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goodness of fit tests logistic regression di xie xian jin (14 risultati)
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models : Evaluating Logistic Model Fit When Continuous Covariates Are Present
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, U.S.A.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models : Evaluating Logistic Model Fit When Continuous Covariates Are Present
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Condizione: New. pp. 172.
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. GOODNESS-OF-FIT Tests for Logistic Regression Models | Evaluating Logistic Model Fit When Continuous Covariates Are Present | Xian-Jin Xie | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2013 | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639074321 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models : Evaluating Logistic Model Fit When Continuous Covariates Are Present
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models : Evaluating Logistic Model Fit When Continuous Covariates Are Present
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand pp. 172 23:B&W 6 x 9 in or 229 x 152 mm Perfect Bound on White w/Gloss Lam.
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Aggiungi al carrelloKartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. When continuous predictors are present, classicalPearson and deviance goodness-of-fit tests to assesslogistic model fit break down. We propose a newmethod for goodness-of-fit testing which uses a verygeneral partitioning strategy (cl.
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Goodness-of-Fit Tests for Logistic Regression Models
Editore: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG, 2008
ISBN 10: 3639074327 ISBN 13: 9783639074321
Lingua: Inglese
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - When continuous predictors are present, classicalPearson and deviance goodness-of-fit tests to assesslogistic model fit break down. We propose a newmethod for goodness-of-fit testing which uses a verygeneral partitioning strategy (clustering) in thecovariate space and is based on either a Pearsonstatistic or a score statistic. Properties of theproposed statistics are discussed. Simulationstudies on many commonly encountered model scenariosare presented to compare the proposed tests to theexisting tests. Applications of these differentmethods on a real clinical trial study are alsoperformed to demonstrate the usefulness of the newmethod in practice and certain advantages over thewidely used Hosmer-Lemeshow test. Discussions onextending this new method to other data situations,such as ordinal response regression models andmarginal models for correlated binary data are alsoincluded. This method can also be extended to modelsfor multinomial outcomes where generalized logitmodels are often used.
