书目信息

书名: 分类数据分析 
作者: 阿格雷斯蒂 著 ;齐亚强
出版信息: 重庆   重庆大学出版社  2012.01
开本页数: 26cm  503页
丛书名: 万卷方法
单 册:
中图分类: O21
科图分类:
主题词: 统计数据--tong ji shu ju--统计分析
电子资源:
ISBN: 978-7-5624-6133-3
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306    @a由John Wiley & Sons授权出版
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330    @a《分类数据分析》内容简介:由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值,许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中,第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移,对数线性模型的重要性似乎有所降低,所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论,并相应增加了有关logistic回归的内容。
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    分类数据分析/阿兰·阿格莱斯蒂著= Categorical data analysis/Alan Agresti/齐亚强译.-第1版.-重庆:重庆大学出版社,2012.01
    503页:图;26cm.-(万卷方法)
    
    
    ISBN 978-7-5624-6133-3(简装):CNY82.00
    《分类数据分析》内容简介:由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值,许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中,第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移,对数线性模型的重要性似乎有所降低,所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论,并相应增加了有关logistic回归的内容。
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正题名:分类数据分析     索取号:O21/19         预约/预借

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