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广义线性模型

《广义线性模型》由四本介绍线性模型的小册子组成,它们分别是《广义线性模型导论》、《应用logistic回归分析》、《定序因变量的 logistic回归模型》以及《logit与probit:次序模型和多类别模型》。《广义线性模型...

内容简介

《广义线性模型》由四本介绍线性模型的小册子组成,它们分别是《广义线性模型导论》、《应用logistic回归分析》、《定序因变量的 logistic回归模型》以及《logit与probit:次序模型和多类别模型》。《广义线性模型》集中介绍了社会学研究分析方法中的一个非常有效且重要的数据分析方法,即线性模型。作者乔治·H.邓特曼等通过阐释广义线性模型的概念、基本原则,探讨了从线性模型推广至其他模型的可能路径,并举例比较了不同模型的拟合优度,为读者掌握线性模型分析法提供了一个可行的指南。

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线性统计模型(简称为线性模型)是非常重要的一种统计模型,这一方面是由于它包括了一系列统计模型,诸如线性回归模型、方差分析与协方差分析模型、方差分量模型等等,这些统计模型在国民经济的发展中都有着广泛而重要的应用;另一方面,线性模型的基本理论与方法也为其它统计理论与方法提供了基本的工具。正因为线性模型在理论与应用上具有十分重要的作用。乔治·H.邓特曼等的《广义线性模型》而简洁地介绍了线性模型的基础内容,深入浅出、重点突出、讲述详细,方便读者逐步掌握线性模型的基本理论与方法。

作者简介

吴晓刚 毕业于美国加州大学洛杉矶分校(UCLA),现任香港科技大学社会科学部助理教授。他的研究领域为社会分层与流动、劳动力市场与经济社会学、定量研究方法。目前的研究兴趣为改革时期中国的教育不平等的形成机制。他是2006—2007年美国国家教育学院斯宾塞博士后研究基金的获得者。

目录

广义线性模型导论 序 第1章 广义线性模型 第2章 一些基础的模型化概念 第3章 经典多元回归模型 第4章 广义线性模型的基本原则 第5章 较大似然估计 第6章 离差和拟合优度 第7章 logistic回归 第8章 泊松回归 第9章 生存分析 第10章 结论 附录 参考文献 译名对照表 应用logistic回归分析 序 第1章 线性回归和应用logistic回归模型 第2章 评估logistic回归模型的统计概要 第3章 解释logistic回归系数 第4章 诊断logistic回归的介绍 第5章 多分类logistic回归及其替代方法 附录概率 注释 参考文献 译名对照表 定序因变量的logistic回归模型 序 第1章 概述 第2章 背景介绍:儿童早期追踪研究 第3章 背景:logistic回归 第4章 定序结果的累积(比例)比数模型 第5章 连续比例模型 第6章 相邻类别模型 第7章 结论 附录一 第3章 附录二 第4章 附录三 第5章 附录四 第6章 注释 参考文献 译名对照表 logit与probit:次序模型和多类别模型 序 第1章 概论 第2章 次序模型 第3章 多类别模型 第4章 STATA程序列表 注释 参考文献 译名对照表

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