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出版者:Wiley-Blackwell

作者:David W. Hosmer Jr.

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2001-11-7

价格:GBP 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471225898

丛书系列:

图书标签:

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Logistic Regression
Statistics
Data Science
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Applied Statistics
Regression Analysis
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具体描述

From the reviews of the First Edition. "An interesting, useful, and well-written book on logistic regression models . . . Hosmer and Lemeshow have used very little mathematics, have presented difficult concepts heuristically and through illustrative examples, and have included references."

— Choice "Well written, clearly organized, and comprehensive . . . the authors carefully walk the reader through the estimation of interpretation of coefficients from a wide variety of logistic regression models . . . their careful explication of the quantitative re-expression of coefficients from these various models is excellent."

— Contemporary Sociology "An extremely well-written book that will certainly prove an invaluable acquisition to the practicing statistician who finds other literature on analysis of discrete data hard to follow or heavily theoretical."

— The Statistician In this revised and updated edition of their popular book, David Hosmer and Stanley Lemeshow continue to provide an amazingly accessible introduction to the logistic regression model while incorporating advances of the last decade, including a variety of software packages for the analysis of data sets. Hosmer and Lemeshow extend the discussion from biostatistics and epidemiology to cutting-edge applications in data mining and machine learning, guiding readers step-by-step through the use of modeling techniques for dichotomous data in diverse fields. Ample new topics and expanded discussions of existing material are accompanied by a wealth of real-world examples-with extensive data sets available over the Internet.

Applied Logistic Regression 是一本系统性且深入浅出的书籍，旨在为读者提供解决实际问题所需的全面工具和知识。这本书的核心内容围绕统计建模与数据分析展开，详细解析了应用逻辑、方法设计以及实现过程。作者以严谨的学术背景出发，系统介绍了数据预处理流程，涵盖数据清洗、特征工程和变量选择等关键步骤。这些内容不仅帮助读者理解模型构建的每一个环节，也让他们在实践中掌握从数据输入到结果输出的完整操作规范。书中深入探讨了模型训练与验证的重要性，详细讲解了如何通过合理选择优化算法、调整参数以提高预测精度的具体方法。这一部分不仅包括理论支持，还结合实际案例，展示了如何在不同数据集上应用这些知识，从而提升分析效果。同时，书中对模型评估指标的讲解也十分详尽，覆盖了准确率、召回率、F1值等多种指标，使读者能够全面掌握评价模型性能的标准与方法。此外，本书特别强调了应用场景中的实际操作经验，通过具体案例分析展示了如何将理论知识应用于真实问题中。无论是医疗领域的疾病预测，还是市场营销中的客户分类，书中提供了详细而切实可行的解决方案。这些内容不仅丰富了读者的专业视野，也为实际工作提供了有力的参考依据。在数据处理与预处理部分，作者着重阐述了如何应对常见问题，如缺失值、异常值及不平衡数据等。这些技巧对于提升模型性能具有重要意义，同时也让读者在面对复杂数据时能有所借鉴。书中还详细介绍了模型的解释与验证，帮助读者理解和信任生成结果，从而增强模型的可靠性。另一个值得关注的方面是对新兴技术与方法的探索。虽然本书以传统统计学为主，但也合理引入了一些现代数据科学工具，如集成学习、特征选择算法等，帮助读者拓展视野并保持理论与实践相结合。书中还强调跨领域知识的重要性，尤其在应用于社会科学和商业决策时，这些知识点的运用尤为关键。整体而言，Applied Logistic Regression 是一本兼具理论深度与实际操作性的经典著作。通过系统化的内容安排和丰富的案例分析，它不仅为初学者提供了坚实基础，也为有经验的从业者提升专业技能提供了有价值的参考。在详尽的章节设计和清晰的逻辑结构下，这本书无疑是任何数据科学爱好者或从业者必备的一本资料。通过阅读，读者将能够更全面、深入地理解统计建模在不同场景中的应用价值，为自己的专业发展注入新的动力。