Olvasói vélemények
Összegzés:A könyvet a logisztikus regresszió világos és közérthető magyarázatai miatt nagyra értékelik, így kezdők számára és referencia kézikönyvként is alkalmas. Míg egyes olvasók könnyen érthetőnek találják, mások megjegyzik, hogy bizonyos szakaszokban kihívást jelenthet. Nagyra értékelik gyakorlatias megközelítése miatt, amely a logisztikus regressziót olyan ismert fogalmakkal kapcsolja össze, mint a többszörös regresszió, és hasznos példákat mutat be, különösen a népszerű statisztikai szoftverekkel összefüggésben.
Előnyök:A logisztikus regresszió fogalmainak világos és érthető magyarázata.
Hátrányok:Jó referenciaanyag mind a bevezető, mind a haladó felhasználók számára.
(10 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Applied Logistic Regression Analysis
Könyv tartalma:
Ebben a második kiadásban a hangsúly ismét az egyéni szintű adatokra vonatkozó logisztikus regressziós modelleken van, de az összesített vagy csoportosított adatok is figyelembe vételre kerülnek. A könyv részletesen tárgyalja az illeszkedés jóságát, a prediktív hatékonyság mutatóit és a standardizált logisztikus regressziós együtthatókat, valamint SAS és SPSS használatával készült példákat is tartalmaz.
⬤ A csoportosított adatok részletesebb vizsgálata az eseti adatokkal szemben az egész könyvben.
⬤ Az illeszkedés jóságát mérő intézkedések, az R-négyzet analógok és a prediktív hatékonyság mutatóinak tulajdonságainak és megfelelő használatának frissített tárgyalása.
⬤ A kockázati arányok kockázati arányok ábrázolására szolgáló esélyhányadosok helytelen használatának, valamint a csoportosított adatok esetében a túl- és aluldiszperziónak a tárgyalása.
A rendezetlen és rendezett polytomos logisztikus regressziós modellek aktualizált lefedettsége.
