《Logistic回归入门》系格致方法·定量研究系列之一种。本书主要内容是介绍logistic回归分析，通过作者循序渐进的讲述，用基本的语言和*简单的例子来让读者弄清楚为什么要执行logistic程序，其背后的逻辑，以及改程序得出的结果代表的含义。第1章简要介绍了用线性回归分析二分因变量所带来的问题，并提供了一个非技术的解释，然后介绍了logit转换。第2章介绍了logistic回归系数的解释。第3章涉及*似然估计的含义以及logistic回归中模型的解释力。第4章回顾了probit分析。第5章简要介绍了logistic回归的原理如何应用于三个或者更多个名义因变量的分析。本书的附录提供了有关对数的介绍。

本书的主要内容是介绍logistic回归分析，通过作者循序渐进的讲述，用基本的语言和简单的例子来让读者弄清楚为什么要执行logistic程序，其背后的逻辑，以及该程序得出的结果所代表的含义。作者弗雷德·C.潘佩尔是科罗拉多大学社会学的教授，主要研究方向为人口特征的变迁以及第二次世界大战后高收入国家的年龄政策，对社会学方法有着丰富的研究经验。本书是初学者学习logistic回归分析、logit转换，以及probit分析等研究方法的必备入门书籍。

主要特点：

语言平直浅白，但不失深度

举例丰富，有助学习者发散理解

作者拥有丰富的研究经验，讲求实践

作者弗雷德·C.潘佩尔是科罗拉多大学社会学的教授，主要研究方向为人口特征的变迁以及第二次世界大战后高收入国家的年龄政策，对社会学方法有着丰富的研究经验。

序

前言

第1章 Logistic回归的逻辑

第1节 对虚拟因变量进行回归

第2节 把概率转换成logits

第3节 非线性的线性化

第4节 小结

第2章 解释logistic回归系数

第1节 比数的对数

第2节 比数

第3节 概率

第4节 显著性检验

第5节 标准化的系数

第6节 一个实例

第7节 小结

第3章 估计和模型匹配

第1节 最大似然估计

第2节 对数似然函数

第3节 估计

第4节 用对数似然值来检验显著性

第5节 模型评估

第6节 一个实例

第7节 小结

第4章 Probit分析

第1节 另一种将非线性线性化的方式

第2节 Probit分析

第3节 对系数的解释

第4节 最大似然估计

第5节 一个实例

第6节 小结

第5章 总结

附录

注释

参考文献

译名对照表