複雜抽樣設計下邏輯斯迴歸模式之分析
當反應變數是二元（binary）時，邏輯斯迴歸（logistic regression）可幫助我們建立解釋變數與反應變數間的關係。然而，一般在進行邏輯斯迴歸分析時，總是假設樣本資料是由簡單隨機抽樣（simple random sampling）所取得，亦即所有的樣本皆具有相同的抽樣權重（sampling weights）。不過，在實務上，許多的大型抽樣調查都是採用複雜抽樣方法（complex sampling method）來抽取樣本。例如：採用多階段抽樣（multistage sampling）結合分層抽樣（stratified sampling）或是群集抽樣（cluster samplin...
| Main Author: | |
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| Language: | 中文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0089354010%22. |