實用邏輯斯諦回歸方法

作者簡介
前言
第1章統(tǒng)計模型1
1.1什么是統(tǒng)計模型?2
1.2邏輯斯諦回歸建?；A(chǔ)4
1.3伯努利分布5
1.4估計的方法7
SAS代碼11
Stata代碼12
第2章單一預測邏輯斯諦模型13
2.1二元預測模型14
2.2預測因子?概率?優(yōu)勢比18
2.3基本的模型統(tǒng)計量20
2.3.1標準誤21
2.3.2z統(tǒng)計量23
2.3.3p值23
2.3.4置信區(qū)間24
2.4分類預測模型28
2.5連續(xù)預測模型32
2.5.1連續(xù)預測因子的種類32
2.5.2簡單的廣義加性模型33
2.5.3中心化34
2.5.4標準化36
2.6預測37Ⅺ
2.6.1模型預測的基礎(chǔ)37
2.6.2預測置信區(qū)間39
SAS代碼40
Stata代碼46
第3章多元預測邏輯斯諦模型49
3.1預測因子的選擇和解釋50
3.2邏輯斯諦模型的統(tǒng)計量53
3.3信息準則檢驗58
3.3.1赤池信息準則58
3.3.2有限樣本59
3.3.3貝葉斯信息準則60
3.3.4其他信息準則測試60
3.4模型擬合過程:校準標準誤61
3.4.1預測標準誤61
3.4.2Robust和Sandwich變量估計63
3.4.3步步為營法則64
3.5風險因子?混雜因子?效應(yīng)修正因子以及交互作用65
SAS代碼67
Stata代碼70
第4章邏輯斯諦模型的檢驗和擬合71
4.1檢驗邏輯斯諦模型的擬合72
4.1.1皮爾遜卡方擬合優(yōu)度檢驗72
4.1.2似然比檢驗73
4.1.3殘差分析74
4.1.4條件效果圖80
4.2分類統(tǒng)計82
4.2.1S￣S圖表84
4.2.2ROC分析84
4.2.3混淆矩陣86
目錄Ⅻ
4.3Hosmer￣Lemeshow統(tǒng)計量88
4.4錯亂的數(shù)據(jù)模型與完美的預測91
4.5精確邏輯斯諦回歸93
4.6建模表數(shù)據(jù)96
SAS代碼101
Stata代碼106
第5章分組邏輯斯諦回歸108
5.1二項概率分布函數(shù)109
5.2從觀測到分組數(shù)據(jù)110
5.3識別和調(diào)整額外的殘差114
5.4分組邏輯斯諦回歸的建立和解釋116
5.5β￣二項回歸118
SAS代碼124
Stata代碼126
第6章貝葉斯邏輯斯諦回歸128
6.1貝葉斯方法簡述129
6.2實例:貝葉斯邏輯斯諦回歸131
6.2.1使用R的貝葉斯邏輯斯諦回歸131
6.2.2使用JAGS軟件的貝葉斯邏輯斯諦回歸139
6.2.3先驗信息的貝葉斯邏輯斯諦回歸分析145
SAS代碼148
Stata代碼150
總結(jié)151
參考文獻153