Applied logistic regression analysis

副标题：无

作者：(美)斯科特·梅纳德(Scott Menard)著;李俊秀译

分类号：O212.1

ISBN：9787543221369

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简介

简介

　　线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。

序
第l章线性回归和应用logistic回归模型
　第1节回归假设
　第2节非线性关系和变量转换
　第3节二分因变量的概率、发生比、优比和logistic转换
　第4节 logistic回归：导论
第2章评估logistic回归模型的统计概要
　第1节 □，□和误差平方和
　第2节拟合优度：□，□和对数似然
　第3节预测效率：□，□，□和二项检验
　第4节举例：评估loglstlc回归模式的充足性
　第5节总结：评估loglstlc回归模型
第3章解释 logistic回归系数
　第1节 logistic回归分析的统计显著性
　第2节解释非标准化loglstlc回归系数
　第3节实质意义和标准系数
　第4节指数化系数或发生比数比
　第5节分类预测变量：对比和解释
　第6节交互作用
　第7节逐步logistic回归
第4章诊断logistic回归的介绍
　第1节设定误差
　第2节共线性
　第3节数值问题：零格数和完全分离
　第4节残差分析
　第5节过度分散和过度集中
　第6节 logistic回归诊断的规程
第5章多分类logisticc回归及其替代方法
　第1节多分类名义因变量
　第2节多分类或多项式定序因变量
　第3节结论
附录
注释
参考文献
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