Gerhard Titz: ,,Regression for Categorical Data'Cambridge University Press, 2012,572 pp.

Thomas Kneib

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Gerhard Titz: ,,Regression for Categorical Data'Cambridge University Press, 2012,572 pp.

机译：Gerhard Titz：“分类数据的回归”，剑桥大学出版社，2012年，572页。

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Lineare Regressionsmodelle stellen eines der wesentlichen Werkzeuge der Angewandten Statistik dar, wenn eine Ziel-groBe in Abhangigkeit von einer Reihe von erklaerenden Variablen dargestellt werden soil. Wahrend im klassischen linearen Modell die ZielgroBe typischerweise als normalver-teilt oder zumindest als stetig vorausgesetzt wird, ist diese Annahme in vielen praktischen Beispielen nicht mehr halt-bar. Insbesondere im Falle kategorialer, also diskreter Ziel-groBen miissen geeignete Erweiterungen betrachtet werden. In seinem Buch ,,Regression for Categorical Data" behan-delt Gerhard Tutz solche Erweiterungen, wobei kategoriale Daten in einem relativ weiten Sinn verstanden werden, so dass neben klassischen Ansatzen der kategorialen Regression fur binare und multinomiale ZielgroBen oder Zahldaten auch beispielsweise Modelle mit Zero-Inflation behandelt werden.

机译：当将目标大小显示为许多解释变量的函数时，线性回归模型是应用统计的最重要工具之一。尽管在经典线性模型中通常将目标大小假定为正态分布或至少假定为连续，但在许多实际示例中，此假设不再成立。在分类的情况下，即离散目标大小，必须考虑适当的扩展。 Gerhard Tutz在他的《分类数据的回归》一书中谈到了这种扩展，从而从相对广泛的意义上理解了分类数据，因此，除了经典的对二进制和多项式目标量或数值数据进行分类回归的方法外，零模型通货膨胀将得到处理。

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来源
《Jahresbericht der Deutschen Mathematiker-Vereinigung》 |2013年第1期|51-55|共5页
作者
Thomas Kneib;
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作者单位

Lehrstuhl fur Statistik, Georg-August-Universitat Gottingen, Platz der Gottinger Sieben 5,37073 Gottingen, Deutschland;

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