对数线性建模概念、与应用

更新时间:2024-01-18 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:12984 浏览:56446

LogLinear Modeling

Concepts, Interpretation, and

Application

2012,472p

Hardcover

ISBN9781118146408

Alexander von Eye等著

“对数线性建模”一词在1969年由Bishop与Fienberg首次提出,对数线性模型是一种用于离散型数据或整理成列表格式的计数资料的统计分析工具.自从这种模型提出后,相应的建模方法经历了显著的发展,并逐渐成为处理频率数据最为常用的模型之一,对数线性模型尤其适用于多元变量数据分析,可以估计变量间相互作用的大小.本书全面介绍了对数线性模型的基本概念、建模过程及其应用实例,也包含了对数线性模型的最新发展及研究的前沿问题.

全书分为17章:1.层级对数线性模型基础;2.列表的效果;3.拟合优度;4.层级对数模型与比值比分析;5.计算I-基本对数线性建模,本章主要内容是利用常用的三种计算机程序实现对数线性建模过程;6.设计矩阵方法,在本章向读者介绍利用设计矩阵方法完成对数线性建模;7.参数解释与效果的检验;8.计算II设计矩阵与广义线性回归模型;9.非层级与非标准对数线性模型;10.计算III非标准模型;11.抽样方案与卡方分解(Chisquare Deposition);12.对称模型;13.评估一致性的对数线性模型;14.对照的同后性(Homogeneity of Associations);15.对数回归与Logit模型;16.简约设计;17.计算IV附加模型.

本书第1作者Alexander von Eye是密歇根州立大学心理学教授,他在统计学方法、离散数据分析、发展心理学领域出版了20本专著,并发表了350余篇期刊论文.本书第2作者EunYoung Mun是罗格斯大学的心理学副教授,主要把广义的潜变量建模的方法推广到集簇式重复测量的纵向数据的研究.

本书致力于向非统计学专家介绍对数线性建模方法,在内容的编写上采取由易入难的方式向读者引入对数线性模型的基本概念与建模方法.


本书适合修习统计学分析的高年级本科生、研究生阅读.日常工作中涉及到数据分析的研究人员,也可将本书作为一本有益的参考资料.

刘昊,博士生

(中国科学院力学研究所)

Liu Hao,Doctoral Candidate

(Institute of Mechanics,CAS)