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文献来源:
出版时间 :
回归分析
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787509716014
  • 作      者:
    谢宇著
  • 出 版 社 :
    社会科学文献出版社
  • 出版日期:
    2010
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编辑推荐
  回归分析无疑是社会科学领域中最基础同时也是最经典的定量分析方法。
  最基础,是因为新近发展出来的统计方法基本上都建立在回归分析之上。
  最经典,是因为回归分析尤其是多元回归分析集中体现了社会科学定量分析方法的基本出发点:通过统计控制来实现或部分实现组间的可比较性。
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作者简介
  谢宇,美国密歇根大学OtisDudleyDuncan杰出教授,同时也是密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心教授,社会研究院(ISR)人口研究中心和调查研究中心研究员,调查研究中心量化方法组主任;北京大学长江学者特聘讲座教授。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士,2009年当选美国国家科学院院士。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。
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内容介绍
  《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义,从基本的统计概念讲起,对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍,同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容,包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外,《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。
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精彩书摘
  1.2 本书的特点
  本书主要针对已经修读过基础社会统计学课程或者具有一定统计学基础知识的学生或研究者,希望读者通过学习本书能够对社会科学中回归模型的理论和实际操作有更全面、更深入的了解。除了讲解统计理论外,本书还将结合具体问题,利用统计软件,指导读者如何利用这些方法解决实际研究问题。本书具有两大特点:第一,除了对经典的多元回归模型进行比较深入的讲解外,对一些重要的、非经典的回归模型也进行了扩展和补充;第二,不是仅仅停留在理论层面,同时更强调实际操作的重要性。在大部分章节中我们都会使用实际研究数据,通过实例分析和相应的Stata程序来讲解统计知识在研究中的应用以及对数据研究结果给出阐释。在数据使用上,我们选用了1988年和1995年两次中国居民收入调查(12HIP)数据,1990年美国综合社会调查(GSS)数据,1998年、2000年、2002年和2005年“中国老年人健康长寿影响因素调查”(CIML)项目数据,以及1972年美国高中毕业生有关职业选择问题的调查数据。其中,使用最多的是1988年中国居民收人调查(以下简称CHIP88)数据中城市居民的部分。
  CHIP88数据来自1988年由中国社会科学院经济研究所主持的“中国居民收入分配”调查。它是中国改革早期较具规范性的社会调查数据,因此在中、英文文献中被广泛采用。CH:IP88包括两个部分:一个是针对城市居民的调查,另一个是针对农村居民的调查。此次调查采用分阶段抽样的方法:先从30个省级行政单位中抽选出10个省份,然后再从这10个省份的434个城市中抽选出55个城市作为代表。城市部分的调查在1988年3-4月进行,共调查9009户,调查问卷收集了每一户中所有家庭成员的资料,包括其基本情况、受教育情况和就业情况。在删除缺失数据和不完整观测个案之后,总共得到15862条居民个体的观测数据。
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目录
第1章 基本统计概念
1.1 统计思想对于社会科学研究的重要性
1.2 本书的特点
1.3 基本统计概念
1.4 随机变量的和与差
1.5 期望与协方差的性质
1.6 本章小结

第2章 统计推断基础
2.1 分布
2.2 估计
2.3 假设检验
2.4 本章小结

第3章 一元线性回归
3.1 理解回归概念的三种视角
3.2 回归模型
3.3 回归直线的拟合优度
3.4 假设检验
3.5 对特定X下y均值的估计
3.6 对特定X下y单一值的预测
3.7 简单线性回归中的非线性变换
3.8 实例分析
3.9 本章小结

第4章 线性代数基础
4.1 定义
4.2 矩阵的运算
4.3 特殊矩阵
4.4 矩阵的秩
4.5 矩阵的逆
4.6 行列式
4.7 矩阵的运算法则
4.8 向量的期望和协方差阵的介绍
4.9 矩阵在社会科学中的应用
4.10本章小结

第5章 多元线性回归
5.1 多元线性回归模型的矩阵形式
5.2 多元回归的基本假定
5.3 多元回归参数的估计
5.4 0LS回归方程的解读
5.5 多元回归模型误差方差的估计
5.6 多元回归参数估计量方差的估计
5.7 模型设定中的一些问题
5.8 标准化回归模型
5.9 cHIP88实例分析
5.10 本章小结

第6章 多元回归中的统计推断与假设检验
6.1 统计推断基本原理简要回顾
6.2 统计显著性的相对性.以及效应幅度
6.3 单个回归系数反=0的检验
6.4 多个回归系数的联合检验
6.5 回归系数线性组合的检验
6.6 本章小结

第7章 方差分析和F检验
7.1 一元线性回归中的方差分析
7.2 多元线性回归中的方差分析
7.3 方差分析的假定条件
7.4 F检验
7.5 判定系数增量
7.6 拟合优度的测量
7.7 实例分析
7.8 本章小结

第8章 辅助回归和偏回归图
8.1 回归分析中的两个常见问题
8.2 辅助回归
8.3 变量的对中
8.4 偏回归图
8.5 排除忽略变量偏误的方法
8.6 应用举例
8.7 本章小结

第9章 因果推断和路径分析
9.1 相关关系
9.2 因果推断
9.3 因果推断的问题
9.4 因果推断的假设
9.5 因果推断中的原因
9.6 路径分析
9.7 本章小结

第10章 多重共线性问题
10.1 多重共线性问题的引入
10.2 完全多重共线性
10.3 近似多重共线性
10.4 多重共线性的度量
10.5 多重共线性问题的处理
10.6 本章小结

第11章 多项式回归、样条函数回归和阶跃甬数回归
11.1 多项式回归
11.2 样条函数回归
11.3 阶跃函数回归
11.4 本章小结

第12章 虚拟变量与名义自变量
12.1 名义变量的定义与特性
12.2 虚拟变量的设置
……
第13章 交互项
第14章 异方差与广义最小二乘法
第15章 纵贯数据的分析
第16章 多层线性模型介绍
第17章 回归诊断
第18章 二分因变量的logit模型
词汇表
参考文献
后记
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