• 1. Was heißt "Regression"?
  • 2. Das Regressionsprinzip am Beispiel der "linearen Einfachregression"
  • 3. Warum logistische Regression?
  • 4. Datenvoraussetzungen und Datenvorbereitung für die logistische Regression
  • 5. Interpretation der Regressionergebnisse
  • 6. Die Regressionsanalyse als iteratives Verfahren
  • 7. "Odd Ratios" - eine weitere Darstellungsform der Schätzergebnisse
  • 8. Ausblick