内容简介内容简介 在社会科学诸如社会学、心理学、人口学、政治学、经济学以及公共卫生学当中，大量的观测因变量是二分类测量（即y＝1或y＝0）。本书专题介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分折模型之一——lqistic回归模型。本书深入浅出，理论联系实际，通过例题分析，并结合计算机统计软件的应用，详细介绍、阐述了该模型及其应用。同时，还介绍了如何将logistic回归模型扩展到序次logistic回归模...型和多项logit模型，以分析序次变量和多分类名义变量为因变量的数据。本书提供用SAS和SPSS进行具体例题分析的计算机程序及相关数据，并对这两种软件的模型估计结果进行详尽的解释和对比分析。本书的读者对象为社会科学各专业的教师及研究生，以及社会科学专业研究人员。图书目录1. 二分类因变量与Iogistic回归模型1. 1 引言1. 2 线性概率模型(Linear Probability Model, LPM)1. 3 Logistic回归模型2. Logistic回归模型估计2. 1 最大似然估计(Maximum Likelihood,Estimation, MLE)2. 2 Logistic回归模型估计的假设条件2. 3 最大似然估计的性质2. 4 模型估计的样本规模2. 5 拟合logistic回归的示范模型2. 6 用分组数据作logistic回归分新3. Logistic回归模型评价3. 1 拟合优度(Goodness of fit)3. 1. 1 皮尔逊X2(Pearson X2)