Mosaic Plots (mit einer Zielvariable)
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2.1. Modellgleichung<br />
2. Betrachtung der Log Odds (Logit)<br />
Durch Logarithmieren wird die nun auch die untere Begrenzung<br />
aufgehoben, d.h. der Wertebereich wird auf ( −∞,<br />
+∞)<br />
ausgeweitet.<br />
logit(π)<br />
=<br />
⎛ π<br />
ln⎜<br />
⎝1−<br />
π<br />
⎞<br />
⎟<br />
⎠<br />
Im Gegensatz zur linearen Regression wird also nicht die<br />
Ausprägung der <strong>Zielvariable</strong> als Linearkombination der<br />
erklärenden Variablen betracht, sondern der logit:<br />
logit<br />
⎛ π ⎞<br />
π ) = ln⎜<br />
⎟ =<br />
π<br />
Xβ<br />
= β + β X + ... +<br />
⎝1−<br />
⎠<br />
β<br />
0 1<br />
(<br />
1<br />
p X p<br />
19.01.2005 <strong>Mosaic</strong> <strong>Plots</strong> (<strong>mit</strong> <strong>einer</strong> <strong>Zielvariable</strong>) 11
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