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内田(2011).SPSSによるロジスティック回帰分析

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概要

目次

• 第1章　回帰分析の基礎知識
  • §1 変数間の関係
    • 1 変数の性質
    • 2 2 つの変数の関係
  • §2 回帰分析とは
    • 1 単回帰分析
    • 2 重回帰分析
• 第2章　ロジスティック回帰の基本
  • §1 目的変数が比率データのとき
  • §2 目的変数がカテゴリデータのとき
• 第3章　ロジスティック回帰の実際
  • §1 基礎的解析
    • 1 グラフによる視覚的解析
    • 2 基本統計量と検定による数値的解析
  • §2　ロジスティック回帰の適用
  • §3 単変量のロジスティック回帰
• 第4章　ロジスティック回帰の応用
  • 1 カテゴリ変数とダミー変数
  • 2 オッズ比
  • 3 交互作用
• 第5章　変数選択とステップワイズ法
  • 1 総当たり法
  • 2 逐次変数選択法
• 第6章　実践上の課題
  • 1 多重共線性
  • 2 完全分離
  • 3 外れ値と影響力の検討
  • 4 正解率の評価
• 第7章　条件付きロジスティック回帰
  • 1 対応のあるデータ
  • 2 条件付きロジスティック回帰の実際
• 第8章　多値データのロジスティック回帰
  • 1 多項ロジスティック回帰
  • 2 累積ロジスティック回帰
• 第9章　SPSS の操作手順
  • 1 二項ロジスティック回帰の基本的な手順
  • 2 変数選択を用いる二項ロジスティック回帰の手順
  • 3 ケース番号の発生手順
• 付　録
  • 1 相互検証法とリサンプリング法
  • 2 オッズ比と標準偏回帰係数
  • 3 一対比較法（Bradley-Terry モデル）の解析
  • 4 回帰分析を用いた2 群の判別
  • 5 Hosmer-Lemeshow の適合度検定
  • 6 二項ロジスティック回帰と多項ロジスティック回帰
  • 7 決定木解析の併用