A obra Modelos de regressão para variáveis dependentes nominais é uma referência bem introdutória sobre alguns modelos estatísticos voltados ao entendimento de escalas puramente categóricas, ou nominais (etnia, local de moradia, local de nascimento, religião, preferência partidária etc.), sedo adequados para a escala ordinal também (opinião sobre algum filme, classificação em intervalos de renda, classificação de idade etc.). O público-alvo é bem extenso, pois compreende desde estudantes de Matemática Aplicada, Probabilidade & Estatística e Ciências Atuariais que visem complementar seus aprendizados de curso de Modelos Lineares Generalizados e/ou Análise de Dados Categóricos, passando por mestrandos de programas mais aplicados (Ciências Sociais, Epidemiologia, Ciências Médicas em geral, dentre outros).

A linguagem é clara e direta. Como toda “primeira leitura”, detalhes teóricos e/ou não muito convencionais do ponto de vista prático são omitidos. A primeira parte do livro busca descrever a teoria de alguns dos modelos de regressão mais usados para dados em escala nominal: logit simples, probit, logit multinomial, entre outros. E, na segunda parte, um estudo bem completo de caso é oferecido, ao longo do qual as técnicas apresentadas na primeira parte são usadas com dados sobre jovens entre 15 e 25 anos moradores de comunidade, obtidos de um projeto governamental da cidade do Rio de Janeiro.