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格致方法定量研究系列缺失數據 版權信息
- ISBN：9787543228672
- 條形碼：9787543228672 ; 978-7-5432-2867-2
- 裝幀：60g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
格致方法定量研究系列缺失數據 本書特色
本書介紹了針對社會科學研究中經常遇到的樣本數據缺失的處理方法。樣本數據缺失是指樣本中出現各種統計變量的缺失，以往研究者喜歡將這種缺失認定為符合完全隨機缺失的特性，但實際上這一假設并不一定能完全符合，往往只能符合隨機缺失的特性，在對這種數據缺失進行處理時，往往會出現刪除大量數據導致影響統計結果的問題。本書的主要內容在于介紹了在有缺失數據時如何進行*似然估計的方法。除此之外，本書還對插補的EM算法、多重插補法等方法進行了介紹。并討論了不可忽略的缺失數據。
格致方法定量研究系列缺失數據 內容簡介
本書介紹了針對社會科學研究中經常遇到的樣本數據缺失的處理方法。樣本數據缺失是指樣本中出現各種統計變量的缺失，以往研究者喜歡將這種隨機認定為符合接近隨機缺失的特性，但實際上這一假設并不一定能接近符合，往往只能符合隨機缺失的特性，在對這種數據缺失進行處理時，往往會出現刪除大量數據導致影響統計結果的問題。本書的主要內容在于介紹了在有缺失數據時如何進行優選似然估計的方法。除此之外，本書還對插補的EM算法、多重插補法等方法進行了介紹。并討論了不可忽略的缺失數據。
格致方法定量研究系列缺失數據 目錄
序
第1章 導論
第2章 假設
第1節 完全隨機缺失的
第2節 隨機缺失的
第3節 可忽略的
第4節 不可忽略的
第3章 傳統的方法
第1節 成列刪除
第2節 成對刪除
第3節 虛擬變量調整
第4節 插補
第5節 總結
第4章 *大似然
第1節 回顧*大似然估計法
第2節 有缺失數據的ML
第3節 列聯表數據
第4節 具正態分布數據的線性模型
第5節 EM算法
第6節 EM實例
第7節 直接ML
第8節 直接ML實例
第9節 結論
第5章 多重插補：基本原理
第1節 單一隨機插補
第2節 多元隨機插補
第3節 在參數估計值中考慮隨機變異
第4節 在多變量正態模型下的多重插補
第5節 多變量正態模型的數據擴增法
第6節 在數據擴增法中收斂
第7節 連續的數據擴增法相對平行的數據擴增法
第8節 對非正態或類別數據使用正態模型
第9節 探索分析
第10節 MI實例1
第6章 多重插補：復雜化
第1節 MI中的交互作用和非線性
第2節 插補模型和分析模型之適合性
第3節 插補中因變量所扮演的角色
第4節 在插補過程中使用額外的變量
第5節 多重插補的其他參數方法
第6節 無參數及部分參數方法
第7節 連續的廣義回歸模型
第8節 線性假設檢驗和*大似然比檢驗
第9節 MI實例2
第10節 長期的及其他集群數據的MI
第11節 MI實例3
第7章 不可忽略的缺失數據
第1節 兩種模型
第2節 Heckman的樣本選擇誤差模型
第3節 形態混合模型的ML估計
第4節 形態混合模型的多重插補
第8章 總結與結論
注釋
參考文獻
譯名對照表
展開全部
格致方法定量研究系列缺失數據 作者簡介
保羅 D. 阿利森(Paul D. ALLISON) 美國賓州大學社會學教授。于1976年由威斯康辛大學獲得博士學位，之后在芝加哥大學及賓州大學作統計學的博士后研究。關于社會科學中的統計方法，他已出版5本書及超過25篇文章。這些作品處理廣泛多樣的方法，包含線性回歸、對數線性分析、logit分析、probit分析、測量誤差、不平等測量、缺失數據、Markov processes及事件史分析。
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