Logistic regression: A self-learning text
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Beschreibung
"Logistic Regression: A Self-Learning Text" von David G. Kleinbaum und Mitautoren ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit der statistischen Methode der logistischen Regression befasst. Diese Methode wird häufig in den Biowissenschaften, Sozialwissenschaften und anderen Disziplinen verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer dichotomen abhängigen Variable zu modellieren. Das Buch ist als Selbstlerntext konzipiert und richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute, die ein tieferes Verständnis der logistischen Regression erlangen möchten. Es behandelt grundlegende Konzepte wie die Logit-Funktion, Maximum-Likelihood-Schätzung und Modellbewertung. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Themen wie multivariable Anpassungen, Interaktionen und Modellvalidierung erläutert. Durch zahlreiche Beispiele, Übungen und Abbildungen erleichtert das Buch den Lernprozess. Zudem bietet es praktische Anleitungen zur Implementierung der logistischen Regression mit statistischer Software. Insgesamt dient das Werk als wertvolle Ressource für alle, die eine fundierte Einführung in die Theorie und Anwendung der logistischen Regression suchen.
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