Logistic Regression and the Generalized Linear Model

多向拉希模型 逻辑回归 可能性 罗伊特 广义线性模型 统计 数学 有序逻辑 计量经济学 线性模型 普通最小二乘法 变量(数学) 线性回归 项目反应理论 数学分析 心理测量学
作者
Daniel J. Denis
标识
DOI:10.1002/9781119549963.ch8
摘要

This chapter explains why binary dependent variables require a different statistical model than do continuous ones. It discusses the difference between logistic regression and ordinary least-squares and odds and logged odds. The chapter introduces continuous variable, which is called as logit that is log of the odds. It shows how to compute a percentage change in the odds. The chapter also explains how to model several predictors in multiple logistic regression. It examines the nature of the generalized linear model, and how many models can be subsumed under it. When the response variable is binary or polytomous, either naturally occurring or by design of the investigator as in the case of the number of car accidents, a new type of statistical model is required. These models, generally known as generalized linear models, effectuate a transformation on the binary or polytomous response such that the new transformed response can be deemed more or less continuous.
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