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分类数据分析的统计方法(第2版)

作者:[美]丹尼尔·A.鲍威斯 [美]谢宇 著  任强 巫锡炜 穆峥 赖庆 译 出版时间:2018-02

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页数:315
书号:978-7-5201-1721-0
关键词:分类数据|多层模型
开本:16
装帧:平装
内容简介

本书对分类数据分析的方法和模型,及其在社会科学研究中的应用做了全面介绍。它的一个目标是整合变换方法和潜在变量方法,这是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一本单册书中详细地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型与方法对于广大的社会科学研究者来说,意义重大,既可以使得他们能顺利使用合适的定类数据的统计方法,又可以让他们对统计后的结果作进一步的科学检验,使得研究能够更加深入下去。

作者简介

[美]丹尼尔·A.鲍威斯,美国得克萨斯大学奥斯汀分校社会学系副教授、人口研究中心研究员。

[美]谢宇,美国密歇根大学的Otis Dudley Duncan杰出教授,同时担任密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心的教授,社会研究院(ISR)人口研究中心和调查研究中心的研究员,调查研究中心量化方法组主任。

目录

图目录/1

表目录/1

中文版序/1

前 言/1

第1 章 绪论/1

  1.1 为什么需要分类数据分析?/1

  1.2 分类数据的两种哲学观点/6

  1.3 一个发展史的注脚/8

  1.4 本书特点/9

第2 章 线性回归模型回顾/11

  2.1 回归模型/11

  2.2 再谈线性回归模型/17

  2.3 分类变量和连续型因变量之间的区别/27

第3 章 二分类数据模型/29

  3.1 二分类数据介绍/29

  3.2 变换的方法/30

  3.3 Logit模型和Probit模型的论证/39

  3.4 解释估计值/54

  3.5 其他的概率模型/61

  3.6 小结/62

第4 章 列联表的对数线性模型/64

  4.1 列联表/64

  4.2 关联的测量/68

  4.3 估计与拟合优度/73

  4.4 二维表模型/79

  4.5 次序变量模型/89

  4.6 多维表的模型/97

第5 章 二分类数据多层模型/110

  5.1 导言/110

  5.2 聚类二分类数据模型/113

  5.3 追踪二分类数据模型/130

  5.4 模型估计方法/136

  5.5 项目响应模型/151

  5.6 小结/159

第6 章 关于事件发生的统计模型/161

  6.1 导言/161

  6.2 分析转换数据的框架/162

  6.3 离散时间方法/163

  6.4 连续时间模型/177

  6.5 半参数比率模型/188

  6.6 小结/211

第7 章 次序因变量模型/213

  7.1 导言/213

  7.2 赋值方法/214

  7.3 分组数据的Logit模型/216

  7.4 次序Logit和Probit模型/220

  7.5 小结/232

第8 章 名义因变量模型/234

  8.1 导言/234

  8.2 多项Logit模型/235

  8.3 标准多项Logit模型/237

  8.4 分组数据的对数线性模型/242

  8.5 潜在变量方法/245

  8.6 条件Logit模型/246

  8.7 设定问题/251

  8.8 小结/258

附录A 回归的矩阵方法/259

  A.1 导言/259

  A.2 矩阵代数/259

附录B 最大似然估计/266

  B.1 导言/266

  B.2 基本原理/266

参考文献/285

索 引/295

译后记/314



图目录

图1-1 四种测量的分类模式/5

图2-1 关于θ的L对数的最大化/19

图2-2 二分类数据的逻辑斯蒂回归与线性回归的比较/27

图3-1 p的logit和probit变换/38

图3-2 以累积概率函数曲线切线的斜率表示的边际效应/57

图3-3 虚拟变量的边际效应/58

图3-4 按家庭收入水平变化的毕业概率/60

图3-5 p的互补双对数变换/61

图5-1 显示预测概率向总比例收缩的观测概率和预测概率/124

图5-2 模型2按照家庭结构和母亲的受教育水平分的婚前生育预测概率/127

图5-3 家庭别随机效应分布/129

图5-4 家庭别随机效应的经验贝叶斯估计值/130

图5-5 观测的、边际的和条件的logit/136

图5-6 β3和σ20的迹线图与直方图/142

图5-7 赋闲比数比的后验分布(南部居住地vs.非南部居住地)(高中毕业vs.未毕业)/147

图5-8 包含3个题项的1PL模型的题项特征曲线/153

图5-9 2PL模型的题项特征曲线/155

图5-10 使用LSAT数据估计的1PL和2PL模型的题项特征曲线/159

图6-1 退学的离散时间风险和生存函数/168

图6-2 对数累积风险和生存函数图/204

图6-3 家庭收入效应的Schoenfeld残差图/207

图6-4 随时间变化的家庭收入效应图/209

图7-1 对应于一个四分类响应变量的累积分布/221

图7-2 潜在变量和现实结果之间的关系/224

表目录

表2-1 瑞典于默奥市婴儿出生后前6个月的死亡数/24

表2-2 列向布局的数据文件/25

表2-3 对数-比率模型的OLS、FGLS和ML估计值/26

表2-4 回归模型的类型/28

表3-1 按种族、性别和家庭结构分类的高中毕业生/31

表3-2 用虚拟变量以列的形式概括表3-1的数据/32

表3-3 替代的二分类因变量模型估计结果/38

表3-4 按照种族、性别和家庭结构分类的估计毕业概率/39

表3-5 比较主效应和二维交互作用模型/50

表3-6 收入和性别对投票倾向的影响/58

表3-7 个人水平数据的logit和probit模型估计值/59

表4-1 受教育水平和对婚前性行为的态度/65

表4-2 观测(期望)频次/66

表4-3 期望概率/67

表4-4 独立情形下的期望频次/68

表4-5 各单元格对皮尔逊卡方的贡献/68

表4-6 独立情形下的行比例/69

表4-7 观测数据的行比例/69

表4-8 态度例子的完整表格/71

表4-9 基于相邻行和列的局部比数比/72

表4-10 模型A下的皮尔逊卡方构成/74

表4-11 可识别的参数/80

表4-12 Hauser的流动表格/83

表4-13 饱和模型的交互参数:代际流动的例子/83

表4-14 参数μh的估计值/84

表4-15 流动表模型的拟合优度统计量/93

表4-16 对堕胎和婚前性行为的态度/96

表4-17 估计的测度得分/96

表4-18 加州大学伯克利分校的研究生录取数据/98

表4-19 合并后的研究生录取数据/99

表4-20 对录取数据所拟合模型的拟合优度统计量/104

表4-21 模型4的交互参数估计值/105

表4-22 三国阶级流动数据的模型/107

表4-23 国家别的参数/109

表5-1 生物化学领域的博士后训练与NIH资金分布/120

表5-2 常规与随机截距模型/121

表5-3 观测比例()与模型预测的比例()/123

表5-4 初次婚前生育的logit模型/126

表5-5 数值积分的支点(u)和权重(p)/129

表5-6 拟合青年就业数据的追踪模型/135

表5-7 不同方法的估计值/144

表5-8 观测的与期望的响应模式/146

表5-9 logit模型拟合统计量/148

表5-10 Bock和Lieberman法学院能力倾向测试(LSAT)数据/157

表5-11 使用LSAT数据估计的1PL和2PL模型/158

表6-1 事件发生数据/165

表6-2 退学生命表/167

表6-3 人-层(person-level)和人-期(person-period)数据格式/172

表6-4 5次追踪观测到的二分类响应序列/172

表6-5 研究退学的离散时间logit模型估计值/175

表6-6 项目完成之前的等待时间/179

表6-7 表6-6所含数据的发生数-暴露量矩阵/180

表6-8 美国按照年龄、种族和出生结果进行分类的婴儿死亡数(暴露量,以天为单位)

  ——1995~1998年/185

表6-9 婴儿死亡数据的模型及其拟合统计量/186

表6-10 美国婴儿死亡的基线风险与风险比(1995~1998年)/187

表6-11 事件史数据的概念格式/188

表6-12 分时段事件史数据格式/191

表6-13 表6-12的交互分类数据/192

表6-14 含非比例效应的分段式恒定率模型/192

表6-15 初次婚前生育风险的分段式恒定指数模型/193

表6-16 非比例性诊断检验/206

表6-17 含比例效应与非比例效应的Cox回归模型/208

表7-1 以态度为例的标准分变换/216

表7-2 受教育水平与对婚前性行为的态度/219

表7-3 不同参数求解方法下的次序logit估计值/227

表7-4 次序probit估计值与边际效应/228

表7-5 对妇女就业的态度/229

表7-6 次序logit与单独logit的估计值/230

表7-7 比例比数假定的Brant检验/231

表7-8 部分比例比数模型/231

表8-1 多项logit结果/241

表8-2 三维表情况下多项logit和对数线性模型之间的等价/244

表8-3 按照种族和父亲的受教育年限分的就业状况/244

表8-4 从对数线性模型推出的多项logit估计值/245

表8-5 条件logit模型的估计值/248

表8-6 混合模型的结果/250

表8-7 教育获得/257


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