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出版者:重庆大学出版社

作者:Anders Skrondal, Sophia Rabe-Hesketh

出品人:

页数:369

译者:陈华珊

出版时间:2011-1

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787562453932

丛书系列:万卷方法

图书标签:

统计
心理学
Methodology
统计方法
统计学
广义估计方程
多水平统计模型
0
统计学
心理测量学
广义线性模型
潜变量
结构方程模型
因果推断
纵向数据分析
多水平模型
贝叶斯方法
R语言

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具体描述

《广义潜变量模型:多层次、纵贯性以及结构方程模型》综合以及扩展了各种潜变量模型，包括多层次模型、广义线性混合模型、纵贯性模型、题器响应模型、潜类模型以及结构方程模型。通过对潜变量模型的介绍，作者清晰地解释及比较了生物统计学、心理计量学、经济计量学以及统计学对模型估计及预测的方法。该书同时向研究人员展现了如何应用潜变量模型在社会学、经济学、心理学、医学等不同学科去解决实质性问题，该书所提供的经验案例详细具体，并包含有软件计算过程及数据，非常适合学习。

复杂系统中的多尺度建模与分析本书概要本书聚焦于复杂系统内部在不同尺度下展现出的结构、动力学行为及其相互作用。我们旨在提供一个跨越多个学科领域的理论框架，用以理解和量化诸如生态网络、社会结构、金融市场波动以及材料科学中的微观/宏观关联等现象。全书摒弃了对单一固定尺度的依赖，转而强调在连续或离散的尺度转换过程中，系统属性如何涌现、演化，并最终影响整体行为。第一章：复杂性导论与尺度概念的重塑本章首先对“复杂性”进行操作性的定义，不再仅仅局限于组件数量的庞大，而是着重于组件间非线性交互的程度和信息处理的效率。随后，我们系统性地批判了传统物理学和工程学中固有的尺度不变性假设的局限性。我们提出了一种新的“多重标度描述符”，用于捕捉系统在不同观测粒度下的内在差异。讨论涵盖了从经典统计力学中的相变理论到现代信息论中的有效复杂性度量。重点探讨了“尺度分离”与“尺度耦合”这两种基本状态在自然和社会系统中的具体体现。我们引入了尺度空间的概念，将系统状态映射到一个多维的尺度域中，而非仅仅是单一的时间或空间坐标。第二章：图论与网络结构在多尺度分析中的应用本章深入探讨了网络科学在描述复杂系统结构中的核心作用，并将其拓展到多尺度层面。我们超越了传统的度分布、聚类系数等全局拓扑度量，转而关注网络在不同分辨率下的结构重组。引入了“层次化网络分解”方法，该方法允许我们识别出跨越多个尺度的核心子结构，例如在社交网络中识别出既是局部紧密社区，又是全局信息枢纽的“桥接模块”。我们详细阐述了社区发现算法如何随分辨率参数的变化而动态调整，并提出了一种基于信息熵最小化的“最优尺度切片”技术，以揭示系统在不同聚合级别下信息流动的瓶颈。此外，对随机图模型（如公地无私模型）在生成具有特定多尺度拓扑特征的网络中的局限性进行了分析，并提出了修正的生成模型。第三章：非平衡态动力学与长程相关性复杂系统通常处于远离热力学平衡的状态，其时间演化往往表现出显著的非马尔可夫性。本章聚焦于描述和模拟这类非平衡动力学。我们从朗之万方程的修正形式入手，引入了分数阶导数项来捕捉介质的记忆效应和长程相互作用。详细解析了幂律衰减动力学（如1/f噪声或1/f$^eta$谱）在各个领域的普遍性，并将其与底层物理机制——特别是尺度无关的能量耗散路径——联系起来。我们展示了如何利用时间序列分析中的赫斯特指数（Hurst Exponent）来量化系统在不同时间窗口上的持久性或反持久性特征，这直接关系到系统对外部扰动的恢复能力。针对复杂的耦合系统，我们引入了随机共振的广义框架，探讨环境噪声如何在特定尺度上增强系统的信号响应。第四章：信息流、熵与有效表征信息的视角是理解复杂系统的关键。本章将信息论工具箱应用于识别系统中真正起驱动作用的变量，而非仅仅是冗余的观测值。我们详细介绍了“互信息”（Mutual Information）和“协同信息”（Transfer Entropy）在揭示变量间因果关系中的优势。重点在于如何将高维、冗余的状态空间通过“动态信息瓶颈”（Dynamic Information Bottleneck）原理压缩成一个低维的“有效描述空间”，这个空间保留了系统未来行为预测所需的最少信息量。我们探讨了如何在不同空间尺度上计算系统的涌现熵，特别是针对那些缺乏清晰微观状态定义的宏观系统（如宏观经济指标）。这部分内容侧重于信息在系统内的传播、吸收和存储机制，以及系统如何通过信息稀疏化来维持稳定。第五章：基于代理（Agent-Based）的模型与涌现行为的自下而上模拟传统的基于平均场或微分方程的方法往往忽略了异质性和局部交互对全局结果的决定性影响。本章转向基于代理的模型（ABM）作为研究复杂系统涌现行为的强大工具。我们不仅关注经典的伊辛模型或洛特卡-沃尔泰拉模型，而是构建了具有异质性规则集和适应性学习机制的代理系统。关键内容包括：如何为代理定义不同复杂度的决策树；如何模拟代理间的知识传播和意见极化过程；以及如何通过改变局部交互规则的参数（如耦合强度或邻域范围）来诱发全局的相变。我们特别讨论了“自组织临界性”（SOC）在代理系统中的实现，并提出了一种实验验证SOC鲁棒性的方法，该方法通过引入周期性外部扰动来测试系统恢复到临界状态的效率。第六章：多尺度建模的数值方法与计算挑战本章提供了实现上述理论框架所需的计算工具箱。首先，讨论了处理不同尺度数据时的挑战，包括尺度插值、去噪与特征提取。随后，详细介绍了多尺度模拟的技术，例如在连续介质模型中嵌入离散颗粒的混合方法（Coarse-Graining Methods），以及如何使用多尺度时间积分方案来有效处理时间尺度差异巨大的问题（例如，一个系统同时包含微秒级的分子碰撞和年级的气候变化）。重点讨论了高维模型在现代高性能计算环境中的并行化策略，包括基于域分解和基于粒子对的并行算法。最后，对模型验证和参数校准提出了严格的要求，强调了在构建多尺度模型时，必须确保跨尺度一致性（Consistency）和可解释性（Interpretability）。总结与展望本书最后回顾了多尺度方法论在解决前沿科学问题中的潜力，包括但不限于：理解人脑皮层的网络拓扑演化、设计具有特定宏观力学特性的复合材料，以及预测全球供应链的韧性。我们强调，未来的研究方向将更侧重于因果推断的尺度依赖性，并开发能够自动发现最优尺度描述符的机器学习框架。本书适合具有扎实的数学物理或应用数学背景的高年级本科生、研究生以及从事复杂系统建模、网络科学、非平衡统计物理和系统生物学的研究人员阅读。

作者简介

作者：（美国）斯科隆多（Anders Skrondal）（美国）赫斯基思（Sophia Rabe-Hesketh）译者：陈华珊叶鹏飞李洋

安德斯·斯科隆多是英国伦敦经济学院统计学系教授。

索菲亚·拉贝－赫斯基思是美国加州伯克利大学教育学院教授及生物统计学系教授。

译者简介：

陈华珊，中国社会科学院社会学所助理研究员，从事社会学方****及组织社会学研究。

叶鹏飞，中国劳动关系学院工会学系讲师，清华大学博士毕业，主要研究领域是劳工和城市社会学。

李洋，北京市社会科学院社会学研究所助理研究员，清华大学博士毕业。

陈华珊翻译第5章至第11章以及第13章和第14章。叶鹏飞翻译了第1章、第2章和第3章。李洋翻译了第4章和第12章。

目录信息

第1部分方****
1 潜变量无所不在
1.1 介绍
1.2 带有测量误差的“真实”变量
1.3 假设构念
1.4 未观测到的异质性（Unobserved heterogeneity）
1.5 缺失值与反事实
1.6 潜响应
1.7 产生灵活分布
1.8 组合不同来源的个体单元信息
1.9 总结
2 对不同响应过程建模
2.1 介绍
2.2 广义线性模型
2.3 广义线性模型的扩展
2.4 潜响应方程（Latent response formulation）
2.5 存续或生存的建模
2.6 总结与进一步阅读
3 经典潜变量模型
3.1 介绍
3.2 多层次回归模型
3.3 因子模型和题器响应模型
3.4 潜类模型
3.5 带有潜变量的结构方程模型
3.6 纵贯性模型
3.7 总结与进一步阅读
4 一般模型框架
4.1 介绍
4.2 响应模型
4.3 潜变量的结构模型
4.4 干扰项分布
4.5 参数约束和基本参数
4.6 潜变量和线性估计量的简化式
4.7 潜变量的矩结构
4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构
4.9 简化式分布和似然
4.10 简化式参数
4.11 总结与进一步阅读
5 辨识与等价
5.1 介绍
5.2 辨识
5.3 等价
5.4 总结与进一步阅读
6 估计
6.1 引言
6.2 最大似然：封闭形式的边缘似然性
6.3 最大似然：近似边缘似然
6.4 似然最大化
6.5 非参数最大似然估计
6.6 受约束／残差最大似然（REML）
6.7 有限信息方法
6.8 最大伪似然估计
6.9 广义估计方程（GEE）
6.10 固定效应方法
6.11 贝叶斯方法
6.12 总结·
7 潜变量赋值
7.1 介绍
7.2 后验分布
7.3 经验贝叶斯（EB）
7.4 经验贝叶斯众数（Empirical Bayesmodal，EBM）
7.5 最大似然法
7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系
7.7 专门的计分方法
7.8 潜变量计分和分类的使用t
7.9 总结与进一步阅读
8 模型设定与推论
8.1 介绍
8.2 统计建模
8.3 推论（基于似然）
8.4 模型选择：相对拟合标准
8.5 模型充分性：全局绝对拟合标准
8.6 模型诊断：局部绝对拟合标准
8.7 总结与进一步阅读
第2部分应用研究
9 二项响应
9.1 介绍
9.2 儿童呼吸道感染研究：随机截距模型
9.3 心肌梗塞诊断：潜类模型
9.4 数学推理：题器响应模型
9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟：元分析
9.6 妻子的就业转换：马尔可夫模型及未观测到的异质性
9.7 白靴兔计数：捕获一再捕获模型及异质性
9.8 对堕胎的态度：多层次题器响应模型
9.9 总结与进一步阅读
10 定序响应
10.1 介绍
10.2 性教育群组随机试验：潜增长曲线模型
10.3 政治效能：因子维度及题器偏误
10.4 生活满意度：定序有衡正态概率因子模型（Ordinal scaled probit factormodel
10.5 总结与进一步阅读
11 事件数
11.1 介绍
11.2 儿童牙病防治：过度离散模型
11.3 癫痫症治疗：随机系数模型
11.4 苏格兰唇癌：疾病制图
11.5 总结与进一步阅读
12 存续与生存响应
12.1 介绍
12.2 多重事件群集存续数据的建模
12.3 吸烟的肇端：离散时间脆弱模型
12.4 锻炼和心绞痛：成比例风险随机效应和因子模型
12.5 总结与进一步阅读
13 比较响应：多分类响应及排序数据
13.1 介绍
13.2 异质性及“无关选项独立性
13.3 模型结构
13.4 不列颠普选：离散选择及排序的多层次模型
13.5 后物质主义：排序的潜类模型
13.6 咖啡机的消费偏好：结合选择模型（conjoint choice model）
13.7 总结与进一步阅读
14 多过程响应与混合响应
14.1 介绍
14.2 饮食与心脏病：协变量测量误差模型
14.3 生殖器疱疹与子宫颈癌：一项病例对照研究的潜类协变量测量误差模型
14.4 职业培训与压力：服从者平均因果效应模型
14.5 医师建议及饮酒：内生试验模型
14.6 肝硬化治疗：生存与指标联合模型
14.7 总结与进一步阅读
术语对照表
人名对照表
参考文献
· · · · · · (收起)