本书旨在为用模型法对因变量做智能分析提供必须的工具。虽然本书的重点是介绍回归分析，但对其他线性模型，如方差分析、协方差分析和二分应变量的分析，及非线性回归也有所涉猎。 在上篇的三章中，首先复习了基本的统计方法，其目的在于为线性模型的应用，进而为以后的简单线性和多元回归方法的理论和方法的学习打下良好的基础。 中篇由4、5、6三章组成。这三章不仅对回归分析中经常遇到的许多实际问题进行了比较深入的讨论， 而且还对这些问题的补救办法提出了一些建议。 下篇包括第7章之后的所由章节。主要介绍回归模型的其他用法，这些用法包括多项式模型，自变量和因变量经过变换的模型、非线性模型和含有定类应变量的模型等。

《定序因变量的logistic回归模型》主要讲述了，logit模型已经成为社会科学中最流行的统计方法。《定序因变量的logistic回归模型》以展示来自儿童早期追踪研究的实例开始，进而回顾了logistic回归，并接着呈现了三个核心主题章节：累积或比例比数模型、连续比例模型以及相邻类别模型。与此同时，书中给出了SAS和SPSS的案例。在结论部分，作者给出了替代方法尤其是什么时候使用替代方法的建议。

简介：瓢虫少女同人，已完结，巴黎篇黑瓢猫，bg，中篇BE，没有Miraculous的普通人AU，感谢支持，HE if线筹备中

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本书源于作者多年教授回归分析的课程讲义。从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还含盖了对很多在社会科学中实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数（spline function）回归和阶跃函数（step function）回归等。此外，本书还涉及到通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等作为基本线性回归分析扩展和延伸。

《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。

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本书是世界上简单的回归分析教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你就能在短时间内成为回归分析达人！

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