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  • 音像缺失数据(美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译
  • 正版
    • 作者: (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译著 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译编 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译译 | (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译绘
    • 出版社: 格致出版社
    • 出版时间:2018-06-01
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    • 作者: (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译著| (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译编| (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译译| (美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译绘
    • 出版社:格致出版社
    • 出版时间:2018-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:103千字
    • 页数:145
    • 开本: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;林毓玲 译
    • 著:(美)保罗·D.埃里森(Paul D.Allison) 著;林毓玲 译
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:30.00
    • ISBN:9787543228672
    • 出版社:格致出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2018-06-01
    • 页数:145
    • 外部编号:1201724918
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    章 导论
    第2章 设
    节 完全随机缺失的
    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 补第5节 总结
    第4章 似然
    节 回顾似然估计法
    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 单一随机补第2节 多元随机补第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
    第4节 形态混合模型的多重补第8章 总结与结论
    注释
    参考文献
    译名对照表

    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。

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