Logistic Regression Models presenta una panoramica dell'intera gamma di modelli logistici, comprese le procedure di regressione della risposta categoriale binaria, proporzionale, parzialmente ordinata e non ordinata. Altri argomenti discussi includono panel survey, asimmetri, penalizzati e modelli logistici esatti. Il testo illustra come applicare i vari modelli ai dati delle scienze sanitarie, ambientali, fisiche e sociali. Gli esempi illustrano il successo della modellazione Il testo fornisce prima la terminologia e i concetti di base prima di spiegare i principali metodi di stima (massima verosimiglianza e IRLS) appropriati per i modelli logistici. Presenta quindi una discussione approfondita della terminologia correlata ed esamina lo sviluppo del modello di regressione logistica e l'interpretazione dei risultati. Dopo essersi concentrato sulla costruzione e l'interpretazione di varie interazioni, l'autore valuta le ipotesi e i test di bontà di adattamento che possono essere utilizzati per la valutazione del modello. Copre anche la regressione logistica binomiale, le varietà di sovradispersione e una serie di estensioni del modello logistico binario e binomiale di base. Sia i dati reali che quelli simulati vengono utilizzati per spiegare e testare i concetti coinvolti. Le appendici forniscono una panoramica degli effetti marginali e del cambiamento discreto, nonché un tutorial di 30 pagine sull'uso dei comandi Stata relativi agli esempi utilizzati nel testo. Stata è usato per la maggior parte degli esempi, mentre R è fornito alla fine dei capitoli per replicare gli esempi nel testo. Applica i modelli ai tuoi dati I file di dati per esempi e domande utilizzati nel testo, nonché il codice per i comandi creati dall'utente, sono forniti sul sito Web del libro formattati in Stata, R, Excel, SAS, SPSS e Limdep. Vedi il professor Hilbe a discutere il libro. . Lingua: Inglese