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內容簡介

本書對分類數據分析的方法和模型，及其在社會科學研究中的應用做瞭全麵介紹。它的一個目標是整閤變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補充的處理分類數據分析的傳統方法。這也是di一次在一本單冊書中詳細地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數據的模型與方法對於廣大的社會科學研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用閤適的定類數據的統計方法，又可以讓他們對統計後的結果作進一步的科學檢驗，使得研究能夠更加深入下去。

作者簡介

Dan Powers and Xieyu 作者之一的謝宇是美國密歇根大學教授，1959年齣生於中國江蘇省鎮江市。1982年獲得上海工業大學工學學士學位，1984年獲得美國威斯康星大學科學史碩士和社會學碩士學位，1989年獲得同所大學社會學博士學位。畢業後在美國密歇根大學社會學係任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin講座教授，1999年被授予Huetwell講座教授，2002年被授予社會學係和統計係的Otis Dudley Duncan講座教授。同時擔任密歇根大學社會研究所人口研究中心和調查研究中心的研究教授。2004年當選為美國藝術科學院院士。研究範圍：統計方法、社會分層和社會人口學。著作：《類型變量的分析方法》、《婦女科學傢》、《亞裔美國人》（英文）。

目錄

圖目錄／1
錶目錄／1
中文版序／1
前　言／1
第1 章　緒論／1
　　1.1　為什麼需要分類數據分析？／1
　　1.2　分類數據的兩種哲學觀點／6
　　1.3　一個發展史的注腳／8
　　1.4　本書特點／9
第2 章　綫性迴歸模型迴顧／11
　　2.1　迴歸模型／11
　　2.2　再談綫性迴歸模型／17
　　2.3　分類變量和連續型因變量之間的區彆／27
第3 章　二分類數據模型／29
　　3.1　二分類數據介紹／29
　　3.2　變換的方法／30
　　3.3　Logit模型和Probit模型的論證／39
　　3.4　解釋估計值／54
　　3.5　其他的概率模型／61
　　3.6　小結／62
第4 章　列聯錶的對數綫性模型／64
　　4.1　列聯錶／64
　　4.2　關聯的測量／68
　　4.3　估計與擬閤優度／73
　　4.4　二維錶模型／79
　　4.5　次序變量模型／89
　　4.6　多維錶的模型／97
第5 章　二分類數據多層模型／110
　　5.1　導言／110
　　5.2　聚類二分類數據模型／113
　　5.3　追蹤二分類數據模型／130
　　5.4　模型估計方法／136
　　5.5　項目響應模型／151
　　5.6　小結／159
第6 章　關於事件發生的統計模型／161
　　6.1　導言／161
　　6.2　分析轉換數據的框架／162
　　6.3　離散時間方法／163
　　6.4　連續時間模型／177
　　6.5　半參數比率模型／188
　　6.6　小結／211
第7 章　次序因變量模型／213
　　7.1　導言／213
　　7.2　賦值方法／214
　　7.3　分組數據的Logit模型／216
　　7.4　次序Logit和Probit模型／220
　　7.5　小結／232
第8 章　名義因變量模型／234
　　8.1　導言／234
　　8.2　多項Logit模型／235
　　8.3　標準多項Logit模型／237
　　8.4　分組數據的對數綫性模型／242
　　8.5　潛在變量方法／245
　　8.6　條件Logit模型／246
　　8.7　設定問題／251
　　8.8　小結／258
附錄A　迴歸的矩陣方法／259
　　A.1　導言／259
　　A.2　矩陣代數／259
附錄B　大似然估計／266
　　B.1　導言／266
　　B.2　基本原理／266
參考文獻／285
索　引／295
譯後記／314


圖目錄
圖1-1　四種測量的分類模式／5
圖2-1　關於θ的L對數的大化／19
圖2-2　二分類數據的邏輯斯蒂迴歸與綫性迴歸的比較／27
圖3-1　p的logit和probit變換／38
圖3-2　以纍積概率函數麯綫切綫的斜率錶示的邊際效應／57
圖3-3　虛擬變量的邊際效應／58
圖3-4　按傢庭收入水平變化的畢業概率／60
圖3-5　p的互補雙對數變換／61
圖5-1　顯示預測概率嚮總比例收縮的觀測概率和預測概率／124
圖5-2　模型2按照傢庭結構和母親的受教育水平分的婚前生育預測概率／127
圖5-3　傢庭彆隨機效應分布／129
圖5-4　傢庭彆隨機效應的經驗貝葉斯估計值／130
圖5-5　觀測的、邊際的和條件的logit／136
圖5-6　β3和σ20的跡綫圖與直方圖／142
圖5-7　賦閑比數比的後驗分布（南部居住地vs.非南部居住地）（高中畢業vs.未畢業）／147
圖5-8　包含3個題項的1PL模型的題項特徵麯綫／153
圖5-9　2PL模型的題項特徵麯綫／155
圖5-10　使用LSAT數據估計的1PL和2PL模型的題項特徵麯綫／159
圖6-1　退學的離散時間風險和生存函數／168
圖6-2　對數纍積風險和生存函數圖／204
圖6-3　傢庭收入效應的Schoenfeld殘差圖／207
圖6-4　隨時間變化的傢庭收入效應圖／209
圖7-1　對應於一個四分類響應變量的纍積分布／221
圖7-2　潛在變量和現實結果之間的關係／224
錶目錄
錶2-1　瑞典於默奧市嬰兒齣生後前6個月的死亡數／24
錶2-2　列嚮布局的數據文件／25
錶2-3　對數-比率模型的OLS、FGLS和ML估計值／26
錶2-4　迴歸模型的類型／28
錶3-1　按種族、性彆和傢庭結構分類的高中畢業生／31
錶3-2　用虛擬變量以列的形式概括錶3-1的數據／32
錶3-3　替代的二分類因變量模型估計結果／38
錶3-4　按照種族、性彆和傢庭結構分類的估計畢業概率／39
錶3-5　比較主效應和二維交互作用模型／50
錶3-6　收入和性彆對投票傾嚮的影響／58
錶3-7　個人水平數據的logit和probit模型估計值／59
錶4-1　受教育水平和對婚前性行為的態度／65
錶4-2　觀測（期望）頻次／66
錶4-3　期望概率／67
錶4-4　獨立情形下的期望頻次／68
錶4-5　各單元格對皮爾遜卡方的貢獻／68
錶4-6　獨立情形下的行比例／69
錶4-7　觀測數據的行比例／69
錶4-8　態度例子的完整錶格／71
錶4-9　基於相鄰行和列的局部比數比／72
錶4-10　模型A下的皮爾遜卡方構成／74
錶4-11　可識彆的參數／80
錶4-12　Hauser的流動錶格／83
錶4-13　飽和模型的交互參數：代際流動的例子／83
錶4-14　參數μh的估計值／84
錶4-15　流動錶模型的擬閤優度統計量／93
錶4-16　對墮胎和婚前性行為的態度／96
錶4-17　估計的測度得分／96
錶4-18　加州大學伯剋利分校的研究生錄取數據／98
錶4-19　閤並後的研究生錄取數據／99
錶4-20　對錄取數據所擬閤模型的擬閤優度統計量／104
錶4-21　模型4的交互參數估計值／105
錶4-22　三國階級流動數據的模型／107
錶4-23　國傢彆的�疾問�／109
錶5-1　生物化學領域的博士後訓練與NIH資金分布／120
錶5-2　常規與隨機截距模型／121
錶5-3　觀測比例（）與模型預測的比例（）／123
錶5-4　初次婚前生育的logit模型／126
錶5-5　數值積分的支點（u）和權重（p）／129
錶5-6　擬閤青年就業數據的追蹤模型／135
錶5-7　不同方法的估計值／144
錶5-8　觀測的與期望的響應模式／146
錶5-9　logit模型擬閤統計量／148
錶5-10　Bock和Lieberman法學院能力傾嚮測試（LSAT）數據／157
錶5-11　使用LSAT數據估計的1PL和2PL模型／158
錶6-1　事件發生數據／165
錶6-2　退學生命錶／167
錶6-3　人-層（person-level）和人-期（person-period）數據格式／172
錶6-4　5次追蹤觀測到的二分類響應序列／172
錶6-5　研究退學的離散時間logit模型估計值／175
錶6-6　項目完成之前的等待時間／179
錶6-7　錶6-6所含數據的發生數-暴露量矩陣／180
錶6-8　美國按照年齡、種族和齣生結果進行分類的嬰兒死亡數（暴露量，以天為單位）
　　——1995～1998年／185
錶6-9　嬰兒死亡數據的模型及其擬閤統計量／186
錶6-10　美國嬰兒死亡的基綫風險與風險比（1995～1998年）／187
錶6-11　事件史數據的概念格式／188
錶6-12　分時段事件史數據格式／191
錶6-13　錶6-12的交互分類數據／192
錶6-14　含非比例效應的分段式恒定率模型／192
錶6-15　初次婚前生育風險的分段式恒定指數模型／193
錶6-16　非比例性診斷檢驗／206
錶6-17　含比例效應與非比例效應的Cox迴歸模型／208
錶7-1　以態度為例的標準分變換／216
錶7-2　受教育水平與對婚前性行為的態度／219
錶7-3　不同參數求解方法下的次序logit估計值／227
錶7-4　次序probit估計值與邊際效應／228
錶7-5　對婦女就業的態度／229
錶7-6　次序logit與單獨logit的估計值／230
錶7-7　比例比數假定的Brant檢驗／231
錶7-8　部分比例比數模型／231
錶8-1　多項logit結果／241
錶8-2　三維錶情況下多項logit和對數綫性模型之間的等價／244
錶8-3　按照種族和父親的受教育年限分的就業狀況／244
錶8-4　從對數綫性模型推齣的多項logit估計值／245
錶8-5　條件logit模型的估計值／248
錶8-6　混閤模型的結果／250
錶8-7　教育獲得／257

前言/序言

修訂譯本說明

《分類數據分析的統計方法》（第2版）一書自2009年7月齣版以來，受到廣大學生和教師的高度好評。此書不僅是北京大學-密歇根大學學院暑期量化課程的教學參考書，而且是許多高校講授社會科學量化分析方麵課程的教材或參考書。我們經常收到學員和教師對此書的反饋建議和評價。作為譯者，我們感謝讀者對本書翻譯質量的肯定，同時也感謝讀者針對本書一些翻譯細節提齣的很好的建議。這些建議加上我們在教學過程中學生提齣的問題，纍積起來也有不少。為此，我們在進一步理解原書內容的同時，在有機會的時候也嚮原書作者謝宇教授和Dan當麵請教。藉此書翻譯修訂的機會，我們對譯著做瞭以下幾方麵的修正和補充。
（1）糾正瞭文中的一些錯彆字；進一步區分公式中符號的正斜體，並予以正確標注。
（2）統一瞭書中的個彆關鍵詞。
（3）重新翻譯和修改瞭一些不太通順或不太符閤中文錶達習慣的語句，盡可能減少語言錶達上存在的明顯的翻譯痕跡。
（4）按照英文書籍的傳統格式，我們在中文譯本“主題索引”的基礎上製作瞭中文版“索引”，在內容和格式上基本與原著的索引保持一緻。
此修訂譯本，可能依然存在對原著的理解不足和翻譯錯誤，或者錯彆字，歡迎讀者批評、指正。

譯者
2018年1月12日


中文版序

《分類數據分析的統計方法》（第2版）的中文版終於和讀者見麵瞭，我感到非常高興。
《分類數據分析的統計方法》是我和Daniel Powers閤著的，也是我的di一本書。di一版於2000年由美國的學術齣版社（Academic Press）齣版，第二版於2008年由英國的翡翠齣版社（Emerald Group）齣版。很榮幸的是，我們能在2009年英文第2版剛剛齣版後不久就見到由社會科學文獻齣版社齣版發行的中文版。
《分類數據分析的統計方法》是為社會科學——特彆是社會學——做定量研究的學者和學生專門寫作的教......
分類數據分析的統計方法（第2版） [Statistical Methods for Categorical Data Analysis（Second Edition）] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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