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R語言在政治學中的應用 版權信息
- ISBN:9787519447960
- 條形碼:9787519447960 ; 978-7-5194-4796-0
- 裝幀:簡裝本
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
R語言在政治學中的應用 內容簡介
《R語言在政治學中的應用/光明社科文庫》通過多樣化的分析需要的算法和模型,包括偏好聚合、綜合指標的構建、QCA、IRT等,探索了這些掌握這些分析方法數據分析方法應用于管理學、社會學、傳播學、市場營銷學等領域的可行性,并根據應用情境對這些方法進行了編排,并結合R代碼對分析流程和具體操作進行了詳細介紹。
R語言在政治學中的應用 目錄
第1章 排序和打分
一、評價者間信度的測量
二、相對排序:選舉計票機制
三、相對排序:Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序:其他算法
第2章 詞語聯想
一、詞頻和位置分析
二、關聯規則算法
三、用關聯規則算法分析文本
四、繪制關聯規則網絡圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄:導入文本的多種方法
第3章 構建綜合指標
一、確定權重
二、分數聚合
附錄一:原型分析
附錄二:繪制雷達圖
第4章 用回歸模型確定績效指標
一、線性回歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄:繪制回歸系數置信區間圖
第5章 定性比較分析(QCA)
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一:尋找潛在因果關聯的其他方法——關聯規則
附錄二:尋找潛在因果關聯的其他方法——并存分析(CNA)
第6章 項目反應理論(IRT)
一、Rasch模型:分析二元偏好數據
二、GRM模型:分析多級量表
三、三參數模型:分析測試題項
四、理想點模型:分析調查問卷
五、理想點模型:分析投票數據
附錄一:量表的可視化
附錄二:填補缺失值
附錄:復習基礎代碼
參考文獻
一、評價者間信度的測量
二、相對排序:選舉計票機制
三、相對排序:Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序:其他算法
第2章 詞語聯想
一、詞頻和位置分析
二、關聯規則算法
三、用關聯規則算法分析文本
四、繪制關聯規則網絡圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄:導入文本的多種方法
第3章 構建綜合指標
一、確定權重
二、分數聚合
附錄一:原型分析
附錄二:繪制雷達圖
第4章 用回歸模型確定績效指標
一、線性回歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄:繪制回歸系數置信區間圖
第5章 定性比較分析(QCA)
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一:尋找潛在因果關聯的其他方法——關聯規則
附錄二:尋找潛在因果關聯的其他方法——并存分析(CNA)
第6章 項目反應理論(IRT)
一、Rasch模型:分析二元偏好數據
二、GRM模型:分析多級量表
三、三參數模型:分析測試題項
四、理想點模型:分析調查問卷
五、理想點模型:分析投票數據
附錄一:量表的可視化
附錄二:填補缺失值
附錄:復習基礎代碼
參考文獻
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R語言在政治學中的應用 作者簡介
吳江,男,1984年生,北京人,首都師范大學政治學與行政學系教師,講師;主要研究方向為社會科學量化分析、政治學理論。
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