Chapters 1 and 2 describe some stan

Chapters 1 and 2 describe some standard methods of categorical data analysis devel-oped prior to about 1960. These include basic analyses of association between two
categorical variables.
Chapters 3–7 introduce models for categorical responses. These models resemble
regression models for continuous response variables. In fact, Chapter 3 shows they
are special cases of a generalized class of linear models that also contains the usual
normal-distribution-based regression models. The main emphasis in this book is on
logistic regression models. Applying to response variables that have two outcome
categories, they are the focus of Chapters 4 and 5. Chapter 6 presents extensions to
multicategory responses, both nominal and ordinal. Chapter 7 introduces loglinear
models, which analyze associations among multiple categorical response variables.
The methods in Chapters 1–7 assume that observations are independent.
Chapters 8–10 discuss logistic regression models that apply when some observa-tions are correlated, such as with repeated measurement of subjects in longitudinal
studies. An important special case is matched pairs that result from observing a cat-egorical response for the same subjects at two separate times. The book concludes
(Chapter 11) with a historical overview of categorical data methods.
Most methods for categorical data analysis require extensive computations. The
Appendix discusses the use of SAS statistical software. A companion website
for the book, http://www.stat.ufl.edu/∼aa/intro-cda/software.html, discusses other
software.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Bab 1 dan 2 menjelaskan beberapa standar metode analisis data kategoris devel oped sebelum 1960. Ini termasuk dasar analisis Asosiasi antara dua
kategoris variabel.
bab 3-7 memperkenalkan model untuk kategoris tanggapan. Model ini menyerupai
model regresi untuk respon kontinyu variabel. Pada kenyataannya, Bab 3 menunjukkan mereka
kasus-kasus khusus dari kelas model linier umum yang juga berisi biasa
model regresi normal-distribusi berbasis. Penekanan utama dalam buku ini adalah
model regresi logistik. Menerapkan ke variabel respon yang memiliki dua hasil
kategori, mereka adalah fokus dari bab 4 dan 5. Bab 6 menyajikan ekstensi
multicategory tanggapan, nominal dan ordinal. Bab 7 memperkenalkan loglinear
model, yang menganalisis Asosiasi di antara beberapa kategoris respon variabel.
metode dalam Bab 1-7 menganggap bahwa pengamatan independen.
Bab 8-10 membahas model regresi logistik yang berlaku ketika beberapa observa-tions berkorelasi, seperti dengan diulang pengukuran subjek dalam longitudinal
studi. Kasus khusus penting adalah pasangan cocok yang dihasilkan dari mengamati respons kucing-egorical untuk mata pelajaran yang sama pada dua kali terpisah. Buku menyimpulkan
(Chapter 11) dengan gambaran sejarah tentang metode data kategoris.
kebanyakan metode untuk analisis data kategoris memerlukan perhitungan yang luas.
Lampiran membahas penggunaan perangkat lunak statistik SAS. Website pendamping
untuk buku, http://www.stat.uFL.edu/ ∼aa/intro-cda/software.html, membahas lain
software.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Bab 1 dan 2 menggambarkan beberapa metode standar analisis data kategorikal devel-Op sebelum sekitar tahun 1960. Ini termasuk analisis dasar hubungan antara dua
variabel kategori.
Bab 3-7 memperkenalkan model untuk respon kategoris. Model ini menyerupai
model regresi untuk variabel respon kontinyu. Bahkan, Bab 3 menunjukkan mereka
adalah kasus khusus dari kelas umum dari model linier yang juga berisi biasa
model regresi berbasis distribusi normal. Penekanan utama dalam buku ini adalah pada
model regresi logistik. Menerapkan untuk variabel respon yang memiliki dua hasil
kategori, mereka adalah fokus dari Bab 4 dan 5. Bab 6 menyajikan ekstensi untuk
multicategory tanggapan, baik nominal dan ordinal. Bab 7 memperkenalkan loglinier
model, yang menganalisis hubungan antara variabel respon kategori multiple.
Metode dalam Bab 1-7 mengasumsikan bahwa pengamatan independen.
Bab 8-10 membahas model regresi logistik yang berlaku ketika beberapa-tions observasi berkorelasi, seperti dengan berulang pengukuran subyek dalam membujur
studi. Sebuah kasus khusus yang penting adalah pasangan yang cocok yang dihasilkan dari mengamati respons kucing-egorical untuk mata pelajaran yang sama pada dua kali terpisah. Buku ini menyimpulkan
(Bab 11) dengan gambaran sejarah metode data kategorikal.
Kebanyakan metode untuk analisis data kategorikal memerlukan perhitungan luas. The
Lampiran membahas penggunaan software statistik SAS. Sebuah situs web pendamping
untuk buku, http://www.stat.ufl.edu/ ~ aa / intro-cda / software.html, membahas lain
perangkat lunak.