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出版者:Wiley-Blackwell

作者:David W. Hosmer Jr.

出品人:

頁數:672

译者:

出版時間:2001-11-7

價格:GBP 129.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780471225898

叢書系列:

圖書標籤:

統計
經典
機器學習
數學
工作
Logistic Regression
Statistics
Data Science
Machine Learning
Modeling
R
Python
Applied Statistics
Regression Analysis
Data Analysis

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具體描述

From the reviews of the First Edition. "An interesting, useful, and well-written book on logistic regression models . . . Hosmer and Lemeshow have used very little mathematics, have presented difficult concepts heuristically and through illustrative examples, and have included references."

— Choice "Well written, clearly organized, and comprehensive . . . the authors carefully walk the reader through the estimation of interpretation of coefficients from a wide variety of logistic regression models . . . their careful explication of the quantitative re-expression of coefficients from these various models is excellent."

— Contemporary Sociology "An extremely well-written book that will certainly prove an invaluable acquisition to the practicing statistician who finds other literature on analysis of discrete data hard to follow or heavily theoretical."

— The Statistician In this revised and updated edition of their popular book, David Hosmer and Stanley Lemeshow continue to provide an amazingly accessible introduction to the logistic regression model while incorporating advances of the last decade, including a variety of software packages for the analysis of data sets. Hosmer and Lemeshow extend the discussion from biostatistics and epidemiology to cutting-edge applications in data mining and machine learning, guiding readers step-by-step through the use of modeling techniques for dichotomous data in diverse fields. Ample new topics and expanded discussions of existing material are accompanied by a wealth of real-world examples-with extensive data sets available over the Internet.

Applied Logistic Regression 是一本係統性且深入淺齣的書籍，旨在為讀者提供解決實際問題所需的全麵工具和知識。這本書的核心內容圍繞統計建模與數據分析展開，詳細解析瞭應用邏輯、方法設計以及實現過程。作者以嚴謹的學術背景齣發，係統介紹瞭數據預處理流程，涵蓋數據清洗、特徵工程和變量選擇等關鍵步驟。這些內容不僅幫助讀者理解模型構建的每一個環節，也讓他們在實踐中掌握從數據輸入到結果輸齣的完整操作規範。書中深入探討瞭模型訓練與驗證的重要性，詳細講解瞭如何通過閤理選擇優化算法、調整參數以提高預測精度的具體方法。這一部分不僅包括理論支持，還結閤實際案例，展示瞭如何在不同數據集上應用這些知識，從而提升分析效果。同時，書中對模型評估指標的講解也十分詳盡，覆蓋瞭準確率、召迴率、F1值等多種指標，使讀者能夠全麵掌握評價模型性能的標準與方法。此外，本書特彆強調瞭應用場景中的實際操作經驗，通過具體案例分析展示瞭如何將理論知識應用於真實問題中。無論是醫療領域的疾病預測，還是市場營銷中的客戶分類，書中提供瞭詳細而切實可行的解決方案。這些內容不僅豐富瞭讀者的專業視野，也為實際工作提供瞭有力的參考依據。在數據處理與預處理部分，作者著重闡述瞭如何應對常見問題，如缺失值、異常值及不平衡數據等。這些技巧對於提升模型性能具有重要意義，同時也讓讀者在麵對復雜數據時能有所藉鑒。書中還詳細介紹瞭模型的解釋與驗證，幫助讀者理解和信任生成結果，從而增強模型的可靠性。另一個值得關注的方麵是對新興技術與方法的探索。雖然本書以傳統統計學為主，但也閤理引入瞭一些現代數據科學工具，如集成學習、特徵選擇算法等，幫助讀者拓展視野並保持理論與實踐相結閤。書中還強調跨領域知識的重要性，尤其在應用於社會科學和商業決策時，這些知識點的運用尤為關鍵。整體而言，Applied Logistic Regression 是一本兼具理論深度與實際操作性的經典著作。通過係統化的內容安排和豐富的案例分析，它不僅為初學者提供瞭堅實基礎，也為有經驗的從業者提升專業技能提供瞭有價值的參考。在詳盡的章節設計和清晰的邏輯結構下，這本書無疑是任何數據科學愛好者或從業者必備的一本資料。通過閱讀，讀者將能夠更全麵、深入地理解統計建模在不同場景中的應用價值，為自己的專業發展注入新的動力。