具体描述
丹尼尔 A.鲍威斯和谢宇教授合著的《分类数据分析的统计方法》一书对分类数据分析的方法和模型，以及在社会科学研究中的应用作了全面的介绍。本书的一个明确目标是整合变换方法和潜在变量方法，它们是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一单册书中严密地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型和方法。目前还没有看到有类似的著作。
本书的第二版增加了应用于分类数据的多水平模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用和实例。第二版中显著的特点是详细讨论了针对分层或多水平模型的经典贝叶斯估计技术，拓展了离散时间生存分析模型和Cox回归模型的内容，以及针对背离模型假设的评估和调适方法。辅助网址列举了使用各种统计软件包重复书中每一个例子的程序，实践证明是教师、学生和研究者学习的重要资源。
本书介绍了基本的方法和模型，它们构成了当代社会统计学的核心。本书介绍的模型跨度非同寻常，它们被广泛应用在社会学、人口学、心理测验学、计量经济学、政治学、生物统计学及其他领域。作为学生学习高级社会统计课程的研究生教材和应用研究者的参考书，是非常有用的。
作者简介
[美]丹尼尔•A.鲍威斯（Daniel A. Powers 美国得克萨斯大学奥斯汀分校社会学系副教授和人口研究中心研究员。其研究领域包括：应用统计学和研究方法、社会人口学、社会分层、生育和死亡研究，最近的研究主要是婴儿死亡的种族差异和非线性模型的分解技术。主要著作有《分类数据分析的统计方法》。
谢宇（Xie Yu），美国密歇根大学的Otis Dudley Duncan杰出教授，同时担任密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心的教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心的研究员，调查研究中心量化方法组主任。2004年当选美国艺术与科学院院士和“台湾中央研究院”院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有《分类数据分析的统计方法》、《科学界的女性》、《美国亚裔的人口统计描述》、《社会学方法与定量研究》、《婚姻与同居》等。
目录信息
1.1 为什么需要分类数据分析？
1.2 分类数据的两种哲学观点
1.3 一个发展史的注脚
1.4 本书特点
第2章 线性回归模型回顾
2.1 回归模型
2.2 再谈线性回归模型
2.3 分类变量和连续型因变量之间的区别
第3章 二分类数据模型
3.1 二分类数据介绍
3.2 变换的方法
3.3 Logit模型和Probit模型的论证
3.4 解释估计值
3.5 其他的概率模型
3.6 小结
第4章 列联表的对数线性模型
4.1 列联表
4.2 关联的测量
4.3 估计与拟合优度
4.4 瘁二维表模型
4.5 次序变量模型
4.6 多维表的模型
第5章 二分类数据多层模型
5.1 导言
5.2 聚类二分类数据模型
5.3 追踪二分类数据模型
5.4 模型估计方法
5.5 项目响应模型
5.6 小结
第6章 关于事件发生的统计模型
6.1 导言
6.2 分析转换数据的框架
6.3 离散时间方法
6.4 连续时间模型
6.5 半参数比率模型
6.6 小结
第7章 次序因变量模型
7.1 导言
7.2 赋值方法
7.3 分组数据的Logit模型
7.4 次序Logit和Probit模型
7.5 小结
第8章 名义因变量模型
8.1 导言
8.2 多项Logit模型
8.3 标准多项Eogit模型
8.4 分组数据的对数线性模型
8.5 潜在变量方法
8.6 条件Logit模型
8.7 设定问题
8.8 小结
附录A 回归的矩阵方法
A.1 导言
A.2 矩阵代数
附录B 最大似然估计
B.1 导言
B.2 基本原理
参考文献
主题索引
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
坦率地说，这本书的某些章节对我来说阅读起来颇具挑战性，尤其是在讨论高维数据降维技术的算法细节时，需要我暂停下来，反复推敲每一个参数的含义及其对模型鲁棒性的影响。然而，正是这种深入骨髓的解析，让我收获了远超预期的理解。作者并没有采取“黑箱”式的描述，而是像一位经验丰富的导师，一步步剖开算法的内核，讲解了其背后的统计假设和潜在的局限性。读完这些部分，我感觉自己不再是被动地调用函数，而是真正理解了这些工具是如何运作的，这对于后续的批判性思维和模型选择至关重要。这种硬核的知识传递，是市面上很多“速成”读物所无法比拟的。
评分我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时我正在为手头一个复杂的数据集寻找更稳健的建模思路，原有的教材和网络资源似乎都有些隔靴搔痒，无法深入到问题的核心。这本书的结构安排非常巧妙，它似乎不是简单地罗列公式，而是构建了一个从基础理论到高级应用的完整逻辑链条。我特别欣赏它在概念引入阶段的处理方式，没有急于抛出复杂的数学表达，而是先用非常贴近实际业务场景的案例来铺垫，让人在理解“为什么需要这种方法”之后，再去探究“如何实现这种方法”。这种教学顺序的设计，极大地降低了初学者的畏难情绪，也让有经验的读者能够快速找到与自身知识体系的连接点，从而实现知识的有效迁移。
评分这本书最令我赞赏的一点是它对“不确定性”的强调。在数据分析的现实世界中，我们很少能得到完美的模型或确定的答案，更多的则是基于概率的推断和风险的权衡。这本书在讨论每一种分析技术时，都会留出专门的篇幅来探讨其适用边界、对异常值的敏感性，以及如何通过稳健性检验来增强结论的可信度。这种严谨的态度，培养了我作为一名分析师应有的审慎和批判精神。它教会我，展示结果和解释结果一样重要，而解释的基石，就是对模型自身不确定性的清晰认知。这对于撰写高层决策报告时，避免做出过度自信的断言，具有实战指导意义。
评分这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了低饱和度的莫兰迪色系，搭配烫金的书名，散发出一种低调而又不失专业的气息。内页纸张的质感也相当出色，触感温润，墨色清晰，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。装订工艺也十分考究，书脊平整，翻阅起来非常顺畅，这对于一本可能需要反复查阅和标记的专业书籍来说，简直是太贴心了。我个人非常注重书籍的物理体验，好的设计和制作能极大地提升阅读的愉悦感和学习的专注度。看到这本书的成品，我立刻感受到了一种诚意，仿佛作者和出版方真的在乎读者的使用感受，而不是仅仅为了快速出版而匆忙应付。这种对细节的执着，常常是衡量一本优秀学术著作的潜在线索。
评分从实操层面来看，这本书提供的内容兼具理论深度和应用广度，这一点在我日常工作中体现得淋漓尽致。我尝试将书中介绍的某些非参数检验方法应用到我们一个难以满足正态性假设的小样本项目上，结果发现其结果比我之前盲目套用的经典参数检验要稳定得多。更难得的是，书中并未局限于主流的统计软件代码示例，而是鼓励读者理解背后的原理，这促使我回过头去重新审视了我们内部数据处理流程中的一些潜在偏差。这本书的影响力，已经超越了单纯的知识获取，它正在潜移默化地重塑我思考和解决问题的底层逻辑框架，使其更加坚实和多元化。
评分……
评分其实这本不是很适合统计基础不好的人，在中大的时候我看一眼这本就昏过七了。
评分吃的很不透，还得多实践多回顾
评分……
评分????????
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有