Multinomiales Logitmodell

Ein multinomiales Logitmodell ist ein Regressionsmodell für kategoriale abhängige Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen, bei dem die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Kategorien in Abhängigkeit von Regressorvariablen modelliert werden. Dabei wird eine Kategorie als Referenz gewählt, und die übrigen Kategorien werden über logistische Funktionen relativ zu dieser Referenz beschrieben. (vgl. Behr/Rohwer 2018, S. 137 ff.)

Beispiel: Die Modellierung der Häufigkeit der Internetnutzung („mehrmals täglich“, „einmal täglich“, „mehrmals pro Woche“, „selten oder nie“) in Abhängigkeit von Merkmalen wie Geschlecht und Region, wobei eine der Nutzungskategorien als Referenz dient.

Behr, A.; Rohwer, G. (2018): Grundwissen Induktive Statistik mit Aufgaben, Klausuren und Lösungen. München: UVK Verlag