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    • 作者: (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著著 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著编 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著译 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著绘
    • 出版社: 格致出版社
    • 出版时间:2017-06-01
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    • 作者: (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著著| (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著编| (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著译| (美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著绘
    • 出版社:格致出版社
    • 出版时间:2017-06-01
    • 版次:1
    • 印刷时间:2018-06-01
    • 字数:103千字
    • 页数:145
    • 开本:大32开
    • ISBN:9787543228672
    • 版权提供:格致出版社
    • 作者:(美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著
    • 著:(美)保罗·D.埃里森(Paul D. Allison)著
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:30.00
    • ISBN:9787543228672
    • 出版社:格致出版社
    • 开本:大32开
    • 印刷时间:2018-06-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2017-06-01
    • 页数:145
    • 外部编号:9227795
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    章 导论
    第2章 设
     节 **随机缺失的
     第2节 随机缺失的
     第3节 可忽略的
     第4节 不可忽略的
    第3章 传统的方法
     节 成列删除
     第2节 成对删除
     第3节 虚拟变量调整
     第4节 插补
     第5节 总结
    第4章 *大似然
     节 回顾*大似然估计法
     第2节 有缺失数据的ML
     第3节 列联表数据
     第4节 具正态分布数据的线模型
     第5节 EM算法
     第6节 EM实例
     第7节 直接ML
     第8节 直接ML实例
     第9节 结论
    第5章 多重插补:基本原理
     节 单一随机插补
     第2节 多元随机插补
     第3节 在参数估计值中考虑随机变异
     第4节 在多变量正态模型下的多重插补
     第5节 多变量正态模型的数据扩增法
     第6节 在数据扩增法中收敛
     第7节 连续的数据扩增法相对平行的数据扩增法
     第8节 对非正态或类别数据使用正态模型
     第9节 探索分析
     **0节 MI实例1
    第6章 多重插补:复杂化
     节 MI中的交互作用和非线
     第2节 插补模型和分析模型之适合
     第3节 插补中因变量所扮演的角色
     第4节 在插补过程中使用额外的变量
     第5节 多重插补的参数方法
     第6节 无参数及部分参数方法
     第7节 连续的广义回归模型
     第8节 线设检验和*大似然比检验
     第9节 MI实例2
     **0节 长期的及集群数据的MI
     **1节 MI实例3
    第7章 不可忽略的缺失数据
     节 两种模型
     第2节 Heckman的样本选择误差模型
     第3节 形态混合模型的ML估计

    保罗 D.阿利森,美国宾州大学社会学教授。于1976年由威斯康辛大学获得博士,之后在芝加哥大学及宾州大学作统计学的博士后研究。关于社会科学中的统计方法,他已出版5本书及超过25篇文章。这些作品处理广泛多样的方法,包含线回归、对数线分析、logit分析、probit分析、测量误差、不平等测量、缺失数据、Markovprocesses及事件史分析。

    本书介绍了针对社会科学研究中经常遇到的样本数据缺失的处理方法。样本数据缺失是指样本中出现各种统计变量的缺失,以往研究者喜欢将这种随机认定为符合完全随机缺失的特,但实际上这一设并不一定能完全符合,往往只能符合随机缺失的特,在对这种数据缺失进行处理时,

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