Logistische Regression - Idee und Konzeption

1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-7541-5689-6
Verlag: epubli

Buch, Deutsch, 32 Seiten, Format (B × H): 135 mm x 205 mm, Gewicht: 51 g

Zielsetzung der logistischen Regression / Zugrundeliegende statistische Konzepte / Binomialverteilung / Maximum-Likelihood-Schätzung / „Logit“-Gleichung und Wahrscheinlichkeitsfunktion / Kurvendiskussion anhand ausgewählter Parameter / Maximum-Likelihood-Schätzfunktion (MLS-Funktion).

Hinweis: Auf eine Darstellung der hinter der Methode stehenden mathematischen und statistischen Feinheiten sowie einzelner Detailaspekte, wie z.B. die Interpretation der Logit-Parameter wird dabei bewußt verzichtet

Autoren/Hrsg.

May, Stefan

Über Autor(innen)

May, Stefan
Stefan May, Jahrgang 1956, studierte an der Universität Regensburg Volkwirtschaftslehre und promovierte 1989 über ein geldtheoretisches Thema. Nach seiner Promotion und Tätigkeit als wissenschaftlicher Assistent wechselte Dr. May zur neu gegründeten HYPO Capital Management.

Stefan May ist seit 1997 Professor für „Banken, Finanzmarktanalyse und Portfoliomanagement“ an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Ein mehrmonatiger Lehr- und Forschungsaufenthalt in Indien - an der Goa University sowie des Goa Institute of Management - rundet seine bisherige Tätigkeit als Hochschullehrer ab.

Seit 2014 leitet er das Anlagemanagement der Quirin Privatbank, die ihre Vermögensverwaltung vollständig auf eine wissenschaftliche und evidenzgetriebene Grundlage gestellt hat.