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Titlebook: Logistic Regression; A Self-Learning Text David G. Kleinbaum,Mitchel Klein Textbook 2010Latest edition Springer Science+Business Media, LLC

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樓主: 相持不下
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發(fā)表于 2025-3-26 21:52:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 03:39:53 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 06:18:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 12:37:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 14:22:03 | 只看該作者
Polytomous Logistic Regression,n is used when the categories of the outcome variable are nominal, that is, they do not have any natural order. When the categories of the outcome variable do have a natural order, ordinal logistic regression may also be appropriate.
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發(fā)表于 2025-3-27 20:50:23 | 只看該作者
Logistic Regression for Correlated Data: GEE,d for modeling this type of data is the generalized estimating equations (GEE) model, which takes into account the correlated nature of the responses. If such correlations are ignored in the modeling process, then incorrect inferences may result.
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發(fā)表于 2025-3-28 00:18:57 | 只看該作者
Other Approaches for Analysis of Correlated Data,ther than GEE. Three other analytic approaches are discussed. These include the alternating logistic regressions algorithm, conditional logistic regression, and the generalized linear mixed model approach.
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發(fā)表于 2025-3-28 05:49:21 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 07:12:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 12:37:36 | 只看該作者
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