固定效應回歸模型
作 者:(美)保羅·D.埃裡森(Paul D.Allison) 著；李丁 譯
定 價:35
出 版 社:格致出版社
出版日期:2018年06月01日
頁 數:168
裝 幀:平裝
ISBN:9787543228665
●章 導言
●第2章 線性固定效應模型：基本原理
●節 兩期數據（固定效應分析）
●第2節 兩期數據差分法的擴展
●第3節 每個個體被觀察三期及以上的一階差分方法
●第4節 每個個體被觀察兩期及以上的虛擬變量法
●第5節 在固定效應法中設置與時間的交互作用
●第6節 與隨機效應模型的比較
●第7節 混合（模型）法
●第8節 總結
●第3章 固定效應Logistic回歸
●節 兩期數據
●第2節 三期及多期數據（固定效應分析）
●第3節 與時間的交互作用
●第4節 混合（模型）法
●第5節 多分類反應變量的（固定效應）方法
●第6節 總結
●第4章 計數變量的固定效應模型
●節 每個個體被觀察兩期的計數數據泊松模型
●第2節 多期數據泊松模型......
內容簡介
固定效應模型和隨機效應模型是社會科學研究中的常用模型。在社會科學研究者在使用回歸模型進行分析時，有可能存在這樣一種情況，即每個案例在不同時點上的殘差都存在一定的相關和相互依賴，這通常是因為不同案例在某些未被觀察到的特征上存在差異，這就違背了誤差項相互獨立的假設，而固定效應模型和隨機效應模型都是用來解決殘差相關的問題。二者均可用在從非實驗數據中進行有效的效果推論中。但固定效應模型更適合被用來控制那些無法被測量的變量。本書介紹了固定效應模型的基本原理、Logistic回歸方法，並對計數變量的固定效應模型和事件史數據的固定效應模型進行了介紹。在本書的很後一章，作者介紹了固定效應結構方程模型。
(美)保羅·D.埃裡森(Paul D.Allison) 著；李丁 譯
保羅 D.阿利森，美國賓州大學社會學教授。於1976年由威斯康辛大學獲得博士學位，之後在芝加哥大學及賓州大學作統計學的博士後研究。關於社會科學中的統計方法，他已出版5本書及超過25篇文章。這些作品處理廣泛多樣的方法，包含線性回歸、對數線性分析、logit分析、probit分析、測量誤差、不平等測量、缺失數據、Markovprocesses及事件史分析。
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