年龄-时期-队列模型--聚合数据分析方法/社会学教材教参方法系列

年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。年龄、期间、队列效应的分离性分析具有十分重要的理论与应用价值。本书从集体层次的角度来对年龄、期间、队列效应估计的建模进行了详细的探讨。包括的内容主要有：从约束性估计到年龄、期间、队列特征的应用，再到估计方程，再到方差分解。在第一章对已有的APC研究进行简单而全面的介绍之后，第二章和第三章分别从代数和几何的角度对模型识别问题进行了分析介绍，并顺便讨论了相对应约束性回归的估计方法。第四到六章通过原理和实例结合的方式提供给读者一些重要的研究策略，包括估计方程法、混合效应模型的方差分割法、特征分析法等，其能在不直接依赖前述约束性估计方式的前提下对APC模型进行估计。第七章则为读者呈现了一个具体的实证研究案例，详细描述了如何将本书前述方法应用于对年龄、期间、队列效应的估计上。 作者对已有浩瀚的APC研究文献进行了全面细致的总结，并集中于对聚合性数据进行分析。当然在混合效应模型下的APC对个体和集体层面的年龄、期间、队列效应均进行了探讨，这一点在第五章中也有所涉及。本书的应用范围极其广泛，人口学、社会学、经济学、卫生统计学等定量领域均可适时使用本书所介绍的这些统计方法，从而可以对研究对象间的因果机制进行更加深入的分析和把握。可以预测，在未来很长一段时间内，APC效应分离的纵向数据分析应该是因果统计推断中最恰当的手段。

〔美〕罗伯特?M?奥布莱恩（Robert M. O’Brien）是俄勒冈大学一位荣休的社会学教授，其致力于犯罪学和定量方法方向的研究，并在这两个领域发表了大量文章。在返聘后，他和詹姆斯?R?艾略特（James R. Elliott）共同担任了《社会学视角》（Sociological Perspectives）的编辑，并从事其他研究项目，撰写了本书。

。。。。。。