|
Historia powstania regresji logistycznej. Koncepcja, podstawowe pojęcia.
Wprowadzenie do analizy tablic kontyngencji, część 1. Wstęp, podstawy teoretyczne.
Wprowadzenie do analizy tablic kontyngencji, część 2. Analiza tablic wielodzielczych.
Model regresji logistycznej binarnej, część 1. Podstawowe pojęcia, przypadki specjalne.
Model regresji logistycznej binarnej, część 2. Metody estymacji, podstawowe kryteria wyboru metody
Model regresji logistycznej binarnej, część 3. Model włączający interakcje, strategia budowy modelu.
Model regresji logistycznej binarnej, część 4. Kodowanie zmiennych, estymacja modelu, interpretacja wyników.
Model regresji logistycznej binarnej, część 5. Estymacja, szczegółowe omówienie wyników, ocena interakcji, ocena jakości modelu, zbadanie właściwości predykcyjnych modelu.
Problemy występujące przy estymacji modeli logistycznych
Problemy pojawiające się przy budowie modeli logistycznych
Model regresji logistycznej uporządkowanej - model proporcjonalnych szans
Wielomianowy model regresji logistycznej
Modele logliniowe dla tabel kontyngencji. Budowa i rozszerzenia modeli logliniowych.
Modelowanie predykcyjne oparte na regresji logistycznej.
Estymacja i ocena modeli regresji logistycznej i modeli logliniowych w R & Python.
|
