Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est considéré comme une ressource précieuse pour comprendre la régression logistique, offrant des explications claires et des exemples perspicaces. Bien qu'il soit généralement loué pour son accessibilité et son utilité en tant que référence, certains lecteurs trouvent que certaines sections sont difficiles à comprendre.
Avantages:⬤ Explications claires et très compréhensibles, en particulier pour ceux qui ont une bonne connaissance de la régression multiple.
⬤ Offre de bons parallèles avec les modèles des moindres carrés ordinaires (MCO).
⬤ Utile à la fois pour l'apprentissage et la référence, y compris les sujets essentiels pour l'interprétation des résultats de SPSS.
⬤ Abordable et concis, ce qui en fait une bonne affaire pour l'apprentissage des statistiques.
⬤ Utilisation efficace d'exemples et de diagnostics qui améliorent la compréhension.
⬤ Certaines sections peuvent être difficiles à comprendre et prêter à confusion.
⬤ Il n'est pas recommandé comme unique source d'apprentissage ; certains lecteurs l'ont trouvé moins adéquat pour l'apprentissage en profondeur.
⬤ Préoccupations mineures concernant le fait que le livre est légèrement dépassé dans le contexte de l'évolution des logiciels statistiques.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Titre original :
Applied Logistic Regression Analysis
Contenu du livre :
Cette deuxième édition se concentre à nouveau sur les modèles de régression logistique pour les données individuelles, mais les données agrégées ou groupées sont également prises en compte. Le livre comprend des discussions détaillées sur la qualité de l'ajustement, les indices d'efficacité prédictive et les coefficients de régression logistique standardisés, ainsi que des exemples utilisant SAS et SPSS.
⬤ Le livre comprend des discussions détaillées sur la qualité de l'ajustement, les indices d'efficacité prédictive et les coefficients de régression logistique standardisés, ainsi que des exemples utilisant SAS et SPSS.
⬤ Une discussion actualisée des propriétés et de l'utilisation appropriée des mesures de qualité de l'ajustement, des analogues du R-carré et des indices d'efficacité prédictive.
⬤ Discussion de l'utilisation abusive des rapports de cotes pour représenter les rapports de risque, et de la surdispersion et de la sous-dispersion pour les données groupées.
Mise à jour de la couverture des modèles de régression logistique polytomiques ordonnés et non ordonnés.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780761922087 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2001 |
| Nombre de pages : | 128 |
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