Logistic回歸模型：方法及應用（二版）

１　二元因變數與logistic迴歸模型
　　1.1　引言
　　1.2　線性機率模型
　　1.3　Logistic迴歸模型
２　Logistic迴歸模型估計
　　2.1　最大概似估計
　　2.2　Logistic迴歸模型估計的假設條件
　　2.3　最大概似估計的性質
　　2.4　模型估計的樣本規模
　　2.5　擬合logistic迴歸的示範模型
　　2.6　用分組資料件logistic迴歸分析
３　Logistic迴歸模型評價
　　3.1　擬合優度
　　3.2　Logistic迴歸模型的預測準確性
　　3.3　模型X2統計
４　Logistic迴歸係數解釋
　　4.1　發生比和發生比率
　　4.2　按發生比率來解釋logistic迴歸係數
　　4.3　用機率來解釋自變數的作用
　　4.4　預測機率
　　4.5　標準化係數
　　4.6　偏相關
５　Logistic迴歸係數的統計推斷
　　5.1　Logistic迴歸係數的顯著性檢驗
　　5.2　Logistic迴歸係數的可信區間
６　建立模型
　　6.1　選擇變數
　　6.2　非線性與非加性
７　Logistic迴歸診斷
　　7.1　過離散
　　7.2　空單元
　　7.3　完全分離
　　7.4　多元共線性
　　7.5　特異值和特殊影響案例
８　Logistic迴歸的替代模型及擴展
　　8.1　Probit模型
　　8.2　Logistic迴歸擴展於多分類反應變數

１　二元因變數與logistic迴歸模型
　　1.1　引言
　　1.2　線性機率模型
　　1.3　Logistic迴歸模型
２　Logistic迴歸模型估計
　　2.1　最大概似估計
　　2.2　Logistic迴歸模型估計的假設條件
　　2.3　最大概似估計的性質
　　2.4　模型估計的樣本規模
　　2.5　擬合logistic迴歸的示範模型
　　2.6　用分組資料件logistic迴歸分析
３　Logistic迴歸模型評價
　　3.1　擬合優度
　　3.2　Logistic迴歸模型的預測準確性
　　3.3　模型X2統計
４　Logistic迴歸係數解釋
　　4.1　發生比和發生比率
　　4.2　按發生比率來解釋logistic迴歸...