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分類數據分析的統計方法-(第2版) 版權信息
- ISBN：9787520117210
- 條形碼：9787520117210 ; 978-7-5201-1721-0
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
分類數據分析的統計方法-(第2版) 本書特色
本書對分類數據分析的方法和模型，及其在社會科學研究中的應用做了全面介紹。它的一個目標是整合變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補充的處理分類數據分析的傳統方法。這也是*次在一本單冊書中詳細地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數據的模型與方法對于廣大的社會科學研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用合適的定類數據的統計方法，又可以讓他們對統計后的結果作進一步的科學檢驗，使得研究能夠更加深入下去。
分類數據分析的統計方法-(第2版) 內容簡介
本書對分類數據分析的方法和模型，及其在社會科學研究中的應用做了全面介紹。它的一個目標是整合變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補充的處理分類數據分析的傳統方法。這也是**次在一本單冊書中詳細地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數據的模型與方法對于廣大的社會科學研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用合適的定類數據的統計方法，又可以讓他們對統計后的結果作進一步的科學檢驗，使得研究能夠更加深入下去。
分類數據分析的統計方法-(第2版) 目錄
圖目錄／1
表目錄／1
中文版序／1
前 言／1
第1
章 緒論／1
1.1 為什么需要分類數據分析？／1
1.2 分類數據的兩種哲學觀點／6
1.3 一個發展史的注腳／8
1.4 本書特點／9
第2
章 線性回歸模型回顧／11
2.1 回歸模型／11
2.2 再談線性回歸模型／17
2.3 分類變量和連續型因變量之間的區別／27
第3
章 二分類數據模型／29
3.1 二分類數據介紹／29
3.2 變換的方法／30
3.3 Logit模型和Probit模型的論證／39
3.4 解釋估計值／54
3.5 其他的概率模型／61
3.6 小結／62
第4
章 列聯表的對數線性模型／64
4.1 列聯表／64
4.2 關聯的測量／68
4.3 估計與擬合優度／73
4.4 二維表模型／79
4.5 次序變量模型／89
4.6 多維表的模型／97
第5
章 二分類數據多層模型／110
5.1 導言／110
5.2 聚類二分類數據模型／113
5.3 追蹤二分類數據模型／130
5.4 模型估計方法／136
5.5 項目響應模型／151
5.6 小結／159
第6
章 關于事件發生的統計模型／161
6.1 導言／161
6.2 分析轉換數據的框架／162
6.3 離散時間方法／163
6.4 連續時間模型／177
6.5 半參數比率模型／188
6.6 小結／211
第7
章 次序因變量模型／213
7.1 導言／213
7.2 賦值方法／214
7.3 分組數據的Logit模型／216
7.4 次序Logit和Probit模型／220
7.5 小結／232
第8
章 名義因變量模型／234
8.1 導言／234
8.2 多項Logit模型／235
8.3 標準多項Logit模型／237
8.4 分組數據的對數線性模型／242
8.5 潛在變量方法／245
8.6 條件Logit模型／246
8.7 設定問題／251
8.8 小結／258
附錄A 回歸的矩陣方法／259
A.1 導言／259
A.2 矩陣代數／259
附錄B *大似然估計／266
B.1 導言／266
B.2 基本原理／266
參考文獻／285
索 引／295
譯后記／314
表目錄／1
中文版序／1
前 言／1
第1
章 緒論／1
1.1 為什么需要分類數據分析？／1
1.2 分類數據的兩種哲學觀點／6
1.3 一個發展史的注腳／8
1.4 本書特點／9
第2
章 線性回歸模型回顧／11
2.1 回歸模型／11
2.2 再談線性回歸模型／17
2.3 分類變量和連續型因變量之間的區別／27
第3
章 二分類數據模型／29
3.1 二分類數據介紹／29
3.2 變換的方法／30
3.3 Logit模型和Probit模型的論證／39
3.4 解釋估計值／54
3.5 其他的概率模型／61
3.6 小結／62
第4
章 列聯表的對數線性模型／64
4.1 列聯表／64
4.2 關聯的測量／68
4.3 估計與擬合優度／73
4.4 二維表模型／79
4.5 次序變量模型／89
4.6 多維表的模型／97
第5
章 二分類數據多層模型／110
5.1 導言／110
5.2 聚類二分類數據模型／113
5.3 追蹤二分類數據模型／130
5.4 模型估計方法／136
5.5 項目響應模型／151
5.6 小結／159
第6
章 關于事件發生的統計模型／161
6.1 導言／161
6.2 分析轉換數據的框架／162
6.3 離散時間方法／163
6.4 連續時間模型／177
6.5 半參數比率模型／188
6.6 小結／211
第7
章 次序因變量模型／213
7.1 導言／213
7.2 賦值方法／214
7.3 分組數據的Logit模型／216
7.4 次序Logit和Probit模型／220
7.5 小結／232
第8
章 名義因變量模型／234
8.1 導言／234
8.2 多項Logit模型／235
8.3 標準多項Logit模型／237
8.4 分組數據的對數線性模型／242
8.5 潛在變量方法／245
8.6 條件Logit模型／246
8.7 設定問題／251
8.8 小結／258
附錄A 回歸的矩陣方法／259
A.1 導言／259
A.2 矩陣代數／259
附錄B *大似然估計／266
B.1 導言／266
B.2 基本原理／266
參考文獻／285
索 引／295
譯后記／314
展開全部
分類數據分析的統計方法-(第2版) 作者簡介
Dan Powers and Xieyu 作者之一的謝宇是美國密歇根大學教授，1959年出生于中國江蘇省鎮江市。1982年獲得上海工業大學工學學士學位，1984年獲得美國威斯康星大學科學史碩士和社會學碩士學位，1989年獲得同所大學社會學博士學位。畢業后在美國密歇根大學社會學系任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin講座教授，1999年被授予Huetwell講座教授，2002年被授予社會學系和統計系的Otis Dudley Duncan講座教授。同時擔任密歇根大學社會研究所人口研究中心和調查研究中心的研究教授。2004年當選為美國藝術科學院院士。研究范圍：統計方法、社會分層和社會人口學。著作：《類型變量的分析方法》、《婦女科學家》、《亞裔美國人》（英文）。
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