データ解析のためのロジスティック回帰モデル David W. Hosmer, Jr(著/文) - 共立出版 【利用不可】
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出版者情報
データ解析のためのロジスティック回帰モデル
- 書店発売日
- 2017年2月24日
- 登録日
- 2017年1月24日
- 最終更新日
- 2017年2月8日
紹介
本書は，David W. Hosmer Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant の“Applied Logistic Regression, Third Edition”の翻訳である。
非常に簡潔にわかりやすく書かれたロジスティック回帰モデルの入門書であり，医薬研究の分野を中心に例を豊富に取り上げ，統計の実務家はもとより，2値データ，多項データや順序データを応答変数とする回帰分析を必要とする研究者や学生にも十分読み進めるような内容になっている。原著は欧米の大学や大学院で標準的なロジスティック回帰モデルモデルの教科書としても定評があるうえ，その第3版であり，様々な分野で使用されてきており，これからも利用されると思われる。
具体的な例を用いて，ロジスティック回帰モデルの基本から，モデル構築，モデル診断などや，サンプリング法，相関のある場合などの幅広い話題を扱っており，実際のデータを利用した解析を詳しく述べているので，実務家にもすぐに役に立つ内容になっている。
目次
第1章 ロジスティック回帰モデル入門
1.1 はじめに
1.2 ロジスティック回帰モデルの当てはめ
1.3 回帰係数の有意性検定
1.4 信頼区間推定
1.5 その他の推定法
1.6 例および演習問題で使用されるデータセット
第2章 多重ロジスティック回帰モデル
2.1 はじめに
2.2 多重ロジスティック回帰モデル
2.3 多重ロジスティック回帰モデルの当てはめ
2.4 モデルの有意性検定
2.5 信頼区間推定
2.6 他の推定方法
第3章 当てはめたロジスティック回帰モデルの解釈
3.1 はじめに
3.2 2 値の独立変数
3.3 多値独立変数
3.4 連続型共変量
3.5 多変量モデル
3.6 当てはめ値の提示および解釈
3.7 ロジスティック回帰と2×2分割表における層別分析の比較
第4章 ロジスティック回帰におけるモデル構築
4.1 はじめに
4.2 共変量の意図的選択
4.3 共変量選択の他の手法
4.4 数値的問題
第5章 モデルの適合の評価
5.1 はじめに
5.2 適合度の要約量
5.3 ロジスティック回帰診断
5.4 外部検証による適合度の評価
5.5 当てはめたロジスティック回帰モデルの結果の解釈と説明
第6章 異なるサンプリング・モデルでのロジスティック回帰の応用
6.1 はじめに
6.2 コホート研究
6.3 ケース・コントロール研究
6.4 複雑なサンプル調査データへのロジスティック回帰モデルの適用
第7章 マッチドケース・コントロール研究におけるロジスティック回帰
7.1 はじめに
7.2 1－Mマッチング研究における適合性の評価方法
7.3 1－1マッチング研究におけるロジスティック回帰モデルの例
7.4 1－Mマッチング研究におけるロジスティック回帰モデルの例
第8章 多項応答と順序応答に対するロジスティック回帰モデル
8.1 多項ロジスティック回帰モデル
8.2 順序ロジスティック回帰モデル
第9章 相関のあるデータの解析に関するロジスティック回帰モデル
9.1 はじめに
9.2 相関のあるデータの解析に関するロジスティック回帰モデル
9.3 相関のあるデータに対するロジスティック回帰モデルの推定法
9.4 相関のあるデータの解析に対するロジスティック回帰モデルの係数の解釈
9.5 相関のあるデータに対するロジスティック回帰モデリングの例
9.6 モデルの適合度評価
第10章 特別なトピック
10.1 はじめに
10.2 ロジスティック回帰モデルにおける傾向スコアの適用
10.3 ロジスティック回帰モデルの正確法
10.4 欠損データ
10.5 ロジスティック回帰モデルの当てはめにおける標本サイズの問題
10.6 ロジスティック回帰におけるベイズ法
10.7 2値回帰モデルにおける他のリンク関数
10.8 媒介
10.9 統計的交互作用
上記内容は本書刊行時のものです。
