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分位数回归模型
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分位数回归的思想起源于1760年。然而,这一回归方法计算的复杂性直到最近依然是一大挑战。虽然如今快速的计算机功能和统计软件的广泛应用使得拟合分位数回归模型变得容易了很多,但至今我们仍未提供任何关于分位数回归是什么的介绍。本书中,作者提出了分位数和分位数函数的概念,阐述了分位数回归模型,讨论了它们的估计和推断方法,并通过具体例子演示了对分位数回归估计值的解释。同时,作者也提供了应用分位数回归分析美国1991年和2001年收入不平等的完整例子,以此确定这一方法的思想和步骤。本书填补了该领域的空白并有助于社会科学研究者熟悉分位数回归。
郝令昕(Lingxin Hao),1990年获芝加哥大学社会学博士,目前是约翰·霍普金斯大学的社会学教授,Russell Sage基金会2002年至2003年访问学者。专业领域包括家庭与公共政策、社会不平等、移民、定量研究方法和高级统计。研究焦点是美国家庭,强调除个体和家庭因素以外的结构、制度和情景的作用,并通过高级统计方法和大规模全国调查数据来检验从社会学和经济学理论中推导出来的研究假设。其著作发表在各类杂志上,包括《社会学方法论》、《社会学方法与研究》、《定性与定量研究》、《美国社会学杂志》、《社会力、教育社会学、社会科学研究》和《国际移民研究评论》。 丹尼尔·奈曼(Daniel Q. Naiman),1982年获伊利诺伊大学厄巴纳—尚佩恩分校数学博士,目前是约翰·霍普金斯大学应用数学与统计系教授兼系主任。1997年被选为数学统计研究所会员,并于2005年成为坎特伯雷大学的null
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