应用LOGISTIC回归分析(第二版)

应用LOGISTIC回归分析(第二版)
作 者: 斯科特-梅纳德 李俊秀
出版社: 格致出版社
丛编项: 格致方法·定量研究系列
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作者简介

  斯科特•梅纳德,美国科罗拉多大学行为科学院副研究员。毕业于康奈尔大学社会学系,并于科罗拉多大学获社会学博士学位,主要关注滥用药物和其他违法行为的追踪式研究。

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,但它的局限性是要求因变量是定量变量(定距变量、定比变量)而非定性变量(定序变量、定类变量)。但在许多实际问题中,经常出现因变量有两个或三个分类的情况,此时就需要应用logistic回归分析。本书系统地把logistic回归与线性回归模型的OLS的R2、估计标准误差、t比率和斜率做比较,全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果。传统回归诊断和学生化残差、杠杆、dbeta都包括在创新的logistic诊断法内。最后详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题。

图书目录

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,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

注释

参考文献

译名对照表