Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este bine primită ca o resursă valoroasă pentru înțelegerea regresiei logistice, oferind explicații clare și exemple perspicace. Deși este în general lăudată pentru accesibilitatea și utilitatea sa ca referință, unii cititori consideră că anumite secțiuni sunt dificil de înțeles.
Avantaje:⬤ Explicații foarte ușor de înțeles și clare, în special pentru cei care au o înțelegere a regresiei multiple.
⬤ Oferă paralele bune cu modelele OLS (ordinary least squares).
⬤ Utile atât pentru învățare, cât și pentru referință, incluzând subiecte esențiale pentru interpretarea rezultatelor SPSS.
⬤ Accesibilă și concisă, ceea ce o face o afacere bună pentru învățarea statisticii.
⬤ Utilizarea eficientă a exemplelor și a diagnosticelor care îmbunătățesc înțelegerea.
Dezavantaje:⬤ Unele secțiuni pot fi greu de înțeles, ducând la confuzie.
⬤ Nu este recomandată ca sursă unică pentru învățare; unii cititori au considerat-o mai puțin adecvată pentru învățarea profundă.
⬤ Preocupări minore cu privire la faptul că această carte este ușor depășită în contextul evoluției software-ului statistic.
(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Applied Logistic Regression Analysis
Conținutul cărții:
În această a doua ediție, accentul se pune din nou pe modelele de regresie logistică pentru datele la nivel individual, dar sunt luate în considerare și datele agregate sau grupate. Cartea include discuții detaliate privind bonitatea ajustării, indicii de eficiență predictivă și coeficienții de regresie logistică standardizați, precum și exemple utilizând SAS și SPSS.
⬤ Examinarea mai detaliată a datelor grupate, spre deosebire de datele de la caz la caz, în întreaga carte.
⬤ Dezbatere actualizată a proprietăților și a utilizării adecvate a măsurilor de bonitate a ajustării, a analogilor R pătrat și a indicilor de eficiență predictivă.
⬤ Discutarea utilizării incorecte a raportului de cote pentru a reprezenta raportul de risc, precum și a dispersiei excesive și a dispersiei insuficiente pentru datele grupate.
Acoperirea actualizată a modelelor de regresie logistică politomă ordonată și neordonată.
