线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法，但当因变量有两个或三个分类的话，就需要应用logistic回归分析。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，系统地把logistic回归与线性回归模型的R2、估计标准误差、t比率和斜率做比较。传统回归诊断和学生化残差、杠杆、dbeta都包括在创新的logistic诊断法内。最后仔细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题。另外，本书更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。