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社会调查报告

格致方法定量研究系列缺失数据

作者：【美】保罗·D.埃里森

出版社：格致出版社出版时间：2018-06-01

开本： 32开 页数： 145

本类榜单：社会科学销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

格致方法定量研究系列缺失数据版权信息

ISBN：9787543228672
条形码：9787543228672 ; 978-7-5432-2867-2
装帧：60g胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
社会科学
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社会调查报告

格致方法定量研究系列缺失数据本书特色

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缺失认定为符合完全随机缺失的特性，但实际上这一假设并不一定能完全符合，往往只能符合随机缺失的特性，在对这种数据缺失进行处理时，往往会出现删除大量数据导致影响统计结果的问题。本书的主要内容在于介绍了在有缺失数据时如何进行*似然估计的方法。除此之外，本书还对插补的EM算法、多重插补法等方法进行了介绍。并讨论了不可忽略的缺失数据。

格致方法定量研究系列缺失数据内容简介

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接近随机缺失的特性，但实际上这一假设并不一定能接近符合，往往只能符合随机缺失的特性，在对这种数据缺失进行处理时，往往会出现删除大量数据导致影响统计结果的问题。本书的主要内容在于介绍了在有缺失数据时如何进行优选似然估计的方法。除此之外，本书还对插补的EM算法、多重插补法等方法进行了介绍。并讨论了不可忽略的缺失数据。

格致方法定量研究系列缺失数据目录

序第1章导论第2章假设第1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章传统的方法第1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 *大似然第1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性模型第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：基本原理第1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节探索分析第10节 MI实例1 第6章多重插补：复杂化第1节 MI中的交互作用和非线性第2节插补模型和分析模型之适合性第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节多重插补的其他参数方法第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节线性假设检验和*大似然比检验第9节 MI实例2 第10节长期的及其他集群数据的MI 第11节 MI实例3 第7章不可忽略的缺失数据第1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插补第8章总结与结论注释参考文献译名对照表

展开全部

格致方法定量研究系列缺失数据作者简介

保罗 D. 阿利森(Paul D. ALLISON) 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学位，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，包含线性回归、对数线性分析、logit分析、probit分析、测量误差、不平等测量、缺失数据、Markov processes及事件史分析。

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