rechtspopulistischer Bewegungen als eine Art von Regression zu bewerten. Rahel Jaeggi verteidigt in ihrem Buch das Begriffspaar Fortschritt und Regression als unverzichtbares sozialphilosophisches Werkzeug für die Diagnose und Kritik unserer Zeit. Als fortschrittlich oder regressiv versteht sie nicht nur das Resultat, sondern vor allem die Gestalt der gesellschaftlichen Transformationsprozesse selbst. Indem sie nach den Dynamiken sucht.28,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mythos Regression, Fachbücher von Peter GeisslerDer Regressionsbegriff gehört zu den psychotherapeutischen Standardbegriffen. Ursprünglich von Freud ausgehend vom Traumprozess und zur Beschreibung seelischer Vorgänge eingeführt, hat dieser Begriff mittlerweile Eingang in viele psychotherapeutische Methoden genommen, wie in die Gestalttherapie, in die Hypnose, in das katathyme Bilderleben, in die Körpertherapien und in die integrative Therapie. Einerseits scheint sich der Regressionsbegriff gut zur Beschreibung bestimmter seelischer Prozesse zu eignen, andererseits fällt auf, dass er keineswegs einheitlich verwendet wird, sondern je nach therapeutischer Ausrichtung im Detail unterschiedliche Vorgänge zu erfassen versucht. Betrachtet man den psychotherapeutischen Prozess aus wissenschaftlicher Perspektive als sehr komplexen Prozess des Austausches und Aushandelns sehr unterschiedlicher Informationen auf vielen Ebenen, wird es immer schw.33,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Therapeutische Aspekte der Regression, Fachbücher von Michael BalintEin hervorragendes Buch! Wahrscheinlich ist es seit Freuds Anweisungen das beste Buch über die Handhabung der Analyse als Therapie. Wo immer Analyse sich in Zukunft als therapeutische Methode ereignen wird, an diesem Buch wird kein ernsthafter Analytiker vorbeigehen können! Praxis der Psychotherapie.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist eine Regression in der Statistik?
Was ist eine Regression in der Statistik? **
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Was ist der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression?
Der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression besteht darin, wie die Funktionen modelliert werden. Bei der nichtlinearen Regression wird eine parametrische Funktion verwendet, die jedoch nichtlinear in den Parametern ist. Bei der nichtparametrischen Regression wird hingegen keine spezifische parametrische Funktion vorgegeben, sondern die Funktion wird direkt aus den Daten geschätzt, ohne Annahmen über deren Form zu machen. **
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Wann Regression?
"Wann Regression?" ist eine Frage, die oft in statistischen Analysen gestellt wird, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen. Regression wird verwendet, um den Einfluss einer oder mehrerer unabhhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu untersuchen. Man sollte Regression verwenden, wenn man verstehen möchte, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt und ob es eine statistisch signifikante Beziehung zwischen ihnen gibt. Es ist wichtig, Regression sorgfältig anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse interpretiert werden können und aussagekräftig sind. In der Praxis wird Regression häufig in der Wirtschaft, den Sozialwissenschaften und der Medizin eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. **
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Was sind die grundlegenden Konzepte und Anwendungen der Regression in der Statistik?
Die Regression in der Statistik befasst sich mit der Untersuchung von Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Die grundlegenden Konzepte umfassen die Bestimmung der Regressionsgleichung, die Schätzung von Parametern und die Bewertung der Modellgüte. Anwendungen der Regression sind unter anderem die Vorhersage von Werten, die Identifizierung von Zusammenhängen und die Modellierung komplexer Phänomene. **
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Vertrauen und Risiko, Fachbücher von Gregor Maria Hoff, Martin BarthDas Buch "Vertrauen und Risiko" bietet eine tiefgehende Analyse der wachsenden Unsicherheiten in unserer Gesellschaft. In einer Zeit, in der gesellschaftliche und religiöse Institutionen zunehmend infrage gestellt werden, beleuchtet der interdisziplinäre Dialog zwischen Naturwissenschaften, Soziologie, Theologie und Philosophie, wie Vertrauen in einer Wissensgesellschaft entsteht und welche Risiken damit verbunden sind. Die Beiträge namhafter Autorinnen und Autoren wie Martin Barth und Monika Bobbert bieten unterschiedliche Perspektiven auf die Herausforderungen, die sich aus dem Verlust von Glaubwürdigkeit in Politik und Religion ergeben. Dieses Fachbuch richtet sich an alle, die sich für die komplexen Zusammenhänge von Vertrauen und Risiko interessieren und deren Bedeutung in der heutigen Zeit verstehen möchten.44,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Psychologie von Risiko und Vertrauen, Fachbücher von Philipp Henrizi, Jörn BaselPsychologie von Risiko und Vertrauen Unsicherheit und Unplanbarkeit nehmen zu, globale Krisen, Fake News und Skepsis erodieren bestehendes Vertrauen. Zusätzlich wird diese Dynamik durch technologische Entwicklungen befeuert, deren Akzeptanz massgeblich von einer subjektiven Bewertung der Chancen und Risiken abhängt. Risikokompetenz, Risikomündigkeit oder auch Vertrauensaufbau sind hierbei zentrale Schlagwörter, die exemplarisch für einen fundierten Umgang mit Risiko und Vertrauen stehen. Dieses Buch bietet Ihnen in 11 Kapiteln eine praxisorientierte Einführung in die Psychologie von Risiko und Vertrauen. Sie vertiefen Ihre Kenntnisse über Risikokommunikation im Krisenfall, den Umgang mit Misstrauen und auch, wie es gelingt, Vertrauen als entscheidendes Bindeglied zu etablieren, um Innovation und Fortschritt zu ermöglichen. Die didaktisch eingängig strukturierten Inhalte mit Lernzielen und Kontrollfragen stützen sich auf bewährte psychologische und aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse. Vielfältige Praxisbeispiele, wie z.B. von einer Extremsportlerin, einem Flight Safety Officer und einem katholischen Missbrauchsaufklärer, vermitteln einen persönlichen Bezug und zeigen Ihnen, wie vielschichtig sich der Umgang mit Risiko und Vertrauen gestalten kann. Dazu erhalten Sie hilfreiche Zusatzmaterialien über die Begleitwebseite. Kapitel 4 ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License frei verfügbar. Zielgruppen: Studierende der Wirtschaftspsychologie und anderer Studiengänge im Bereich Wirtschaft, Entscheidungsträger, Führungskräfte und alle, die sich für den Umgang mit Risiko und Vertrauen interessieren. Zu den Herausgebern: Prof. Dr. Jörn Basel – Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Luzern. Mitglied des First International Network on Trust (FINT). Seine Forschung beschäftigt sich unter anderem damit, wie Organisationen verlorenes Vertrauen wiederaufbauen können. Prof. Dr. Philipp Henrizi.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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FMEA – Fehler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse nach AIAG und VDA, Fachbücher von Hans-Joachim PfeuferDie Fehler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse (FMEA) ist eine etablierte Methode zur vorbeugenden Qualitätssicherung. Mögliche Fehler eines Systems, eines Produktes oder eines Prozesses werden bereits während der Entwicklungsphase analysiert und Wahrscheinlichkeit und Ausmass eventueller Folgen abgeschätzt. Dieser Pocket Power-Band stellt die Methode praxisorientiert vor und gibt eine konkrete Anleitung zur Umsetzung. Highlights - Fehlerursachen frühzeitig erkennen und Fehler vermeiden - Mit Schritt-für-Schritt-Anleitung - Kompakte, anschauliche Darstellung - Berücksichtigt den aktuellen FMEA-Standard von AIAG und VDA.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Interaction Effects in Multiple Regression, Fachbücher von James Jaccard, Robert TurrisiDas Fachbuch "Interaction Effects in Multiple Regression" bietet eine umfassende und praxisnahe Einführung in die Analyse von Interaktionseffekten im Rahmen der multiplen Regression. Verfasst von Robert Turrisi und James Jaccard, richtet sich das Werk sowohl an Studierende als auch an Forschende, die ein vertieftes Verständnis für die komplexen Zusammenhänge in sozialen Wissenschaften entwickeln möchten. Die zweite Auflage erweitert die bisherigen Inhalte und legt besonderen Fokus auf die Analyse von Dreifachinteraktionen, was die Anwendung der Methoden in realen Forschungsszenarien erleichtert. Die klare und verständliche Sprache des Buches macht es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die sich mit statistischen Analysen auseinandersetzen. Die praxisorientierten Beispiele und die strukturierte Herangehensweise unterstützen die Leser dabei, die Konzepte effektiv zu erfassen und anzuwenden.50,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wann logistische Regression?
Die logistische Regression wird verwendet, wenn wir eine binäre abhängige Variable vorhersagen möchten, also wenn wir eine Ja/Nein- oder Erfolg/Misserfolg-Situation modellieren wollen. Sie eignet sich gut für die Analyse von kategorialen Daten und die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses. Die logistische Regression ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf Basis der unabhhängigen Variablen zu schätzen und somit Vorhersagen zu treffen. Sie wird häufig in den Bereichen der Medizin, Psychologie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt, um beispielsweise das Risiko von Krankheiten, das Kaufverhalten von Kunden oder die Wahrscheinlichkeit von Abwesenheiten am Arbeitsplatz zu untersuchen. **
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Logistische Regression ist eine häufig verwendete statistische Methode zur Vorhersage von binären Ergebnissen, wie z.B. Ja/Nein oder Erfolg/Misserfolg. Sie eignet sich gut für Situationen, in denen die abhängige Variable kategorisch ist und die unabhängigen Variablen kontinuierlich oder kategorisch sein können. Durch die Anpassung einer S-Kurve an die Daten kann die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorhersagen. Zudem ermöglicht sie die Interpretation der Auswirkung einzelner Variablen auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses. Insgesamt ist die logistische Regression eine leistungsstarke und flexible Methode zur Modellierung von binären Ergebnissen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Sozialwissenschaften. **
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Was sind die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse?
Die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse sind die Vorhersage von Werten basierend auf anderen Variablen, die Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen und die Schätzung von Parametern in Modellen. Regression wird auch verwendet, um Trends zu analysieren, Ausreißer zu identifizieren und Hypothesen zu testen. **
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Wann lineare und logistische Regression?
Wann lineare und logistische Regression? Lineare Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable kontinuierlich ist und wir den Zusammenhang zwischen dieser Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersuchen möchten. Logistische Regression hingegen wird verwendet, wenn die abhängige Variable binär ist und wir die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorhersagen möchten. Die lineare Regression eignet sich gut für die Vorhersage von numerischen Werten, wie z.B. Umsatz oder Temperatur, während die logistische Regression häufig in der Medizin, Biologie oder Wirtschaft eingesetzt wird, um binäre Klassifikationen vorherzusagen, wie z.B. ob ein Patient an einer Krankheit leidet oder nicht. Beide Regressionsmodelle sind parametrisch, was bedeutet, dass sie eine bestimmte Formel verwenden, um den Zusammenhang zwischen den Variablen zu modellieren. Die Wahl zwischen linearer und logistischer Regression hängt also davon ab, ob die abhängige Variable kontinuierlich oder binär ist und welche Art von Vorhersage wir treffen möchten. **
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