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Go语言设计模式+Go程序开发实战宝典 2本籍书籍详细信息
- ISBN:9787543228696
- 作者:暂无作者
- 出版社:暂无出版社
- 出版时间:2023-09
- 页数:125
- 价格:171.60
- 纸张:胶版纸
- 装帧:平装
- 开本:32开
- 语言:未知
- 丛书:暂无丛书
- TAG:暂无
- 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
内容简介:
属于一本对于“最近刚刚上手掌握普通最小二乘法的新手”来说的入门性的参考书。
第1章介绍了二分因变量的logistic回归逻辑。第2章是对回归结果的解释。第3章介绍了应对二分变量采用的最大似然估计方法。第4章对比了probit和logit两种模型。第5章对全书内容进行了总结。
书籍目录:
序
前言
第1章 Logistic回归的逻辑
第1节 对虚拟表白了进行回归
第2节 把改了转换成Logits
第3节 非线性的线性化
第4节 小结
第2章 解释Logistic回归系数
第1节 比数的对数
第2节 比数
第3节 概率
第4节 显著性检验
第5节 标准化的系数
第6节 一个实例
第7节 小结
第3章 估计和模型匹配
第1节 最大似然估计
第2节 对数似然函数
第3节 估计
第4节 用对数似然值来检测显著性
第5节 模型评估
第6节 一个实例
第7节 小结
第4章 Probit 分析
第1节 另一种将非线性线性化的方式
第2节 Probit 分析
第3节 对系数的解释
第4节 最大似然估计
第5节 一个实例
第6节 小结
第5章 总结
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
属于一本对于“最近刚刚上手掌握普通最小二乘法的新手”来说的入门性的参考书。
第1章介绍了二分因变量的logistic回归逻辑。第2章是对回归结果的解释。第3章介绍了应对二分变量采用的最大似然估计方法。第4章对比了probit和logit两种模型。第5章对全书内容进行了总结。
书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:3分
主题深度:6分
文字风格:5分
语言运用:9分
文笔流畅:6分
思想传递:6分
知识深度:4分
知识广度:8分
实用性:7分
章节划分:4分
结构布局:8分
新颖与独特:4分
情感共鸣:6分
引人入胜:7分
现实相关:6分
沉浸感:3分
事实准确性:6分
文化贡献:7分
网站评分
书籍多样性:3分
书籍信息完全性:8分
网站更新速度:8分
使用便利性:4分
书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:6分
是否包含广告:9分
加载速度:4分
安全性:5分
稳定性:6分
搜索功能:5分
下载便捷性:5分
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下载评价
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