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格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù)

包郵 格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù)

出版社:格致出版社出版時間:2018-06-01
開本: 32開 頁數(shù): 145
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格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù) 版權(quán)信息

格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù) 本書特色

本書介紹了針對社會科學(xué)研究中經(jīng)常遇到的樣本數(shù)據(jù)缺失的處理方法。樣本數(shù)據(jù)缺失是指樣本中出現(xiàn)各種統(tǒng)計變量的缺失,以往研究者喜歡將這種缺失認(rèn)定為符合完全隨機缺失的特性,但實際上這一假設(shè)并不一定能完全符合,往往只能符合隨機缺失的特性,在對這種數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行處理時,往往會出現(xiàn)刪除大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致影響統(tǒng)計結(jié)果的問題。本書的主要內(nèi)容在于介紹了在有缺失數(shù)據(jù)時如何進(jìn)行*似然估計的方法。除此之外,本書還對插補的EM算法、多重插補法等方法進(jìn)行了介紹。并討論了不可忽略的缺失數(shù)據(jù)。

格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù) 內(nèi)容簡介

本書介紹了針對社會科學(xué)研究中經(jīng)常遇到的樣本數(shù)據(jù)缺失的處理方法。樣本數(shù)據(jù)缺失是指樣本中出現(xiàn)各種統(tǒng)計變量的缺失,以往研究者喜歡將這種隨機認(rèn)定為符合接近隨機缺失的特性,但實際上這一假設(shè)并不一定能接近符合,往往只能符合隨機缺失的特性,在對這種數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行處理時,往往會出現(xiàn)刪除大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致影響統(tǒng)計結(jié)果的問題。本書的主要內(nèi)容在于介紹了在有缺失數(shù)據(jù)時如何進(jìn)行優(yōu)選似然估計的方法。除此之外,本書還對插補的EM算法、多重插補法等方法進(jìn)行了介紹。并討論了不可忽略的缺失數(shù)據(jù)。

格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù) 目錄

序 第1章 導(dǎo)論 第2章 假設(shè) 第1節(jié) 完全隨機缺失的 第2節(jié) 隨機缺失的 第3節(jié) 可忽略的 第4節(jié) 不可忽略的 第3章 傳統(tǒng)的方法 第1節(jié) 成列刪除 第2節(jié) 成對刪除 第3節(jié) 虛擬變量調(diào)整 第4節(jié) 插補 第5節(jié) 總結(jié) 第4章 *大似然 第1節(jié) 回顧*大似然估計法 第2節(jié) 有缺失數(shù)據(jù)的ML 第3節(jié) 列聯(lián)表數(shù)據(jù) 第4節(jié) 具正態(tài)分布數(shù)據(jù)的線性模型 第5節(jié) EM算法 第6節(jié) EM實例 第7節(jié) 直接ML 第8節(jié) 直接ML實例 第9節(jié) 結(jié)論 第5章 多重插補:基本原理 第1節(jié) 單一隨機插補 第2節(jié) 多元隨機插補 第3節(jié) 在參數(shù)估計值中考慮隨機變異 第4節(jié) 在多變量正態(tài)模型下的多重插補 第5節(jié) 多變量正態(tài)模型的數(shù)據(jù)擴增法 第6節(jié) 在數(shù)據(jù)擴增法中收斂 第7節(jié) 連續(xù)的數(shù)據(jù)擴增法相對平行的數(shù)據(jù)擴增法 第8節(jié) 對非正態(tài)或類別數(shù)據(jù)使用正態(tài)模型 第9節(jié) 探索分析 第10節(jié) MI實例1 第6章 多重插補:復(fù)雜化 第1節(jié) MI中的交互作用和非線性 第2節(jié) 插補模型和分析模型之適合性 第3節(jié) 插補中因變量所扮演的角色 第4節(jié) 在插補過程中使用額外的變量 第5節(jié) 多重插補的其他參數(shù)方法 第6節(jié) 無參數(shù)及部分參數(shù)方法 第7節(jié) 連續(xù)的廣義回歸模型 第8節(jié) 線性假設(shè)檢驗和*大似然比檢驗 第9節(jié) MI實例2 第10節(jié) 長期的及其他集群數(shù)據(jù)的MI 第11節(jié) MI實例3 第7章 不可忽略的缺失數(shù)據(jù) 第1節(jié) 兩種模型 第2節(jié) Heckman的樣本選擇誤差模型 第3節(jié) 形態(tài)混合模型的ML估計 第4節(jié) 形態(tài)混合模型的多重插補 第8章 總結(jié)與結(jié)論 注釋 參考文獻(xiàn) 譯名對照表
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格致方法定量研究系列缺失數(shù)據(jù) 作者簡介

保羅 D. 阿利森(Paul D. ALLISON) 美國賓州大學(xué)社會學(xué)教授。于1976年由威斯康辛大學(xué)獲得博士學(xué)位,之后在芝加哥大學(xué)及賓州大學(xué)作統(tǒng)計學(xué)的博士后研究。關(guān)于社會科學(xué)中的統(tǒng)計方法,他已出版5本書及超過25篇文章。這些作品處理廣泛多樣的方法,包含線性回歸、對數(shù)線性分析、logit分析、probit分析、測量誤差、不平等測量、缺失數(shù)據(jù)、Markov processes及事件史分析。

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