| | | 缺失數據/格致方法定量研究繫列 | 該商品所屬分類:自然科學 -> 天文學 | 【市場價】 | 129-187元 | 【優惠價】 | 81-117元 | 【介質】 | book | 【ISBN】 | 9787543221604 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:上海世紀格致
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ISBN:9787543221604
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作者:(美)保羅·D·阿利森|主編:吳曉剛|譯者:林毓玲
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頁數:145
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出版日期:2012-10-01
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印刷日期:2012-10-01
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包裝:平裝
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開本:32開
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版次:1
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印次:1
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字數:101千字
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處理缺失數據問題的新策略占用了本專題論著的大部分篇幅。在缺失數據的條件下回顧*大似然估計,即ML估計,他以一個仔細篩選的美國大專院校畢業率的數據為例,解釋了插補法的EM算法。後幾章**了ML方法,解釋多重插補方法,並討論了不可忽略的缺失數據。保羅·D·阿利森所著的《缺失數據》是*新的處理缺失數據的精心傑作,幾乎所有的統計書籍都很少涉及這個主題。保羅·阿利森也睿智地提醒我們,缺失數據*佳的解決方法是“沒有任何*佳解決方法”。但如果你也有這個問題且在尋求補救方法,那麼就請閱讀本書的內容。
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序 第1章 導論 第2章 假設 第1節 **隨機缺失的 第2節 隨機缺失的 第3節 可忽略的 第4節 不可忽略的 第3章 傳統的方法 第1節 成列刪除 第2節 成對刪除 第3節 虛擬變量調整 第4節 插補 第5節 總結 第4章 *大似然 第1節 回顧*大似然估計法 第2節 有缺失數據的ML 第3節 列聯表數據 第4節 具正態分布數據的線性模型 第5節 EM算法 第6節 EM實例 第7節 直接ML 第8節 直接ML實例 第9節 結論 第5章 多重插補:基本原理 第1節 單一隨機插補 第2節 多元隨機插補 第3節 在參數估計值中考慮隨機變異 第4節 在多變量正態模型下的多重插補 第5節 多變量正態模型的數據擴增法 第6節 在數據擴增法中收斂 第7節 連續的數據擴增法相對平行的數據擴增法 第8節 對非正態或類別數據使用正態模型 第9節 探索分析 **0節 MI實例1 第6章 多重插補:復雜化 第1節 MI中的交互作用和非線性 第2節 插補模型和分析模型之適合性 第3節 插補中因變量所扮演的角色 第4節 在插補過程中使用額外的變量 第5節 多重插補的其他參數方法 第6節 無參數及部分參數方法 第7節 連續的廣義回歸模型 第8節 線性假設檢驗和*大似然比檢驗 第9節 MI實例2 **0節 長期的及其他集群數據的MI **1節 MI實例3 第7章 不可忽略的缺失數據 第1節 兩種模型 第2節 Heckrnan的樣本選擇誤差模型 第3節 形態混合模型的MI。估計 第4節 形態混合模型的多重插補 第8章 總結與結論 注釋 參考文獻 譯名對照表
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