书籍介绍
《Logistic回归入门》的主要内容是介绍logistic回归分析，主要就是弄清楚为什么要执行logistic程序，以及改程序得出的结果代表的含义。第1章简要介绍了用线性回归分析二分因变量所带来的问题，并提供了一个非技术的解释，然后介绍了logit转换。第2章介绍了logistic回归系数的解释。第3章涉及最大似然估计的含义以及logistic回归中模型的解释力。第4章回顾了probit分析。第5章简要介绍了logistic回归的原理如何应用于三个或者更多个名义因变量的分析。本书的附录提供了有关对数的介绍。
精彩摘录
- "当然，可以通过logistic回归程序来更加有效地找出使对数似然函数值最大的一组系数的估计。这个程序最初会找出一个所有的系数b等于最小二乘估计值的一个模型。之后，它会通过运算找出新的一组系数，使得对数似然函数值更大并且更温和所观测的值。它继续重复这种运算或者周期，一直到所得到的对数似然函数的值的增加幅度小到再继续计算已经没有什么意义了（系数的改变也极其细微）。"
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