Logit-Modell

Definition:

Wird auch als logistische Regression bezeichnet. Unter einem Logit-Modell werden Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung abhängiger diskreter Variablen verstanden. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome abhängige Variablen gemeint. Die unabhängigen Variablen können dabei ein beliebiges Skalenniveau aufweisen, wobei diskrete Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen in eine Serie binärer Dummy-Variablen zerlegt werden. 

Denkbar wären beispielsweise folgenden Anwendungefelder:

  • Im Bereich der Banken zur Schätzung der Bonität: Zahlt ein Kreditnehmer einen Kredit vollständig zurück?
  • Im Bereich des Marketing oder Markenmanagements: Kennt jemand eine Marke?
  • Oder im Bereich der Wahlforschung: Würde eine Person die Partei Z wählen, wenn am kommenden Sonntag Bundestagswahlen wären?

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Rückblick RiskNET Summit 2022

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Interview mit Professor em. Dr. Günther Schmid

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Interview mit Profi-Bergsteiger David Göttler

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Interview mit Dr. Alexander Fink (ScMI)

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Interview mit Oberstleutnant Thorsten Kodalle (Führungsakademie der Bundeswehr)

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Rückblick und Impressionen RiskNET Summit 2021

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Interview mit Tom Theisejans, IT-Notfallbeauftragter, Deutsche Bahn Konzern

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Interview mit Prof. Schmid: Globaler Ordnungsanspruch, made in China

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Interview mit Dr. Christian Glaser: Wirecard & Co.: Warum sich große Betrugsfälle immer wieder ereignen

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Interview mit Prof. Dr. Michael Huth zu Risiken in der Supply Chain

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Rückblick und Impressionen RiskNET Summit 2020

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