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La regressione logistica e i modelli log-lineari nella ricerca sociale PDF

Fabrizio Martire

Il volume illustra i modelli log-lineari e la regressione logistica, due tra le più diffuse tecniche di analisi per variabili categoriali. Attraverso un sistematico confronto tra le due tecniche, vengono sottolineati gli aspetti comuni e anche evidenziate le specificità di ciascuna, con lobiettivo di fornire indicazioni utili per capire in quali circostanze luna o laltra è preferibile. Gli ultimi due capitoli del libro sono dedicati alluso dei modelli log-lineari e della regressione logistica per lanalisi delle relazioni tra variabili categoriali. Le difficoltà che in questo caso le due tecniche pongono, si sostiene nel libro, sono imputabili alla complessità di tali variabili, più difficili da gestire - indipendentemente dalla tecnica di analisi usata - sia rispetto alle variabili cardinali e ordinali, sia rispetto alle dicotomie. Le potenzialità dei modelli log-lineari e della regressione logistica sono illustrate riducendo al minimo i riferimenti agli aspetti tecnico-matematici. Si è preferito piuttosto ricorrere sistematicamente ad applicazioni esemplificative che non trascurano i limiti delle due tecniche.

La metodologia e l'intento della mia ricerca risultano ben espressi dalle parole di ... modello logistico multilivello ad intercetta random per un'analisi stocastica del ... economiche e progresso sociale, voluta dal governo Francese. ... log = ... confermato dai dati sussistendo nella regressione lineare semplice bivariata.

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8820408090 ISBN
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Sofi Voighua

11 set 2006 ... 15.1 Regressione logistica e probit ... Nel modello di regressione lineare multipla la variabile dipendente Y è spiegata da k regressori2. ... BIC log. )/ log(. +. = Tra gli algoritmi di scelta delle variabili abbiamo: ... regressione linerarizzabili si veda : F. DEL VECCHIO, Statistica per la ricerca sociale, 1992, pagg. 19 ott 2017 ... ... log-lineari 275. 6.2 Regressione logistica con variabile dipendente ... modelli di analisi multivariata (Di Franco 2011b), in Italia e nel resto.

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Metodi di stima. Diversamente da quanto accade nel caso della regressione lineare, non esiste un metodo generale per determinare i valori dei parametri che garantiscono la migliore interpolazione dei dati. A tal fine, si ricorre a classi di algoritmi numerici di ottimizzazione, che a partire da valori iniziali, scelti a caso o tramite un'analisi preliminare, giungono a punti ritenuti ottimali. Metodi qualitativi e quantitativi per la ricerca sociale in sanità Autore: Clemente Lanzetti , Linda Lombi , Michele Marzulli , Vedi maggiori dettagli. Sondaggi e interviste. Lo studio dell’opinione pubblica nella ricerca sociale Autore: Maria Concetta Pitrone , Numero di pagine: 450 . 1120.19 . Vedi maggiori dettagli.

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Noels Schulzzi

MARTIRE F. (2012) La regressione logistica e i modelli log-lineari nella ricerca sociale (Logistic Regression and Log-linear Models in Social Research). MILANO, Angeli. PITRONE M. C., MARTIRE F. FAZZI G. (2012, a cura di) Come ci vedono e ci raccontano. Rappresentazioni sociali degli immigrati cinesi a Roma (How They See and Speak About Us. 06/11/2014 1 I MODELLI LINEARI GENERALIZZATI GLM Secondo la teoria dei Modelli Lineari Generalizzati (GLM), la regressione lineare, l’analisi della varianza (ANOVA), la regressione logistica e i modelli log-lineari possono essere visti come casi speciali di una classe più generale di modelli che condividono: (a) alcune proprietà di base; (b) i

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Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 15. Regressione logistica: modellare variabili risposta categoriali Alessandra Mattei Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DiSIA) Universit a degli Studi di Firenze [email protected] .it LM−88 SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE

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Jessica Kolhmann

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