編輯推薦

　　本書是保羅?D.埃裏森教授時隔三十年對原著《事件史分析：縱貫數據的迴歸》的修訂再版。三十年間，事件史和生存分析有瞭長足發展，立足於此，埃裏森教授對原書進行瞭數據更新以及結構調整，在新的結構下，闡述瞭很多種生存分析的方法，並結閤生物化學傢教授升遷、纍犯再次被捕兩個例子的數據，循序漸進地介紹瞭離散時間方法、Cox迴歸模型等事件史和生存分析必不可少的研究手段，以及如何去研究包含多重事件的競爭性事件以及多次發生的事件等復雜情況。第一版就有一批忠實的讀者，我們相信本書的第二版對新一代希望將生存分析應用到他們研究之中的社會科學傢們有所裨益。

內容簡介

　　本書通過嚴謹的統計語言和生動的例子，詳實而係統地介紹瞭處理事件史數據的方法。作者特彆關注瞭迴歸方法，即事件的發生依賴於一個或多個解釋變量。他解釋瞭構成事件史分析基礎的統計模型，介紹瞭在實際分析中如何進行操作，包括數據管理、成本和一些有用的計算機軟件。對於希望瞭解事件史數據處理方法的讀者而言，本書不失為一本全麵扼要的手冊。

　　主要特點：

　　係統嚴謹，直觀扼要

　　本書作者長期從事事件史分析的創新和應用分析，提供瞭極具實踐指導意義的方法指引

　　事件史數據是社會科學極為重要的數據類彆，本書涵蓋瞭事件史分析的主要方法

作者簡介

　　保羅?D.埃裏森博士是賓夕法尼亞大學的社會學教授。他在那裏教授研究生的方法和統計課程。他也是Statistical Horizons LLC的創辦人和主席，該機構提供瞭一係列關於。這一機構提供瞭關於廣泛的統計話題的短期課程。

　　從威斯康辛大學獲得社會學博士學位之後，埃裏森在芝加哥大學和賓夕法尼亞大學從事統計學博士後的研究。他已經齣版瞭八本書並發錶瞭齣版發錶瞭八本書和超過60篇文章，涵蓋的話題包括瞭綫性迴歸、對數綫性分析、logistic迴歸、結構方程模型、不平等測量、缺失數據以及生存分析。

　　他的大部分早期研究關注的是學者的職業軌跡。目前他的主要研究是分析縱觀數據的方法，尤其是那些決定事件發生原因和結果的數據，以及處理缺失數據的方法。

　　作為Guggenheim Fellow，埃裏森因為對社會學方法論的傑齣貢獻獲得瞭2001 Lazarsfield Award。在2010年，他獲選為美國統計學會會員。他也因為在繼續教育上的貢獻而兩次獲得瞭美國統計學會的奬項。

精彩書評

目錄

序

第二版前言

第1章導言

第1節事件史分析的難題

第2節事件史方法綜述

第3節計算

第2章離散時間方法

第1節一個離散時間的例子

第2節離散時間機會

第3節logistic迴歸模型

第4節模型估計

第5節生物化學例子的估計值

第6節似然比卡方檢驗

第7節離散時間的logistic方法存在的問題

第8節刪截

第9節離散時間vs.連續時間

第3章連續時間數據的參數法

第1節連續時間的機會

第2節參數比例機會模型

第3節極大似然估計

第4節一個實際案例

第5節加速失效時間模型

第6節評估模型擬閤度

第7節異質性的隱性來源

第8節為什麼選擇參數模型？

第4章Cox迴歸

第1節比例機會模型

第2節部分似然

第3節部分似然應用於纍犯數據

第4節時變解釋變量

第5節應用包含時變解釋變量的模型

第6節檢驗和放鬆比例機會假設

第7節時間尺度原點的選擇

第8節離散時間數據的Cox迴歸

第9節基於Cox模型的預測

第5章多種類事件

第1節多種類事件的分類

第2節平行過程的估計

第3節競爭性風險模型

第4節競爭性風險的實例

第5節不同種類事件間的依賴

第6節纍計發生函數

第6章重復事件

第1節重復事件的計數分析

第2節基於間隔時間的方法

第3節基於起點時間的方法

第4節擴展

第7章結論

附錄

參考文獻

譯名對照錶

前言/序言

　　社會科學傢感興趣的許多現象關心的是事件的時間性：生命期望、在失業之後重新找工作所需要的時間、以離婚結束的婚姻時長、纍犯的間隔時間，等等。幾乎所有關於事件時間的數據的一個關鍵特徵是刪截（censoring）：例如，在一個關於纍犯的研究中，研究者想記錄犯人從監獄裏被釋放齣來的一年內再次被捕的情況。盡管某些人最後有可能在接下來直到研究結束的時期內再次被捕，但也有一些初犯在這一時間段裏並沒有再次被捕。
　　研究此類事件發生時間的方法在許多學科領域都有進展，包括社會學中的事件史分析、工程領域的失效分析以及更廣泛意義上的生物統計領域的生存分析。這些術語反映瞭不同學科的關注，但它們在本質上是相通的。一旦認識到它們基本的研究單位，我們便發現瞭研究事件時間性的共同方法。而這一方法就是本書的主題。
　　有很多術語可以去稱呼它，生存分析是在社會科學領域裏使用最廣泛的。在保羅?埃裏森第二版重新命名的關於生存分析的小冊子中，他嚮我們展示瞭一個關於這一主題涵蓋甚廣的介紹，同時將文筆集中在生存迴歸模型上，這一模型將事件發生時間和解釋變量聯係到瞭一起。生存迴歸模型——更深入地說，Cox比例風險模型——已經被應用於從生存數據得齣因果推斷的研究之中，這在社會科學中變得更為普遍，同時也應用到瞭對基於特殊設計的預測研究之中，例如對信用卡拖欠的研究中。
　　盡管埃裏森教授闡述瞭很多種生存分析的方法，而且其中的一些方法本身還很復雜，但他對生存分析的解釋是清楚明瞭與通俗易懂相結閤的典範。本書的突齣之處在於它討論瞭離散時間數據的方法，這在以往的討論中往往被忽略；並且，它不僅關注單次獨特事件（典型的例子如死亡），而且也關注瞭多重事件（包括“競爭性”事件，例如婚姻終結是由離婚或者死亡所導緻），以及多次發生事件（例如失業的重復發生）。
　　埃裏森教授這本書的第一版有一大批忠實的讀者。我相信本書的第二版將同樣會對新一代把生存分析應用到他們研究之中的社會科學傢們有所裨益。

　　約翰?福剋斯

做科研需要用

還不錯 可以考慮再次購買

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很好

這個係列好，買瞭好多，留著學習

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非常喜歡 非常喜歡 非常喜歡

還不錯 可以考慮再次購買

學習定量的話，需要保存這套書！！！！！