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SPSS 13.0 Regression Models

par Inc. Spss

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1. Choosing a Procedure for Binary Logistic Regression Models   2. Logistic Regression Logistic Regression Set Rule Logistic Regression Variable Selection Methods Logistic Regression Define Categorical Variables Logistic Regression Save New Variables Logistic Regression Options LOGISTIC REGRESSION Command Additional Features   3. Multinomial Logistic Regression Multinomial Logistic Regression Models Multinomial Logistic Regression Reference Category Multinomial Logistic Regression Statistics Multinomial Logistic Regression Criteria Multinomial Logistic Regression Options Multinomial Logistic Regression Save NOMREG Command Additional Features   4. Probit Analysis Probit Analysis Define Range Probit Analysis Options PROBIT Command Additional Features   5. Nonlinear Regression Conditional Logic (Nonlinear Regression) Nonlinear Regression Parameters Nonlinear Regression Common Models Nonlinear Regression Loss Function Nonlinear Regression Parameter Constraints… (plus d'informations)
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1. Choosing a Procedure for Binary Logistic Regression Models   2. Logistic Regression Logistic Regression Set Rule Logistic Regression Variable Selection Methods Logistic Regression Define Categorical Variables Logistic Regression Save New Variables Logistic Regression Options LOGISTIC REGRESSION Command Additional Features   3. Multinomial Logistic Regression Multinomial Logistic Regression Models Multinomial Logistic Regression Reference Category Multinomial Logistic Regression Statistics Multinomial Logistic Regression Criteria Multinomial Logistic Regression Options Multinomial Logistic Regression Save NOMREG Command Additional Features   4. Probit Analysis Probit Analysis Define Range Probit Analysis Options PROBIT Command Additional Features   5. Nonlinear Regression Conditional Logic (Nonlinear Regression) Nonlinear Regression Parameters Nonlinear Regression Common Models Nonlinear Regression Loss Function Nonlinear Regression Parameter Constraints

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