Einführung. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen. Schätzung, Modellanpassung und Einflußgrößen. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien. Regression mit ordinaler abhängiger Variable. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell. Nonparametrische Regression I: Glättungsverfahren. Nonparametrische Regression II: Klassifikations- und Regressionsbäume. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse. Elemente der Schätz- und Testtheorie. Anhang.

Das Werk gibt eine Einführung in die Kategoriale Regression, die auch für Anwender sehr gut geeignet ist. Neben wirtschaftswissenschaftlichen Beispielen, die zahlenmäßig dominieren, finden sich Beispiele aus Biometrie, der medizinischen Statistik, Psychologie und Demographie.