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Lineare Regression Aus der obigen Tabelle wird bereits deutlich worin sich logistische und lineare Regression im Wesentlichen unterscheiden: Bei der abhängigen Variable.

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Um ein Modell zur Berechnung einer logistischen Regression zu formulieren, muss im Allgemeinen zunächst bestimmt werden, welche Faktoren einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des interessierten Ereignisses haben könnten. Um die Beispielfragestellung zu untersuchen, müssen demnach zunächst die Faktoren bestimmt werden, die bei Patienten, die auf der Intensivstation aufgenommen wurden, einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit haben könnten, zu überleben bzw. Dabei wurden aus didaktischen Gründen, durch einen vorangehenden Prozess, 10 Variablen selektioniert und in das Modell aufgenommen.

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Wird nun der Logit in die logistische Funktion eingesetzt, so ergibt sich: MLE maximiert dabei eine "Likelihood-Funktion", die aussagt, wie wahrscheinlich es ist, dass der Wert einer abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen vorausgesagt werden kann. Der Wert der Likelihood-Funktion kann zur Einschätzung der Modellgüte und Modellsignifikanz verwendet werden, wie weiter unten ersichtlich werden wird.

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