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R语言在政治学中的应用 版权信息
- ISBN：9787519447960
- 条形码：9787519447960 ; 978-7-5194-4796-0
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
R语言在政治学中的应用 内容简介
《R语言在政治学中的应用/光明社科文库》通过多样化的分析需要的算法和模型，包括偏好聚合、综合指标的构建、QCA、IRT等，探索了这些掌握这些分析方法数据分析方法应用于管理学、社会学、传播学、市场营销学等领域的可行性，并根据应用情境对这些方法进行了编排，并结合R代码对分析流程和具体操作进行了详细介绍。
R语言在政治学中的应用 目录
第1章 排序和打分
一、评价者间信度的测量
二、相对排序：选举计票机制
三、相对排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相对排序：其他算法
第2章 词语联想
一、词频和位置分析
二、关联规则算法
三、用关联规则算法分析文本
四、绘制关联规则网络图
五、用非负矩阵分解对词语进行分类
附录：导入文本的多种方法
第3章 构建综合指标
一、确定权重
二、分数聚合
附录一：原型分析
附录二：绘制雷达图
第4章 用回归模型确定绩效指标
一、线性回归模型
二、Hurdle模型和零膨胀模型
附录：绘制回归系数置信区间图
第5章 定性比较分析（QCA）
一、基本知识
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附录一：寻找潜在因果关联的其他方法——关联规则
附录二：寻找潜在因果关联的其他方法——并存分析（CNA）
第6章 项目反应理论（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好数据
二、GRM模型：分析多级量表
三、三参数模型：分析测试题项
四、理想点模型：分析调查问卷
五、理想点模型：分析投票数据
附录一：量表的可视化
附录二：填补缺失值
附录：复习基础代码
参考文献
一、评价者间信度的测量
二、相对排序：选举计票机制
三、相对排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相对排序：其他算法
第2章 词语联想
一、词频和位置分析
二、关联规则算法
三、用关联规则算法分析文本
四、绘制关联规则网络图
五、用非负矩阵分解对词语进行分类
附录：导入文本的多种方法
第3章 构建综合指标
一、确定权重
二、分数聚合
附录一：原型分析
附录二：绘制雷达图
第4章 用回归模型确定绩效指标
一、线性回归模型
二、Hurdle模型和零膨胀模型
附录：绘制回归系数置信区间图
第5章 定性比较分析（QCA）
一、基本知识
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附录一：寻找潜在因果关联的其他方法——关联规则
附录二：寻找潜在因果关联的其他方法——并存分析（CNA）
第6章 项目反应理论（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好数据
二、GRM模型：分析多级量表
三、三参数模型：分析测试题项
四、理想点模型：分析调查问卷
五、理想点模型：分析投票数据
附录一：量表的可视化
附录二：填补缺失值
附录：复习基础代码
参考文献
展开全部
R语言在政治学中的应用 作者简介
吴江，男，1984年生，北京人，首都师范大学政治学与行政学系教师，讲师；主要研究方向为社会科学量化分析、政治学理论。
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