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2020-02-10 14:25 來源：京東作者：京東

編輯推薦:    “萬卷方法”的理想
    為社會(huì)學(xué)、政治學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、傳播學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)等社會(huì)科學(xué)各領(lǐng)域的學(xué)者和研究生提供一個(gè)內(nèi)容規(guī)范、使用便捷的“研究方法工具箱”。
    “萬卷方法”的受眾
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內(nèi)容簡(jiǎn)介: 由于分類數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展以及分類數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的獨(dú)特價(jià)值，許多統(tǒng)計(jì)系或生物統(tǒng)計(jì)系都開設(shè)了有關(guān)分類數(shù)據(jù)分析的課程。這《萬卷方法：分類數(shù)據(jù)分析》可以用作該類課程的教科書?！度f卷方法：分類數(shù)據(jù)分析》的第1-7章涵蓋了該類課程的核心內(nèi)容。其中，第1-3章介紹分類結(jié)果變量的分布以及傳統(tǒng)的二維列聯(lián)表分析方法。第4-7章介紹關(guān)于二分和多項(xiàng)分布結(jié)果變量的logistic回歸以及相應(yīng)的logit模型。第8章和第9章的內(nèi)容則是用于分析列聯(lián)表數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)線性模型。隨著時(shí)間的推移，對(duì)數(shù)線性模型的重要性似乎有所降低，所以本版在一定程度上縮減了對(duì)該模型的討論，并相應(yīng)增加了有關(guān)Iogistic回歸的內(nèi)容。
在過去10年間，這一領(lǐng)域的新發(fā)展主要集中于對(duì)重復(fù)測(cè)量和其他形式的群組分類數(shù)據(jù)的分析方法。第10-13章講述這些方法，其中包括邊際模型和具有隨機(jī)效應(yīng)的廣義線性混合模型。第14-15章介紹本書所使用的最大似然估計(jì)的理論基礎(chǔ)以及其他可供選擇的估計(jì)方法。第16章簡(jiǎn)單回顧了分類數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展歷程，并介紹了諸如皮爾遜和費(fèi)舍爾等著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家的貢獻(xiàn)，他們的開創(chuàng)性工作為分類數(shù)據(jù)分析方法的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:1  引言：分類數(shù)據(jù)的分布與統(tǒng)計(jì)推斷
1.1 分類數(shù)據(jù)
1.2 分類數(shù)據(jù)的分布
1.3 分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷
1.4 二項(xiàng)分布參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
1.5 多項(xiàng)分布參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
注解
習(xí)題

2  對(duì)列聯(lián)表的描述
2.1 列聯(lián)表的概率結(jié)構(gòu)
2.2 兩個(gè)比例的比較
2.3 分層2x2表格中的偏關(guān)聯(lián)
2.4 擴(kuò)展到/xJ表格
注解
習(xí)題

3  列聯(lián)表的統(tǒng)計(jì)推斷
3.1 關(guān)聯(lián)參數(shù)的置信區(qū)間
3.2 二維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
3.3 對(duì)卡方檢驗(yàn)的進(jìn)一步分析
3.4 定序變量的二維表格
3.5 小樣本的獨(dú)立性檢驗(yàn)
3.6 2x2表格的小樣本置信區(qū)間
3.7 對(duì)多維表格以及非表格形式結(jié)果變量的擴(kuò)展
注解
習(xí)題

4  廣義線性模型簡(jiǎn)介
4.1 廣義線性模型
4.2 二分?jǐn)?shù)據(jù)的廣義線性模型
4.3 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的廣義線性模型
4.4 廣義線性模型的矩量和似然函數(shù)
4.5 廣義線性模型的統(tǒng)計(jì)推斷
4.6 廣義線性模型的擬合
4.7 類似然函數(shù)與廣義線性模型
4.8 廣義可加模型
注解
習(xí)題

5  Logistic回歸
5.1 Logistic回歸參數(shù)的解釋
5.2 Logistic回歸的統(tǒng)計(jì)推斷
5.3 包括分類預(yù)測(cè)變量的Logit模型
5.4 多元Logistic回歸
5.5 Logistic回歸模型的擬合
注解
習(xí)題

6  Logistic回歸模型的構(gòu)建與應(yīng)用
6.1 模型選擇的策略
6.2 Logistic回歸診斷
6.3 2x2 xK表格中條件關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)推斷
6.4 利用模型提高推斷效能
6.5 樣本規(guī)模與統(tǒng)計(jì)效能
6.6 Probit模型和補(bǔ)余雙對(duì)數(shù)模型
6.7 條件Logistic回歸與精確分布
注解
習(xí)題

7  關(guān)于多項(xiàng)結(jié)果變量的Logit模型
7.1 定類結(jié)果變量：基線類別Logit模型
7.2 定序結(jié)果變量：累積Logit模型
7.3 定序結(jié)果變量：累積連結(jié)模型
7.4 關(guān)于定序結(jié)果變量的其他模型
7.5 Ix jxK表格中的條件獨(dú)立性檢驗(yàn)
7.6 離散選擇多項(xiàng)Logit模型
注解
習(xí)題

8  關(guān)于列聯(lián)表的對(duì)數(shù)線性模型
8.1 關(guān)于二維表格的對(duì)數(shù)線性模型
……

9  對(duì)數(shù)線性模型和Logit模型的構(gòu)建與擴(kuò)展
10  關(guān)于配對(duì)數(shù)據(jù)的模型
11  對(duì)重復(fù)測(cè)量的分類結(jié)果變量的分析
12  隨機(jī)效應(yīng)：關(guān)于分類結(jié)果變量的廣義線性混合模型
13  關(guān)于分類數(shù)據(jù)的其他混合模型
14  參數(shù)模型的漸近理論
15  參數(shù)模型的其他估計(jì)理論
16  分類數(shù)據(jù)分析的歷史回顧

參考文獻(xiàn)
例子索引
主題索引

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