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  • 广义潜变量模型 : 多层次、纵贯性以及结构方程模型 : Generalized latent variable modeling : multilevel, longitudinal, and structural equation models

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  • 社会科学统计模型线性模型研究

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    豆瓣内容简介:

    《广义潜变量模型:多层次、纵贯性以及结构方程模型》综合以及扩展了各种潜变量模型,包括多层次模型、广义线性混合模型、纵贯性模型、题器响应模型、潜类模型以及结构方程模型。通过对潜变量模型的介绍,作者清晰地解释及比较了生物统计学、心理计量学、经济计量学以及统计学对模型估计及预测的方法。该书同时向研究人员展现了如何应用潜变量模型在社会学、经济学、心理学、医学等不同学科去解决实质性问题,该书所提供的经验案例详细具体,并包含有软件计算过程及数据,非常适合学习。

    豆瓣作者简介:

    作者:(美国)斯科隆多(Anders Skrondal) (美国)赫斯基思(Sophia Rabe-Hesketh) 译者:陈华珊 叶鹏飞 李洋
    安德斯·斯科隆多是英国伦敦经济学院统计学系教授。
    索菲亚·拉贝-赫斯基思是美国加州伯克利大学教育学院教授及生物统计学系教授。
    译者简介:
    陈华珊,中国社会科学院社会学所助理研究员,从事社会学方****及组织社会学研究。
    叶鹏飞,中国劳动关系学院工会学系讲师,清华大学博士毕业,主要研究领域是劳工和城市社会学。
    李洋,北京市社会科学院社会学研究所助理研究员,清华大学博士毕业。
    陈华珊翻译第5章至第11章以及第13章和第14章。叶鹏飞翻译了第1章、第2章和第3章。李洋翻译了第4章和第12章。

    目录:

    第1部分 方****
    1 潜变量无所不在
    1.1 介绍
    1.2 带有测量误差的“真实”变量
    1.3 假设构念
    1.4 未观测到的异质性(Unobserved heterogeneity)
    1.5 缺失值与反事实
    1.6 潜响应
    1.7 产生灵活分布
    1.8 组合不同来源的个体单元信息
    1.9 总结
    2 对不同响应过程建模
    2.1 介绍
    2.2 广义线性模型
    2.3 广义线性模型的扩展
    2.4 潜响应方程(Latent response formulation)
    2.5 存续或生存的建模
    2.6 总结与进一步阅读
    3 经典潜变量模型
    3.1 介绍
    3.2 多层次回归模型
    3.3 因子模型和题器响应模型
    3.4 潜类模型
    3.5 带有潜变量的结构方程模型
    3.6 纵贯性模型
    3.7 总结与进一步阅读
    4 一般模型框架
    4.1 介绍
    4.2 响应模型
    4.3 潜变量的结构模型
    4.4 干扰项分布
    4.5 参数约束和基本参数
    4.6 潜变量和线性估计量的简化式
    4.7 潜变量的矩结构
    4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构
    4.9 简化式分布和似然
    4.10 简化式参数
    4.11 总结与进一步阅读
    5 辨识与等价
    5.1 介绍
    5.2 辨识
    5.3 等价
    5.4 总结与进一步阅读
    6 估计
    6.1 引言
    6.2 最大似然:封闭形式的边缘似然性
    6.3 最大似然:近似边缘似然
    6.4 似然最大化
    6.5 非参数最大似然估计
    6.6 受约束/残差最大似然(REML)
    6.7 有限信息方法
    6.8 最大伪似然估计
    6.9 广义估计方程(GEE)
    6.10 固定效应方法
    6.11 贝叶斯方法
    6.12 总结·
    7 潜变量赋值
    7.1 介绍
    7.2 后验分布
    7.3 经验贝叶斯(EB)
    7.4 经验贝叶斯众数(Empirical Bayesmodal,EBM)
    7.5 最大似然法
    7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系
    7.7 专门的计分方法
    7.8 潜变量计分和分类的使用t
    7.9 总结与进一步阅读
    8 模型设定与推论
    8.1 介绍
    8.2 统计建模
    8.3 推论(基于似然)
    8.4 模型选择:相对拟合标准
    8.5 模型充分性:全局绝对拟合标准
    8.6 模型诊断:局部绝对拟合标准
    8.7 总结与进一步阅读
    第2部分 应用研究
    9 二项响应
    9.1 介绍
    9.2 儿童呼吸道感染研究:随机截距模型
    9.3 心肌梗塞诊断:潜类模型
    9.4 数学推理:题器响应模型
    9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟:元分析
    9.6 妻子的就业转换:马尔可夫模型及未观测到的异质性
    9.7 白靴兔计数:捕获一再捕获模型及异质性
    9.8 对堕胎的态度:多层次题器响应模型
    9.9 总结与进一步阅读
    10 定序响应
    10.1 介绍
    10.2 性教育群组随机试验:潜增长曲线模型
    10.3 政治效能:因子维度及题器偏误
    10.4 生活满意度:定序有衡正态概率因子模型(Ordinal scaled probit factormodel
    10.5 总结与进一步阅读
    11 事件数
    11.1 介绍
    11.2 儿童牙病防治:过度离散模型
    11.3 癫痫症治疗:随机系数模型
    11.4 苏格兰唇癌:疾病制图
    11.5 总结与进一步阅读
    12 存续与生存响应
    12.1 介绍
    12.2 多重事件群集存续数据的建模
    12.3 吸烟的肇端:离散时间脆弱模型
    12.4 锻炼和心绞痛:成比例风险随机效应和因子模型
    12.5 总结与进一步阅读
    13 比较响应:多分类响应及排序数据
    13.1 介绍
    13.2 异质性及“无关选项独立性
    13.3 模型结构
    13.4 不列颠普选:离散选择及排序的多层次模型
    13.5 后物质主义:排序的潜类模型
    13.6 咖啡机的消费偏好:结合选择模型(conjoint choice model)
    13.7 总结与进一步阅读
    14 多过程响应与混合响应
    14.1 介绍
    14.2 饮食与心脏病:协变量测量误差模型
    14.3 生殖器疱疹与子宫颈癌:一项病例对照研究的潜类协变量测量误差模型
    14.4 职业培训与压力:服从者平均因果效应模型
    14.5 医师建议及饮酒:内生试验模型
    14.6 肝硬化治疗:生存与指标联合模型
    14.7 总结与进一步阅读
    术语对照表
    人名对照表
    参考文献

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