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斯科特·梅纳德(Scott Menard) 著 / 格致出版社 / 2012-07 / 平装
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上书时间2023-04-03
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应用logistic回归分析(第2版)
线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。《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。
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译名对照表
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图2
图3
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开播时间:09月02日 10:30