Applied Logistic Regression Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Menard, Scott

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2001-10

价格:$ 20.28

装帧:Pap

isbn号码:9780761922087

丛书系列:

图书标签:

• Logistic Regression
• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Machine Learning
• Biostatistics
• Epidemiology
• Regression Analysis
• Applied Statistics
• Healthcare

好的，这是一份关于一本名为《应用逻辑回归分析》的图书的详细简介，内容聚焦于该领域的核心概念、方法论、实际应用以及相关的统计理论，旨在为读者提供全面而深入的学习体验，但不涉及您指定的原书内容。 --- 图书名称：应用逻辑回归分析 内容简介 本书《应用逻辑回归分析》是一本专注于逻辑回归模型理论基础、实际操作及其在各类研究领域中应用的综合性著作。本书旨在为统计学、数据科学、生物医学、社会科学以及商业分析等领域的专业人士和高级学生提供一个深入、全面的指南，使读者不仅掌握逻辑回归的基本原理，更能熟练运用该工具解决复杂的分类问题。 第一部分：基础与理论框架 本书的开篇部分将系统地介绍逻辑回归的理论基石。我们将从经典的线性回归模型出发，阐释其局限性，并自然过渡到逻辑回归模型，重点解析其如何处理二元（或多元）分类响应变量。核心内容包括： 概率模型与链接函数： 详细探讨逻辑函数（Logit Link Function）的数学特性，解释其在将线性预测器映射到概率空间中的关键作用。我们将深入分析广义线性模型（GLM）的框架，将逻辑回归置于一个更宏大的统计结构中。 参数估计与推断： 重点介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在逻辑回归参数估计中的应用。我们将详细推导似然函数，并阐述迭代算法（如牛顿-拉夫逊法）如何用于求解最优参数。此外，书中会详尽讨论参数的统计推断，包括标准误的计算、置信区间构建以及似然比检验（Likelihood Ratio Test）等核心推断工具。 模型假设与局限性： 清晰界定逻辑回归的必要假设，如误差项的二项分布特性、预测变量的准确性要求等。同时，本书也会诚实地讨论逻辑回归在处理高度非线性关系、共线性问题以及大样本效应时的潜在局限性。 第二部分：模型构建与诊断 模型的有效性高度依赖于正确的构建和严格的诊断。本部分将提供一套系统性的流程指导读者从数据准备到最终模型验证的全过程。 变量选择策略： 介绍多种系统性的变量选择方法，包括前向选择、后向剔除和逐步回归法。更重要的是，本书会讨论基于信息准则（如AIC、BIC）的平衡策略，强调在模型解释性和预测能力之间进行权衡的重要性。 交互作用与非线性建模： 深入探讨如何引入预测变量之间的交互作用项，以捕捉更复杂的协同效应。对于连续型预测变量，本书将介绍多项式项或样条函数（Splines）的引入，以灵活地拟合非线性趋势，同时保持模型的整体可解释性。 模型拟合优度评估： 区别于连续变量的$R^2$，本书将专注于逻辑回归特有的拟合优度指标。我们将详尽分析伪$R^2$（如Cox & Snell $R^2$和Nagelkerke $R^2$）的含义和适用范围，并强调离散度（Deviance）统计量在模型评估中的核心作用。 诊断与残差分析： 介绍如何利用Deviance残差和Pearson残差来识别异常值和高杠杆点。我们将展示如何使用影响统计量（如Cook’s Distance）来评估单个观测值对模型估计的影响，确保模型的稳健性。 第三部分：预测性能与模型验证 对于分类模型而言，预测性能的评估至关重要。本书将投入大量篇幅讲解如何量化和优化模型的预测能力。 分类性能指标： 全面覆盖灵敏度（Sensitivity）、特异度（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。特别强调混淆矩阵（Confusion Matrix）的构建与解读。 ROC曲线与AUC： 详细阐述接收者操作特征（ROC）曲线的原理及其在评估分类器性能中的优越性。我们将解释曲线下面积（AUC）的统计意义，并指导读者如何根据业务需求选择最佳的概率截断点（Cutoff Point）。 模型校准度（Calibration）： 强调模型预测概率的准确性，即校准度。通过Hosmer-Lemeshow检验以及校准图的绘制，指导读者评估模型输出的概率是否真实反映了事件发生的频率。 模型验证技术： 介绍交叉验证（Cross-Validation，包括K折交叉验证）和Bootstrap方法在评估模型泛化能力和稳定性方面的应用，以避免过拟合（Overfitting）。 第四部分：高级主题与扩展模型 在掌握基础知识后，本书将引导读者探索逻辑回归在更复杂场景下的应用和扩展。 有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）： 针对具有自然顺序的分类变量（如李克特量表数据），详细介绍比例优势模型（Proportional Odds Model）的原理、估计方法和结果解释，区分于普通二元逻辑回归。 多项式逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）： 解决具有三个或更多无序类别的响应变量问题。我们将解释如何使用参考类别进行建模，并讨论如何解释非参考类别的系数估计值。 生存分析中的逻辑回归关联： 简要介绍逻辑回归与Cox比例风险模型在处理时间事件数据时的桥接点和区别。 样本失衡数据的处理： 针对现实世界中常见的少数类样本远少于多数类样本的情况，介绍欠采样（Undersampling）、过采样（Oversampling，如SMOTE）以及调整权重的方法，以提升模型对少数类的识别能力。 应用实例与软件实现 贯穿全书，本书将提供大量来自实际研究领域（如医学诊断、市场营销响应预测、信用风险评估等）的案例研究。所有实例都将配备详细的数据处理步骤、模型拟合代码以及结果解释。本书的代码示例将主要基于主流的统计软件环境（如R或Python的统计库），确保读者能够无缝地将理论知识转化为实际操作能力。 目标读者 本书适合具备基础统计学知识的研究生、博士生、数据科学家、生物统计学家、流行病学家、市场研究分析师以及所有希望深入理解和高效应用分类数据分析技术的专业人士。阅读本书将使读者建立起对逻辑回归方法论的深刻理解，从而能够自信地构建、评估和解释复杂的分类预测模型。

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