本书提供分析类别数据的*重要方法。这些方法在长时期里起着显著的作用，例如卡方（X2）检验和相关性度量。但是叙述的重点是罗吉斯提克（Logistic）回归和对数线性模型技巧。这些方法与连续变量的线性模型方法有很多相同的面貌。本书的要求较低，不要求读者熟悉微积分和矩，阵代数等高等数学。读者应该具有这样的背景：懂得为大学生或非统计专业的研究生开设的两个学期的统计方法课的内容。这些背景知识应包括：估计，假设检验，回归建模和方差分析。本书是为学习类别数据分析入门课程的大学生编写的，但是也是为涉及类别数据分析的应用统计家和应用科学家编写的。希望本书能帮助人们处理来自社会科学、行为科学和医学科学的类别响应数据以及来自公共卫生学、市场学、教育、生物学与农业科学和工业质量控制领域的类别响应数据。
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