发表于2024-12-25
序
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,τ p,Фp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:概率
注释
参考文献
译名对照表
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