Binarna logistična regresija

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Ma.
Advertisements

Click on each of us to hear our sounds.
Las Vocales En Espanol.
A) 80 b) 53 c) 13 d) x 2 = : 10 = 3, x 3 = 309.
1 Salmo. Di Davide. Signore, chi abiterà nella tua tenda? Chi dimorerà sul tuo santo monte? Miktam. Davidov. Č uvaj me, Bo ž e, jer se tebi utje č em.
Quickseal – Lepilno tesnilna masa
BLAISE to DDI Vipavc Irena, ADP, Slovenia CESSDA - Seminar, September, 2004.
HIRAGANA by number of strokes Images from:
1 EDUKACIJA BOLNIKOV pred uvedbo zdravila MAREVAN (tudi Sintrom) Alenka Mavri.
Ingest – Workflow Irena Vipavc Brvar ADP SEEDS Workshop I Belgrade, October.
TIPI PODATKOV. Načrt Najprej je potrebno dobro premisliti o problemu Katere podatke hranimo, kako podatke razporediti v tabele, kakšne vrste podatkov.
PHONICS Repeat each sound. Blend the sounds. Read each word.
ma mu mi mo me pe pi pa pu po si sa so.
Sílabas con m,p,s tema 2. pe so ma si mu se.
SREČNO NOVO LETO 2009 Lara Koren, 2.c.
Področje: 3.05 Reprodukcija človeka
6. poglavje: Računalniška vezja
Srečko Bončina Izposoja e-knjig eBooks na EBSCOHost-u
SPACE OF OPPORTUNITIES
Policy experimentation project in 10 EU countries
ERASMUS+ MOBILNOSTI Štud. leto 2015/2016
S podatki povezana učna gradiva
Poimenovanje kazalnikov dohodka in revščine
OKOLJSKI RAČUNI “Okoljske takse”
pROCESI DELA V ARHIVU DRUŽBOSLOVNIH PODATKOV
Facility Projektni forum
Vmesnik za zidne vtičnice uporabite obstoječe električne vtičnice
R V P 2 Predavanje 04 Animacija RVP2 Animacija.
ODBOJKA Projektna naloga iz Multimedije
11/15/2018 3:47 AM © Microsoft Corporation. All rights reserved. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN.
Fotografiranje hrane Predmet: Tipografija in reprodukcija.
The Present Perfect Continuous Tense
THE PAST SIMPLE TENSE navadni preteklik.
Izbrana Poglavja iz Informacijskih Tehnologij (IPIT)
Tatjana Welzer Družovec (Inštitut za informatiko, FERI Maribor)
Agencija Republike Slovenije za okolje
OBDELAVA (PROCESIRANJE PODATKOV)
Microsoftove rešitve za šolstvo
Glavne lastnosti multimetrov so:
MS Excel, Open Office Calc, Gnumeric …
Explore-plots Katarina Jeremić 143/2011 Jovana Vulović 33/2011
Interpretacija farmakoekonomskih raziskav
OVERITEV LISTIN Oktober 2014.
Šalej Mirko Iskraemeco, d.d. Kranj
OSMOSE Predstavitev projekta
The North West End of Life Care Model
Why are we for PEACE? Zakaj smo za mir.
Ela Reven, Katarina urbančič
Ugani število Napišimo program, ki si “izmisli” naključno število, potem pa nas v zanki sprašuje, katero je izmišljeno število. Če število uganemo, nas.
ARHIV DRUŽBOSLOVNIH PODATKOV DRUGI DOSTOPI DO PODATKOV
Uporaba programa NESSTAR za sprotno pregledovanje podatkov
E-mobilnost in njena integracija v elektroenergetski sistem
KORELACIJSKA I REGRESIJSKA ANALIZA
Korelacijske metode psihologija (1.st.) – 2. letnik 2011/12
Obravnava izjem (exception handling).
TERMODINAMIKA / THERMODYNAMICS
Pojmovi digitalnog zapisa
Razlaga korelacije vzročna povezanost X in Y ???
mag. Sebastjan Repnik, višji predavatelj
Informacijska varnost v Oracle okolju
Antoine Laurent de Lavoisier
Praktikum iz Programiranja 1 Specijalna Grupa
Ti:sapphire lasers Ti:Al2O3
JEDNOSTAVNA LINEARNA REGRESIJA UTJECAJA VARIJABLI NA GODINE ŽIVOTA
Virtualizacija poslovnih procesa metodom „Swimlane“ dijagrama
REGRESIJSKE ANALIZE in VEČNIVOJSKO MODELIRANJE Psihologija - magistrski študij Metodologija psihološkega raziskovanja 2003/04 Gregor Sočan Katedra za.
Strukture podataka i algoritmi 5. VRIJEME IZVRŠAVANJA ALGORITMA
PREZENTACIJA KOLEGIJA
Isus hoda po moru Prema Mt 14,
STATISTIKA (STRUČNI STUDIJ) Korelacijska analiza Regresijska analiza.
Presentation transcript:

Binarna logistična regresija http://www.adp.fdv.uni-lj.si/ Delavnico bo vodil: doc. dr. Bojan Leskošek, predavatelj na Fakulteti za šport Binarna logistična regresija 13. december, 09.00 – 12.30

Binarna logistična regresija 28.11.2018 Binarna logistična regresija Logistična regresija (LR) je metoda regresijske analize, ki jo lahko uporabimo, če je odvisna spremenljivka kategorialna (npr. uspešen/neuspešen, volil/ni volil stranke/se ni udeležil volitev; kupil/ni kupil izdelka; preživel/umrl) ali kategorizirana (npr. nizka/srednje visoka/visoka plača). Na predavanju bodo uvodoma predstavljene prednosti logistične regresije pred klasično linearno (multiplo) regresijo, različne vrste LR, potem pa podrobneje binarna LR (BLR), ki je osnova za razumevanje tudi ostalih vrst (ordinalna, politomna). Na primeru bodo predstavljeni osnovni pojmi (obet, tveganje, razmerje obetov/tveganj, logit, vrste spremenljivk/vplivov ipd.), obdelava podatkov (vključno s preliminarno analizo in grafikoni) in njihova razlaga. Na vajah, ki bodo sledile teoretičnemu delu, bodo udeleženci sami (ob pomoči predavatelja) obdelali podatke v SPSS in razložili rezultate na preprostem primeru. Predznanje udeležencev ni nujno, je pa priporočljivo, da poznajo osnove statistike (enostavna linearna regresija, osnove vzorčenja/ocenjevanja parametrov).

Delavnice bodo potekale po sledečem urniku: 28.11.2018 Delavnice bodo potekale po sledečem urniku: 5. december od 11. do 15:15 ure, predavalnica FDV 25         - Linearna regresija in analiza variance v R-u (dr. Aleš Žiberna) 6. december od 9. do 13. ure, predavalnica FDV 26          - Podatkovni arhivi in uporaba pregledovalnika Nesstar  (Irena Vipavc Brvar) 13. december od 9. do 12:30 ure, predavalnica FDV 26          - Binarna logistična regresija (dr. Leskošek Bojan) 14. december od 14. do 18. ure, predavalnica FDV 26         - Vizualna podatkovna analitika (dr. Gaj Vidmar) 20. december od 9. do 13. ure, predavalnica FDV 26         - Priprava podatkov in gradiv raziskave za hrambo tipov  (Irena Vipavc Brvar) 23. december od 9. do 14. ure, predavalnica FDV 26          - Looking after your research data well (Louise Corti)-  Predavanje bo v angleščini