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Book Description
The focus in this Second Edition is again on logistic regression models for individual level data, but aggregate or grouped data are also considered. The book includes detailed discussions of goodness of fit, indices of predictive efficiency, and standardized logistic regression coefficients, and examples using SAS and SPSS are included.
- More detailed consideration of grouped as opposed to case-wise data throughout the book
- Updated discussion of the properties and appropriate use of goodness of fit measures, R-square analogues, and indices of predictive efficiency
- Discussion of the misuse of odds ratios to represent risk ratios, and of over-dispersion and under-dispersion for grouped data
- Updated coverage of unordered and ordered polytomous logistic regression models.
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Première phrase
In linear regression analysis, it is possible to test whether two variables are linearly related and to calculate the strength of the linear relationship if the relationship between the variables can be described by an equation of the form Y = a + BX, where Y is the variable being predicted (the dependent, criterion, outcome, or endogenous variable), X is a variable whose values are being used to predict Y (the independent, exogenous, or predictor variable),1 and a and B are population parameters to be estimated. Lire la première page
Couverture | Copyright | Table des matières | Extrait | Quatrième de couverture
In linear regression analysis, it is possible to test whether two variables are linearly related and to calculate the strength of the linear relationship if the relationship between the variables can be described by an equation of the form Y = a + BX, where Y is the variable being predicted (the dependent, criterion, outcome, or endogenous variable), X is a variable whose values are being used to predict Y (the independent, exogenous, or predictor variable),1 and a and B are population parameters to be estimated. Lire la première page
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