分类数据分析的统计方法(第2版)/社会学教材教参方法系列--聚文网

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作者简介

[美]谢宇，美国密歇根大学的Otis Dudley Duncan杰出教授，同时担任密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心的教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心的研究员，调查研究中心量化方法组主任。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有《分类数据分析的统计方法》、《科学界的女性》、《美国亚裔的人口统计描述》、《社会学方法与定量研究》、《婚姻与同居》等。

图目录表目录中文版序前言第1章　绪论 1.1　为什么需要分类数据分析？ 1.2　分类数据的两种哲学观点 1.3　一个发展史的注脚 1.4　本书特点第2章　线性回归模型回顾 2.1　回归模型 2.2　再谈线性回归模型 2.3　分类变量和连续型因变量之间的区别第3章　二分类数据模型 3.1　二分类数据介绍 3.2　变换的方法 3.3　Logit模型和Probit模型的论证 3.4　解释估计值 3.5　其他的概率模型 3.6　小结第4章　列联表的对数线性模型 4.1　列联表 4.2　关联的测量 4.3　估计与拟合优度 4.4　二维表模型 4.5　次序变量模型 4.6　多维表的模型第5章　二分类数据多层模型 5.1　导言 5.2　聚类二分类数据模型 5.3　追踪二分类数据模型 5.4　模型估计方法 5.5　项目响应模型 5.6　小结第6章　关于事件发生的统计模型 6.1　导言 6.2　分析转换数据的框架 6.3　离散时间方法 6.4　连续时间模型 6.5　半参数比率模型 6.6　小结第7章　次序因变量模型 7.1　导言 7.2　赋值方法 7.3　分组数据的Logit模型 7.4　次序Logit和Probit模型 7.5　小结第8章　名义因变量模型 8.1　导言 8.2　多项Logit模型

分类数据分析的统计方法(第2版)/社会学教材教参方法系列

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