对数线性模型的关联图和多重图--聚文网

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内容简介

本书展示了如何运用数学资源中的图论来理解复杂对数线性模型表明的关联结构。作者首先回顾了二向与多向列联表的关系模式，以及这些表的对数线性模型。在介绍了图论中的一些关键概念后，作者紧接着将这些思想应用到对数线性模型的两个图形典型中：关联图和生成多重图。利用丰富示例以及清晰解释，作者展示了对数线性模型的两个图形典型如何说明模型的结构，揭示了他们的一些特征，如条件性独立、可分解性、可压缩性等。

作者简介

哈里·J.哈米斯，俄亥俄州代顿市莱特州立大学数学与统计学院及布恩邵夫特医学院联合任命的教授。从1993年开始他担任莱特州立大学统计咨询中心主任。自1980年以来，他一直任教于莱特州立大学，期间也曾在瑞典的乌普萨拉大学，于默奥大学及达拉那大学访问并担任教学、研究和咨询的相关职务。他的专业领域是统计方法，尤其是在分类响应模型，拟合检验以及Cox回归模型方面。

关于作者
丛书编辑介绍
第1章介绍
第2章关联结构
第1节离散变量的统计独立
第2节比值比：二向表
第3节比值比：三维列表
第4节模型拟合：三维表
第5节多向表
第3章对数线性模型回顾
第1节二向列联表
第2节三维列联表
第3节三维表LLM之间的关系
第4节 LLM和列联表属性
第5节多向表
第4章对数线性模型的关联图
第1节基本图论法则
第2节三向表的关联图
第3节多维表的关联图
第4节可分解的LLM
第5节总结
第5章可压缩性条件和关联图
第1节三维列联表的可压缩性
第2节压缩性定理和关联图
第3节结论
第6章生成多重图
第1节构建多重图
第2节三维表格的多重图
第3节多维表的多重图
第4节优选生成树
第5节可分解性
第6节分解可分解LLM的联合概率
第7节可分解LLMs的基本条件独立
第7章不可分解对数线性模型的基本条件独立
第1节边割集
第2节不可分解LLM的FCI
第3节使用多重图的压缩条件
第4节 FCI：总结
第8章结论及附加实例
第1节关联图和多重图的比较
第2节附加实例
第3节最后要点
数据集
参考文献
译名对照表

对数线性模型的关联图和多重图

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