图书介绍
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- （美）丹尼尔·A.鲍威斯，谢宇著；任强，巫锡炜，穆峥等译 著
- 出版社： 北京：社会科学文献出版社
- ISBN：9787509708668
- 出版时间：2009
- 标注页数：332页
- 文件大小：56MB
- 文件页数：345页
- 主题词：数据－统计分析
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图书目录
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
主题索引302
译后记331