ISBN 10: 0471226181 / ISBN 13: 9780471226185
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This Book is in Good Condition. Clean Copy With Light Amount of Wear. 100% Guaranteed. Summary: Preface to the Second Edition. 1. Introduction. 1.1 Categorical Response Data. 1.1.1 Response/Explanatory Variable Distinction. 1.1.2 Nominal/Ordinal Scale Distinction. 1.1.3 Organization of this Book. 1.2 Probability Distributions for Categorical Data. 1.2.1 Binomial Distribution. 1.2.2 Multinomial Distribution. 1.3 Statistical Inference for a Proportion. 1.3.1 Likelihood Function and Maximum Likelihood Estimation. 1.3.2 Significance Test About a Binomial Proportion. 1.3.3 Example: Survey Results on Legalizing Abortion. 1.3.4 Confidence Intervals for a Binomial Proportion. 1.4 More on Statistical Inference for Discrete Data. 1.4.1 Wald, Likelihood-Ratio, and Score Inference. 1.4.2 Wald, Score, and Likelihood-Ratio Inference for Binomial Parameter. 1.4.3 Small-Sample Binomial Inference. 1.4.4 Small-Sample Discrete Inference is Conservative. 1.4.5 Inference Based on the Mid P-value. 1.4.6 Summary. Problems. 2. Contingency Tables. 2.1 Probability Structure for Contingency Tables. 2.1.1 Joint, Marginal, and Conditional Probabilities. 2.1.2 Example: Belief in Afterlife. 2.1.3 Sensitivity and Specificity in Diagnostic Tests. 2.1.4 Independence. 2.1.5 Binomial and Multinomial Sampling. 2.2 Comparing Proportions in Two-by-Two Tables. 2.2.1 Difference of Proportions. 2.2.2 Example: Aspirin and Heart Attacks. 2.2.3 Relative Risk. 2.3 The Odds Ratio. 2.3.1 Properties of the Odds Ratio. 2.3.2 Example: Odds Ratio for Aspirin Use and Heart Attacks. 2.3.3 Inference for Odds Ratios and Log Odds Ratios. 2.3.4 Relationship Between Odds Ratio and Relative Risk. 2.3.5 The Odds Ratio Applies in Case-Control Studies. 2.3.6 Types of Observational Studies. 2.4 Chi-Squared Tests of Independence. 2.4.1 Pearson Statistic and the Chi-Squared Distribution. 2.4.2 Likelihood-Ratio Statistic. 2.4.3 Tests of Independence. 2.4.4 Example: Gender Gap in Political Affiliation. 2.4.5 Residuals for Cells in a Contingency Table. 2.4.6 Partitioning Chi-Squared. 2.4.7 Comments About Chi-Squared Tests. 2.5 Testing Independence for Ordinal Data. 2.5.1 Linear Trend Alternative to Independence. 2.5.2 Example: Alcohol Use and Infant Malformation. 2.5.3 Extra Power with Ordinal Tests. 2.5.4 Choice of Scores. 2.5.5 Trend Tests for I ? 2 and 2 ? J Tables. 2.5.6 Nominal-Ordinal Tables. 2.6 Exact Inference for Small Samples. 2.6.1 Fisher's Exact Test for 2 ? 2 Tables. 2.6.2 Example: Fisher's Tea Taster. 2.6.3 P-values and Conservatism for Actual P(Type I Error). 2.6.4 Small-Sample Confidence Interval for Odds Ratio. 2.7 Association in Three-Way Tables. 2.7.1 Partial Tables. 2.7.2 Conditional Versus Marginal Associations: Death Penalty Example. 2.7.3 Simpson's Paradox. 2.7.4 Conditional and Marginal Odds Ratios. 2.7.5 Conditional Independence Versus Marginal Independence. 2.7.6 Homogeneous Association. Problems. 3. Generalized Linear Models. 3.1 Components of a Generalized Linear Model. 3.1.1 Random Component. 3.1.2 Systematic Component. 3.1.3 Link Function. 3.1.4 Normal GLM. 3.2 Generalized Linear Models for Binary Data. 3.2.1 Linear Probability Model. 3.2.2 Example: Snoring and Heart Disease. 3.2.3 Logistic Regression Model. 3.2.4 Probit Regression Model. 3.2.5 Binary Regression and Cumulative Distribution Functions. 3.3 General. N° de ref. de la librería

Sobre este título:

Valoración del libro brindada por Goodreads:
4,13 valoración promedio
(47 valoraciones)

Sinopsis: Praise for the First Edition

"This is a superb text from which to teach categorical data analysis, at a variety of levels. . . [t]his book can be very highly recommended."
Short Book Reviews

"Of great interest to potential readers is the variety of fields that are represented in the examples: health care, financial, government, product marketing, and sports, to name a few."
Journal of Quality Technology

"Alan Agresti has written another brilliant account of the analysis of categorical data."
—The Statistician

The use of statistical methods for categorical data is ever increasing in today's world. An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition provides an applied introduction to the most important methods for analyzing categorical data. This new edition summarizes methods that have long played a prominent role in data analysis, such as chi-squared tests, and also places special emphasis on logistic regression and other modeling techniques for univariate and correlated multivariate categorical responses.

This Second Edition features:

  • Two new chapters on the methods for clustered data, with an emphasis on generalized estimating equations (GEE) and random effects models
  • A unified perspective based on generalized linear models
  • An emphasis on logistic regression modeling
  • An appendix that demonstrates the use of SAS(r) for all methods
  • An entertaining historical perspective on the development of the methods
  • Specialized methods for ordinal data, small samples, multicategory data, and matched pairs
  • More than 100 analyses of real data sets and nearly 300 exercises

Written in an applied, nontechnical style, the book illustrates methods using a wide variety of real data, including medical clinical trials, drug use by teenagers, basketball shooting, horseshoe crab mating, environmental opinions, correlates of happiness, and much more.

An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition is an invaluable tool for social, behavioral, and biomedical scientists, as well as researchers in public health, marketing, education, biological and agricultural sciences, and industrial quality control.

From the Publisher: A non-technical introductory featuring the most important techniques for analyzing categorical data such as classical inferences for two-and-three way contingency tables, logistic regression, log linear models and matched-pairs data. Contains more than 200 exercises and more than 100 examples of authentic data sets. An appendix describes the use of computer packages to perform analyses in the text.

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AGRESTI
Editorial: Wiley-Interscience
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Alan Agresti
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Alan Agresti
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Agresti, Alan,
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Agresti, Alan;Finlay, Barbara
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Agresti, Alan
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Agresti, Alan
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