注册 登录 进入教材巡展
#

出版时间:2016-04

出版社:格致出版社

以下为《应用logistic回归分析(第2版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 格致出版社
  • 9787543226166
  • 171702
  • 2016-04
  • O212.1
内容简介

  线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。斯科特·梅纳德著的《应用logistic回归分析(第2版)》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。

目录

第1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logit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 R2,F和误差平方和
 第2节 拟合优度:Gm,R2L和对数似然
 第3节 预测效率:λp,τp,φp和二项检验
 第4节 举例:评估logistic回归模式的充足性
 第5节 总结:评估logistic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logistic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logistic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
译名对照表