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Multinomiale Logistische Regression
Die multinomiale logistische Regression wird verwendet, wenn die abhängige Variable nominalskaliert ist. Um eine multinomiale Regression zu schätzen, muss zuerst eine Referenzkategorie gebildet werden. Für alle anderen Fälle wird dann eine logistische Regression vom Modell geschätzt.
Grundsätzlich kann jede Kategorie als Ausprägung verwendet werden. Kommen in der Referenzkategorie jedoch nur wenige Fälle vor, wird der Standardfehler grösser. Deshalb ist es ratsam, eine Kategorie zu wählen, die viele Fälle enthält. Ein zweites Kriterium für die Wahl der Referenzkategorie ist die Distanz zu den anderen Parteien. Je grösser die Distanz, desto besser.