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| 編輯推薦： |
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本书对logistic回归模型的解释十分全面、翔实，讨论应用了最新的计算机软件，从基本原理到技术应用均做了介绍。除此之外，还提及了当今最复杂的问题和方法，是社会科学工作者在使用logistic回归模型时不可多得的权威参考书。
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| 內容簡介： |
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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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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，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
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| 內容試閱：
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线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。研究人员主要着重解释因变量，将因变量看作由多个自变量X1至Xk所组成的函数。当所有线性回归假设都符合该模型时，模型辨识、变量测量、普通最小二乘法(Ordinary Least Squares，OLS)估计方程，这一切都很顺利。可是，当因变量有两个或三个分类的话，有几项假设就不符合了。以二分因变量为例，同方差、线性和正态性的假设都不能成立，OLS的估计也无效。logistic回归的最大似然估计就能解决这一问题，即将Y(1， 0)转化成logit（发生比的对数log）。
梅纳德教授全面地解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果。为了令读者能够从熟悉的事件过渡到新事物，他系统地把logistic回归与线性回归模型的QLS的R2、估计标准误差、t比率和斜率做比较。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。最后仔细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题。
本书讨论了对最新计算机软件的应用，如SPSS10 NOMREG用以分析名义变量比较好。本书更新了现今应用的计算机软件，同时深入评论了不同的拟合优度。梅纳德博士还提出令人信服的论据去说明R2L的优势，至少这能直接与OLS的R2比较。他同时增加了新内容:分组数据、预测效率和风险比。
大量著作证明了线性回归的广泛应用，可是由于现实中的因变量很少会是连续的或定距的，因此，logistic回归开始备受关注。首先出版的是德马里斯(DeMaris)的《对数模型》;接着是梅纳德的《应用logistic回归》(第一版);以及潘帕(Pampel)的(logistic回归简介》。本书从基本原理到技术应用都做了介绍，除此之外，还提及了当今最复杂的间每和方法。社会科学家要熟悉日新月异的知识，千万别错过梅纳德的这本书。
迈克尔·刘易斯—贝克
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