
Legg til i ønskeliste
Gratis utdrag
- Sett i bokhyllen
- Les gratis utdrag
Innføring i logistisk regresjon ebok
659,-
Boken gir en grundig presentasjon av logistisk regresjonsanalyse. Forfatterne kombinerer teori og praktisk analyse på en måte som man i liten grad finner i andre norske eller utenlandske bøker om emnet. Spesielt for boken er at den matematiske formidlingen av teorien for logistiske regresjonsmodeller er kombinert med visuelle fremstillinger. De er gitt i form av grafer og figurer, supplert med forklaringer. Boken skiller seg også ut fra andre bøker på området gjennom det store innslaget av omfa…
Ebok
659,-
Undertittel
med eksempler på analyse
Forlag
Fagbokforlaget
Utgitt
30 juni 2019
Lengde
417 sider
Sjanger
Fagbøker, Matematikk og naturvitenskap
Språk
Bokmål
Format
pdf
DRM-beskyttelse
LCP
ISBN
9788245030587
Boken gir en grundig presentasjon av logistisk regresjonsanalyse. Forfatterne kombinerer teori og praktisk analyse på en måte som man i liten grad finner i andre norske eller utenlandske bøker om emnet. Spesielt for boken er at den matematiske formidlingen av teorien for logistiske regresjonsmodeller er kombinert med visuelle fremstillinger. De er gitt i form av grafer og figurer, supplert med forklaringer. Boken skiller seg også ut fra andre bøker på området gjennom det store innslaget av omfattende analyser ut fra problemstillinger fra ulike fagområder som for eksempel medisin og økonomi. I tillegg viser boken hvordan analyser gjøres i både SPSS og Stata. Innføring i logistisk regresjon gir en fullstendig beskrivelse av definisjoner, begreper, relasjoner og sammenhenger for bygging av logistiske regresjonsmodeller, samt utlednig av effektmål. Ut fra dette tar den for seg testing og vurdering av modeller. Presentasjonen er pedagogisk og gir rom for tilpasset undervisning slik at den egner seg på både bachelornivå, masternivå og pH. D.-nivå, spesielt innenfor helsefag. Den er også egnet innenfor fag som økonomi, statsvitenskap, psykologi og sosiologi, samt i analyse av samfunnsrisiko. Boken egner seg også for selvstudium, for forskere som benytter eller ønsker å sette seg inn i denne typen regresjon.