Vyhledávat v databázi titulů je možné dle ISBN, ISSN, EAN, č. ČNB, OCLC či vlastního identifikátoru. Vyhledávat lze i v databázi autorů dle id autority či jména.
Projekt ObalkyKnih.cz sdružuje různé zdroje informací o knížkách do jedné, snadno použitelné webové služby. Naše databáze v tuto chvíli obsahuje 2906456 obálek a 877214 obsahů českých a zahraničních publikací. Naše API využívá většina knihoven v ČR.
Linear probability, logit, and probit models | |||||
|
|
Autor: John H. Aldrich, Forrest D. Nelson AnotaceAfter showing why ordinary regression analysis is not appropriate for investigating dichotomous or otherwise "limited" dependent variables, this volume examines three techniques -- linear probability, probit, and logit models -- which are well suited for such data. It reviews the linear probability model and discusses alternative specifications of non-linear models.Using detailed examples, Aldrich and Nelson point out the differences between linear, logit, and probit models, and explain the assumptions. Economists, as well as statisticians and social scientists, who have some knowledge of probability theory and regression analysis, will find this work a valuable introduction to logit and probit analysis -- techniques that can, and should, be used in many research situations. Dostupné zdroje
|
| |||