Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre fournit un guide clair et pratique de la régression logistique en mettant l'accent sur l'implémentation SAS. Il est apprécié pour sa lisibilité, ses exemples de code et ses explications efficaces qui aident à la fois les novices et les utilisateurs plus expérimentés. Cependant, certains utilisateurs ont noté quelques omissions et lacunes dans le contenu, en particulier dans les sujets avancés et les questions spécifiques d'ajustement de modèle.
Avantages:⬤ Style d'écriture clair et concis.
⬤ Excellentes explications des concepts de régression logistique et des applications pratiques.
⬤ Fournit de nombreux exemples de code SAS.
⬤ Utile pour les utilisateurs novices et expérimentés de SAS.
⬤ Excellente référence pour les applications rapides et la compréhension de la régression logistique.
⬤ Couvre à la fois la théorie et les aspects pragmatiques du sujet.
⬤ Manque de couverture complète de certains sujets avancés.
⬤ Certains utilisateurs ont signalé des problèmes mineurs dans la version Kindle.
⬤ Manque de conseils sur des situations spécifiques, telles que les divergences dans les statistiques du chi-carré.
(basé sur 18 avis de lecteurs)
Titre original :
Logistic Regression Using SAS: Theory and Application
Contenu du livre :
Si vous êtes un chercheur ou un étudiant ayant une expérience de la régression linéaire multiple et que vous souhaitez vous familiariser avec la régression logistique, Logistic Regression Using SAS : Theory and Application, Second Edition, de Paul Allison, est fait pour vous. Informel et non technique, ce livre explique la théorie qui sous-tend la régression logistique et examine tous les détails pratiques liés à sa mise en œuvre à l'aide de SAS.
Plusieurs exemples du monde réel sont inclus dans tous les détails. Ce livre explique également les différences et les similitudes entre les nombreuses généralisations du modèle de régression logistique. Les sujets suivants sont abordés : régression logistique binaire, analyse logit des tableaux de contingence, analyse logit multinomiale, analyse logit ordonnée, analyse des choix discrets et régression de Poisson.
D'autres points forts incluent des discussions sur l'utilisation de la procédure GENMOD pour effectuer une analyse log-linéaire et une estimation GEE pour des données binaires longitudinales. Seule une connaissance de base de l'étape DATA de SAS est supposée.
La deuxième édition décrit de nombreuses nouvelles fonctionnalités de PROC LOGISTIC, notamment la régression logistique conditionnelle, la régression logistique exacte, les modèles logit généralisés, les courbes ROC, l'instruction ODDSRATIO (pour l'analyse des interactions) et l'instruction EFFECTPLOT (pour la représentation graphique des effets non linéaires). La couverture de PROC SURVEYLOGISTIC (pour les échantillons complexes), PROC GLIMMIX (pour les modèles mixtes linéaires généralisés), PROC QLIM (pour les modèles de sélection et les modèles logit hétérogènes) et PROC MDC (pour les modèles de choix discrets avancés) est également nouvelle.
Ce livre fait partie du programme SAS Press.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781599946412 |
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| Reliure : | Broché |
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