Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables

Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables

Inga betyg ännu
Format Inbunden
Sidor 328
Språk Engelska
Publicerad Jan 9, 1997
Förlag SAGE Publications, Inc
ISBN-10 0803973748
ISBN-13 9780803973749
Vill läsa

Betygsätt denna bok

Exportera bokjournal

Beskrivning

J. Scott Long presents a comprehensive exploration of the complex world of categorical and limited dependent variables. This work stands out for its clarity and systematic approach, making it accessible to both seasoned statisticians and those new to the field. Long delves into various regression models, explaining their relevance and application in real-world scenarios, while ensuring that the underlying concepts are thoroughly understood.

The author emphasizes the importance of context when analyzing data, offering insights into the nuances of different methodologies. He effectively combines theoretical frameworks with practical examples, empowering readers to apply their newfound knowledge to empirical research. Long's articulate writing style and attention to detail foster a deep appreciation for the intricacies involved in statistical modeling.

Overall, this book serves as a valuable resource for researchers and practitioners alike, bridging gaps in understanding and equipping them with essential tools to tackle complex data challenges. It encourages readers to think critically about their analytical choices, ultimately enhancing their investigative capabilities.

Recensioner

Inga recensioner ännu

Bli den första att recensera denna bok och dela dina tankar

Lägg till första recensionen

Läsdagbok

Inga läsloggar hittades

Börja spåra dina läsframsteg för att se loggar här

Lägg till din första läslogg

Anteckningar

Inga anteckningar hittades

Börja skriva anteckningar för att se dem här

Lägg till din första anteckning

Transaktionslogg

Inga transaktionsloggar hittades

Börja spåra dina boktransaktioner för att se loggar här

Lägg till din första transaktionslogg