具體描述
迴歸分析無疑是社會科學領域中最基礎、最經典的量化分析方法，尤其是進階迴歸模型，已成為學者們從事社會科學研究及成果發布的有力工具。本書聚焦進階迴歸模型的應用，試圖涵蓋現代社會定量研究領域的前沿模型。淡化公式推導，結閤具體案例，文字與圖形並重，讓讀者能迅速掌握各類模型在Stata統計軟件中的實現，並能夠對迴歸分析結果進行詳細而規範的解讀。本書在 附錄中提供所有 真實數據案例分析的Stata執行文件（do file），滿足讀者在研究中對模型應用的需求。本書內容包括綫性迴歸；違背經典迴歸假設的應對；二分，多分及定序迴歸模型，計數變量和刪失數據迴歸；同時介紹瞭事件曆分析，追蹤數據以及分層模型等高級迴歸模型。
著者簡介
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圖書目錄
1.1 隨機變量
1.2 相關與因果
1.3 迴歸分析
第2章 一元與多元綫性迴歸
2.1 一元綫性迴歸
2.2 多元綫性迴歸
2.3 Stata實例與操作
第3章 違背經典迴歸假定的應對
3.1 違背模型設定假定
3.2 異方差性
3.3 內生性問題及應對
第4章 模型設定及其它
4.1 模型設定
4.2 奇異值的處理
4.3 測量誤差
4.4 缺失值的處理
4.5 多重共綫性
第5章 二分因變量模型
5.1 廣義綫性模型概率
5.2 二分因變量模型
5.3 二分因變量Logit模型
5.4 二分因變量Probit模型
5.5 Logit模型 Vs Probit模型
第6章 多分類因變量模型
6.1 多分類Logit模型
6.2 條件Logit 模型
6.3 混閤Logit模型
6.4 無關選擇的獨立性假定及處理
第7章 定序迴歸模型
7.1 定序Logit模型及定序 Probit 模型
7.2 平行迴歸假定
7.3 連續比率模型
第8章 計數變量迴歸
8.1 泊鬆分布及泊鬆迴歸
8.2 負二項迴歸
8.3 修正計數模型
第9章 受限因變量迴歸：刪失數據處理
9.1 數據截除與數據刪截
9.2 截除數據迴歸
9.3 刪截數據迴歸
9.4 樣本選擇模型
第10章 事件史分析
10.1 事件史分析概述
10.2 數據結構及建立
10.3 非參數描述：KM估計
10.4 參數模型
10.5 半參數模型：Cox等比例風險模型
10.6 離散時間風險模型
10.7 分段指數模型
第11章 追蹤數據建模
11.1 追蹤數據
11.2 固定效應模型
11.3 隨機效應模型
11.4 固定效應模型 Vs 隨機效應模型
11.5 廣義綫性迴歸：固定效應模型與隨機效應模型
第12章 分層模型/混閤效應模型
12.1 嵌套結構數據
12.2 分層模型原理
12.3 綫性分層模型
12.4 廣義綫性分層模型
附錄
附錄1： 常用迴歸模型簡介
附錄2：模型與相對應的Stata基本命令
附錄3：常用數據下載地址
參考文獻
索引
· · · · · · (收起)
讀後感
作者王存同老师是当代中国人口社会学研究的翘楚，博士师从谢宇教授。该书经作者十多年的精心打造遂成书，在我看来是目前国内讲回归分析讲的最系统最清晰的教科书，可以说是一本关于“回归分析”的葵花宝典。 这本书涵盖了一个人所应该掌握的关于回归的几乎所有模型，并在行为中...
評分转自“学术中国”。 说量化研究难？那是因为你没看过王存同老师新作《进阶回归分析》 那些一提起量化研究就皱眉，觉得量化分析就是和浩如烟海的数据较劲，对着绕来绕去的公式推导就犯懵的童鞋，也许你没有真正领悟这个： “统计学似根马路灯柱，若对它...
評分转自“学术中国”。 说量化研究难？那是因为你没看过王存同老师新作《进阶回归分析》 那些一提起量化研究就皱眉，觉得量化分析就是和浩如烟海的数据较劲，对着绕来绕去的公式推导就犯懵的童鞋，也许你没有真正领悟这个： “统计学似根马路灯柱，若对它...
評分“进阶学术圣殿，回归科学之法。”“意料之外，情理之中。” 这是笔者长年定量学习的感悟。由朋友推荐读此著，颇有先读为快之感。从后面向前读，再翻开作者的前言，感动于作者对学术热爱及读者厚爱之心意拳拳，特录之以诚荐...... "前言 All knowledge is, in final analysis...
評分转自“学术中国”。 说量化研究难？那是因为你没看过王存同老师新作《进阶回归分析》 那些一提起量化研究就皱眉，觉得量化分析就是和浩如烟海的数据较劲，对着绕来绕去的公式推导就犯懵的童鞋，也许你没有真正领悟这个： “统计学似根马路灯柱，若对它...
用戶評價
Stata愛好者的福音～特彆實用，適閤有一定迴歸基礎的讀者。
评分Stata愛好者的福音～特彆實用，適閤有一定迴歸基礎的讀者。
评分此書可以說是“迴歸分析”的葵花寶典瞭
评分此書可以說是“迴歸分析”的葵花寶典瞭
评分很多語句和謝宇《迴歸分析》和陳強的高級計量經濟學雷同，雖然在前言中感謝瞭他倆。第18頁OLS估計是高斯在1975年提齣。第139頁特徵函數括號裏的英文寫反瞭。第125頁的模型沒有先把變量的負值處理成缺失。第133頁保留太多的小數位。第136頁前一個錶是6100個個案，下一個錶馬上變成6469，必定有誤。第171頁序次logit沒講清楚。序言說受到James Heckman、吳曉剛等大師的耳提麵授，差點看成耳提命麵。
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