Generalisierte lineare Modelle in Python

In diesem Kapitel steht die logistische Regression im Mittelpunkt. Du lernst die Struktur binärer Daten, die Logit-Link-Funktion und das Modell-Fitting kennen sowie die Interpretation von Modellkoeffizienten, Modellschlüsse und wie du die Modellgüte beurteilst.

Hier lernst du die Poisson-Regression kennen, einschließlich einer Einführung in Zähldaten, die Poisson-Verteilung und die Interpretation des Modell-Fits. Du lernst auch, wie du Probleme mit Overdispersion meisterst. Abschließend sammelst du praktische Erfahrung mit der Visualisierung von Modellen.

In diesem letzten Kapitel erhöhst du die Komplexität deines Modells, indem du mehr als eine erklärende Variable hinzufügst. Du übst den Umgang mit Multikollinearität sowie mit kategorialen Variablen und Interaktionstermen in deinem Modell.