Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAGE Publications, Inc

作者:J. Scott Long

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:1997-1-9

价格:USD 112.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780803973749

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 计量分析
• statistics
• 美国
• methodology
• 定量研究
• 定量
• E
• 回归分析
• 分类变量
• 受限依赖变量
• 计量经济学
• 统计建模
• 离散选择模型
• logit模型
• 面板数据
• 生存分析
• 机器学习

深入探索预测模式：超越线性约束的统计建模 本书带领读者踏上一段引人入胜的旅程，深入探究那些无法用传统线性回归模型完美捕捉的复杂数据世界。我们关注的是那些结果变量具有特定性质的建模挑战，例如： 二分类或多分类的离散变量： 考察对象仅限于有限的几个类别，比如顾客是否购买产品（是/否）、疾病的严重程度（轻/中/重）、或者投票选择（A/B/C）。 计数型变量： 结果变量表示的是事件发生的次数，如交通事故的数量、专利申请的数目、或者某类商品的销售件数。 截尾或删失变量： 观测到的数据在某些值上被限制或缺失，例如调查中询问的收入上限、产品使用寿命的未结束样本、或者特定时长内的事件发生次数。 零膨胀数据： 计数数据中零值出现的频率异常高，这在许多现实场景中都很常见，例如零个孩子、零次访问、零次购买等。 受限依赖变量： 结果变量受到生理、法律或经济等因素的内在限制，比如消费支出在零和最大值之间，或者考试分数在某个范围内。 本书旨在为统计学、计量经济学、社会科学、市场营销、流行病学以及任何需要从复杂数据中提取有意义洞察的研究人员和实践者提供一套全面而严谨的建模工具箱。我们不局限于对特定方法论的罗列，而是深入阐释每种模型背后的统计原理、假设条件以及适用场景。 核心内容与结构： 我们将从逻辑回归（Logistic Regression）和概率单位回归（Probit Regression）的稳健基础出发，详细讲解如何有效地建模二元选择问题。这包括对概率函数（如Logit和Probit函数）的深入剖析，对模型系数的解释，以及如何评估模型的拟合优度，例如使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC值。 随后，我们将转向处理多个离散类别的情况，介绍多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）和有序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）。我们将区分何时需要处理无序类别，何时需要利用类别之间的内在顺序关系来构建更具信息量的模型。 计数数据的建模是本书的另一大重点。我们将详细探讨泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）。我们将深入分析泊松分布的特性，识别其限制，并说明负二项回归如何通过引入过分散（overdispersion）来更准确地拟合现实世界中常见的计数数据。 面对更复杂的计数数据结构，零膨胀模型（Zero-Inflated Models）将是必不可少的工具。我们将讲解零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项（ZINB）模型，探讨它们如何区分“结构性零”（即不可能发生事件的零）和“抽样性零”（即事件可能发生但实际未发生的零），从而提供更精准的建模。 对于截尾和删失数据，本书将引入Tobit模型（Tobit Model）及其变体。我们将解释Tobit模型如何同时考虑了结果变量的取值范围限制以及在限制边界上的观测概率，为处理这类数据提供严谨的解决方案。 此外，我们还将探讨其他一些重要的建模技术，例如： 多项式Logit模型 (Multinomial Logit Models) 及其在交通选择、消费者偏好等领域的应用。 混合效应模型 (Mixed-Effects Models)，用于处理具有层级结构或重复观测的数据。 生存分析 (Survival Analysis) 中的一些基本思想，特别是在处理时间到事件的这类受限变量时。 学习方法与实践导向： 本书的每一章都力求理论与实践的有机结合。我们将提供清晰的数学推导，但更注重概念的直观理解。同时，我们将通过大量的实际案例研究，展示如何将这些模型应用于解决真实世界的研究问题。读者将学习如何使用流行的统计软件（如R、Stata或Python）来实现和解释这些模型。 本书预期达成的目标： 掌握核心建模方法： 深入理解逻辑回归、概率单位回归、泊松回归、负二项回归、零膨胀模型和Tobit模型等关键统计模型的原理。 识别数据特征： 能够准确识别出需要使用特殊建模技术（而非标准线性回归）的数据类型和特征。 灵活选择模型： 根据研究问题的具体需求和数据的特性，做出最合适的模型选择。 有效解释结果： 准确地解释模型系数的含义，并将其转化为有意义的统计推断和业务洞察。 评估模型性能： 掌握多种方法来评估模型的拟合优度、预测能力和鲁棒性。 应对复杂场景： 能够处理实际数据中遇到的各种非典型情况，例如过度离散、零膨胀和截尾数据。 通过阅读本书，您将获得一套强大而灵活的统计建模技能，使您能够更深入地理解和预测那些由离散、计数或受限变量驱动的复杂现象。无论您是希望提升学术研究的严谨性，还是想在商业分析中获得更精准的预测，亦或是希望在政策制定中做出更明智的决策，本书都将是您不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书简直是统计建模领域的百科全书，尤其是在处理非标准因变量方面。我之前在处理一些涉及到“是/否”选择，或者“无/少/多”这样的有序类别数据时，总是感觉力不从心。这本书的出现，简直就是及时雨。作者从最基础的二元选择模型开始，层层递进，讲解了Logit、Probit以及它们在多分类和有序分类场景下的扩展，如Multinomial Logit和Ordered Probit/Logit。每一类模型，作者都详细解释了其背后的概率分布假设、参数估计方法（如最大似然估计）以及如何解释估计出的系数。我特别欣赏书中关于模型假设检验和诊断的详尽讨论，例如如何检查多重共线性、如何检验模型拟合优度，以及如何处理异常值。这些内容对于确保我的模型是可靠和稳健的至关重要。此外，书中对模型解释的强调，特别是边际效应的计算和可视化，使得原本抽象的统计概念变得直观易懂，这对我向非专业人士解释研究结果起到了极大的帮助。这本书的严谨性、深度以及实践指导性都非常出色，是我近期阅读过的最有用的一本统计学著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》是一本极具价值的著作，它系统地阐述了处理非连续因变量的回归模型。作者的写作风格非常专业且严谨，但同时又不失可读性。我发现书中对于各种模型在理论上的推导过程非常扎实，这使得我对模型背后的数学原理有了更深刻的理解。例如，在讲解广义线性模型时，作者详细地解释了指数族分布、连接函数和方差函数的作用，这让我不再仅仅将它们视为黑箱操作。此外，书中还提供了大量实际案例，这些案例的选取都非常具有代表性，能够很好地说明不同模型在解决实际问题中的应用。我特别喜欢作者在讨论模型选择时所提出的建议，他详细分析了AIC、BIC等信息准则的应用，以及如何在模型拟合度和复杂度之间取得平衡。这使得我在面对多个候选模型时，能够做出更明智的选择。这本书对于那些希望在统计学领域进行深入研究，并对回归分析有更高要求的读者来说，绝对是一本不容错过的经典之作。它不仅能够帮助读者掌握现有的统计方法，更能激发读者在理论和方法上的进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》提供了一种全新的视角来理解和应用回归模型，特别是在处理那些无法简单用线性回归处理的数据时。作者的讲解非常细致，他没有回避模型中的复杂细节，而是逐一剖析，使得读者能够真正理解每一步操作的意义。我之前在处理一些有“零膨胀”问题的计数数据时，总是感到困惑，不知道该如何选择模型。读了这本书后，我才了解到零膨胀泊松模型（ZIP）和零膨胀负二项模型（ZINB）等模型的原理和应用场景，并且学会了如何判断数据是否符合这些模型的假设。书中还对这些模型的比较分析提供了有价值的指导，帮助我选择出最适合我数据的模型。另外，作者在书中对生存分析中的一些模型也进行了初步的介绍，这对于我未来在时间序列数据分析方面的工作提供了很好的铺垫。这本书的内容编排非常合理，从基础模型到高级模型，从理论推导到实际应用，环环相扣，逻辑清晰。我相信，对于任何希望在统计建模领域有所建树的研究者来说，这本书都将是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》简直是统计建模领域的一盏明灯，尤其对于我这种在实际数据分析中经常遇到非线性关系和截断数据的研究者来说，简直是救星。作者的讲解深入浅出，从最基础的逻辑回归和普罗比特模型出发，逐步引导读者进入更复杂但更实用的模型，比如泊松回归、负二项回归，以及处理截尾和删失数据的Tobit模型。我特别喜欢作者在讲解每一个模型时，不仅仅是给出公式和推导，而是花费大量篇幅去解释模型背后的统计思想，以及它如何处理现实世界中那些不遵循正态分布、方差齐性假设的“不听话”的数据。书中大量的案例分析，涵盖了经济学、社会学、医学等多个领域，让我能够清晰地看到这些模型是如何在实际问题中发挥作用的。比如，在解释购买意愿这类二元选择模型时，作者不仅展示了如何估计系数，更强调了如何解释这些系数的边际效应，这对于理解变量的实际影响至关重要。而且，书中对模型的假设、诊断以及模型选择的讨论也异常详尽，这在很多入门书籍中是很难找到的。作者并没有回避模型可能出现的各种问题，比如多重共线性、异方差性、残差的非正态性等，而是提供了切实可行的解决方案和诊断工具。对于我来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我进行数据分析时，能够随时翻阅，找到解决问题的灵感和方法。它让我对回归分析有了更深层次的理解，也更有信心去处理那些曾经让我头疼不已的复杂数据集。

评分☆☆☆☆☆

《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书的深度和广度着实令人印象深刻。它不仅仅满足于介绍现有的统计模型，更是在理论层面进行了细致的探讨，使得读者不仅知其然，更能知其所以然。作者在书中对各种模型假设的阐释，以及对这些假设在实际应用中可能被打破的情况的分析，非常有启发性。例如，在讨论广义线性模型（GLM）时，作者不仅仅列举了泊松分布和二项分布，还深入分析了它们各自的适用条件和局限性，并提供了负二项回归等替代方案。对于计数数据，这本书提供的模型选择指南尤为宝贵，它帮助我理解了在不同场景下，哪种模型更能捕捉数据的内在结构。此外，书中对于处理定性变量回归的细致讲解，从最基本的二元选择模型到多分类和有序分类模型，每一步都显得逻辑严谨，清晰明了。我尤其欣赏作者在讲解模型解释时所采用的方法，不仅仅关注系数的大小和方向，更强调了边际效应的计算和解释，这对于将统计结果转化为有意义的业务洞察至关重要。书中的例子也都非常贴合实际，让抽象的统计理论变得生动起来。我发现，通过阅读这本书，我能够更自信地面对那些包含大量分类变量和有限因变量的数据集，并且能够选择出最适合的建模方法。这本书对于那些希望深入理解回归模型，并将其应用于更广泛的数据分析场景的研究者来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书在我进行数据分析的项目中起到了至关重要的作用。作者在书中对各种回归模型的介绍，尤其是对于那些处理非正态分布因变量的模型，简直是为我量身定制的。我之前在处理一些调查数据时，发现因变量的分布非常特殊，例如，用户的评分只能在1到5之间，或者某个事件发生的次数总是非常小。在阅读了这本书后，我才真正理解了如何运用泊松回归、负二项回归以及有序Logit/Probit模型来有效地分析这类数据。作者的讲解逻辑性很强，从模型的基本原理，到参数的估计和解释，再到模型诊断和选择，每一个环节都安排得井井有条。我尤其欣赏书中对模型解释的强调，比如如何计算边际效应，以及如何将模型结果转化为实际可操作的建议。这对于我与非统计背景的同事沟通模型结果非常有帮助。另外，书中对于模型鲁棒性的讨论也让我印象深刻，作者介绍了在模型假设不满足时，我们应该如何调整策略，以及有哪些替代模型可供选择。这大大增强了我处理真实世界复杂数据的信心。这本书不仅提供了理论知识，更重要的是，它教会了我如何将这些知识应用于实际问题，如何进行严谨的数据分析，并从中得出有意义的结论。

评分☆☆☆☆☆

《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书的内容给我带来了极大的启发。作者的讲解方式非常注重理论与实践的结合，他不仅仅停留在模型的推导和公式上，更是深入探讨了这些模型在实际应用中所面临的挑战以及如何克服这些挑战。我印象特别深刻的是书中关于面板数据中分类因变量处理的章节，作者详细介绍了固定效应和随机效应模型在处理动态面板数据和截面相关性问题时的应用，这对于我进行跨时间、跨部门的比较研究非常有帮助。书中还提供了一些关于贝叶斯方法在处理这些模型时的介绍，虽然我目前还没有深入研究，但它为我打开了一个新的研究方向。总的来说，这本书内容非常全面，覆盖了从最基础的逻辑回归到更复杂的面板数据模型，并且对每个模型的适用条件、优缺点都进行了详细的分析。它的深度和广度都达到了一个非常高的水平，绝对是统计学领域的一本重量级著作。

评分☆☆☆☆☆

《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书的内容是我在统计建模道路上遇到的一个重要里程碑。作者在书中对各种回归模型的介绍，尤其是对处理因变量受限的模型的讲解，为我打开了新的视野。我之前在处理一些经济学数据时，常常会遇到收入、消费等变量的下限（如零收入）或上限（如调查问卷的最大值）问题。这本书详细介绍了Tobit模型、Censored Regression模型等，让我能够更准确地捕捉这些受限变量的真实关系。作者不仅给出了模型的数学推导，更重要的是，他还深入分析了这些模型在实际应用中的注意事项，比如如何选择合适的截尾点，以及如何解释模型的估计结果。此外，书中对模型拟合优度的度量和模型比较方法的讨论也相当全面，这让我能够更科学地评估模型的表现。这本书的逻辑结构非常严谨，从易到难，层层递进，使得读者能够逐步掌握复杂的统计概念。我发现，通过学习这本书，我能够更自信地处理那些具有特殊结构的数据，并且能够得出更可靠的分析结果。这本书无疑是我进行学术研究和实际数据分析时的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触了《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书，立刻就被其内容所吸引。这本书的内容非常丰富，涵盖了统计建模的许多重要领域。从最基础的逻辑回归和Probit模型开始，它循序渐进地介绍了如何处理二元、多项和有序的分类因变量。作者的讲解方式非常独特，他没有枯燥地堆砌公式，而是通过大量生动的例子来阐释模型原理。我特别喜欢作者在讲解Tobit模型时所做的分析，它完美地解决了在实际研究中经常遇到的截尾和删失数据问题，这让我在处理一些经济学和社会学数据时受益匪浅。书中对于模型诊断和选择的讨论也相当深入，为我提供了一套系统的方法论来评估模型的优劣，并且能够根据实际情况选择最合适的模型。例如，作者详细介绍了如何进行残差分析，如何检验模型的拟合优度，以及如何使用信息准则来比较不同模型。这使得我在构建模型时，不再是盲目尝试，而是有章可循，能够做出更科学的判断。这本书的语言也相当流畅，虽然涉及的数学和统计概念比较多，但作者总能用清晰易懂的方式将其解释清楚，使得即使是初学者也能逐步掌握。我认为这本书对于任何一个想要深入了解和掌握分类和有限因变量回归模型的读者来说，都是一本必不可少的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉浸在《Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables》这本书中，它彻底改变了我对回归分析的理解。作者以一种非常清晰且富有条理的方式，将各种复杂的回归模型梳理得井井有条。我之前在处理一些调查数据时，总是纠结于如何有效地捕捉用户满意度这类有序分类变量的细微差别。这本书详细介绍了有序Logit和有序Probit模型，并且通过大量的图表和实例，让我直观地理解了这些模型的解释方式。作者对模型假设的强调，以及对模型诊断的详细讲解，为我提供了进行严谨科学分析的坚实基础。我学会了如何识别和处理模型中的异方差问题，如何进行残差分析以确保模型的有效性，以及如何选择最合适的模型来解释我的数据。书中的案例都非常贴合实际，例如在市场营销、公共卫生等领域的应用，让我能够清晰地看到这些模型的实际价值。这本书的叙述风格非常平实，但又不乏深度，使得我在阅读过程中能够不断地获得新的认知。我相信，任何一个对统计建模感兴趣，尤其是希望深入理解和应用非线性回归模型的读者，都会从这本书中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

今天冲去书店告诉那个营业员小帅哥说，给我找这本书...小帅哥于是找啊找啊终于找到了...然后我很高兴地去付钱，结果...在正准备要付钱的那瞬间，看到了这本书的价钱，OMG...768~然后不相信...试探性的问了一下...你们这个标的是价钱吗...收钱的很不屑地说，是啊...心一横...最后还是买下来了。这辈子都准备不要丢掉这书了...

评分☆☆☆☆☆

#学习回归模型的基础书籍，比较适合没有基础的小白入门。推荐搭配任何一本计量经济学和概率论与数理统计教材，以及一个讲的很明白的好老师或者精通且不厌其烦的好同学，这样就能大概看懂了。

评分☆☆☆☆☆

今天冲去书店告诉那个营业员小帅哥说，给我找这本书...小帅哥于是找啊找啊终于找到了...然后我很高兴地去付钱，结果...在正准备要付钱的那瞬间，看到了这本书的价钱，OMG...768~然后不相信...试探性的问了一下...你们这个标的是价钱吗...收钱的很不屑地说，是啊...心一横...最后还是买下来了。这辈子都准备不要丢掉这书了...

评分☆☆☆☆☆

PS 733: Maximum Likelihood Estimation

评分☆☆☆☆☆

:无