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迴歸分析
迴歸分析
  • 作者:謝宇
  • 書號:54YE001H82
  • 定價:620
  • 出版社:五南
  • 出版日:2013/09
  • 版次:1版
  • ISBN:9789571172163
  • 線上訂購:
  • 作者:謝宇
  • 書號:54YE001H82
  • 定價:620
  • 出版社:五南
  • 出版日:2013/09
  • 版次:1版
  • ISBN:9789571172163
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本書介紹
《迴歸分析》一書是作者多年從事量化研究,以及教學經驗的結晶。從基本的統計概念講起,對線性迴歸分析的基本假定、迴歸中的統計推論和迴歸診斷做詳盡的介紹。同時涵蓋許多在社會科學中,對實際研究非常有幫助的內容,包括虛擬變項、交互作用、輔助迴歸、多項式迴歸、分段函數迴歸和階距函數迴歸等。此外,本書還涉及因徑分析、長期追蹤資料模型、多層次模型和logit模型等,作為基本線性迴歸分析的擴展和延伸。
好的量化教材應該將理論、方法與示範案例緊密結合,而示範案例如果能夠結合本土資料,則能更加深讀者對理論和方法的理解。因而本書中的案例,均使用臺灣的資料進行編寫。希望本書對於提高學者與研究者在量化分析與研究能力方面,略盡棉薄之力。
  • 作者簡介
    謝宇
    現職:美國密西根大學的Otis Dudley Duncan講座教授,同時任教於該校社會學系、統計學系及中國研究中心,擔任社會研究院(ISR)人口研究中心和調查研究中心的研究員,調查研究中心量化方法組主任;也是北京大學社會研究中心主任暨該校教授。
    學歷:威斯康辛大學麥迪遜校區社會學博士、威斯康辛大學麥迪遜校區科學史與社會學雙碩士、上海工業大學學士
    經歷:2004年當選美國人文與科學院院士和我國中央研究院院士、2009年當選美國國家科學院院士、研究領域包括:社會階層、統計方法、人口學、科學社會學和中國研究。
本書目錄
  • Chapter 01 基本統計概念
    1.1 統計思想對於社會科學研究的重要性
    1.2 本書的特點
    1.3 基本統計概念
    1.4 隨機變項的和與差
    1.5 期望值與共變數的性質
    1.6 本章小結
  • Chapter 02 統計推論基礎
    2.1 分配
    2.2 估計
    2.3 假設檢定
    2.4 本章小結
  • Chapter 03 簡單線性迴歸
    3.1 理解迴歸概念的三種角度
    3.2 迴歸模型
    3.3 迴歸直線的適合度
    3.4 假設檢定
    3.5 對特定 X 下 Y 平均數的估計
    3.6 對特定 X 下 Y 單一值的預測
    3.7 簡單線性迴歸中的非線性變換
    3.8 實例分析
    3.9 本章小結
  • Chapter 04 線性代數基礎
    4.1 定義
    4.2 矩陣的運算
    4.3 特殊矩陣
    4.4 矩陣的秩
    4.5 矩陣的逆.
    4.6 行列式
    4.7 矩陣的運算法則
    4.8 向量的期望值和共變數矩陣的介紹
    4.9 矩陣在社會科學中的應用
    4.10 本章小結
  • Chapter 05 多元線性迴歸
    5.1 多元線性迴歸模型的矩陣形式
    5.2 多元迴歸的基本假定
    5.3 多元迴歸參數的估計
    5.4 OLS 迴歸方程的解讀
    5.5 多元迴歸模型誤差變異數的估計
    5.6 多元迴歸參數估計量變異數的估計
    5.7 模型設定中的一些問題
    5.8 標準化迴歸模型
    5.9 TSCS 實例分析
    5.10 本章小結
  • Chapter 06 多元迴歸中的統計推論與假設檢定
    6.1 統計推論基本原理簡要回顧
    6.2 統計顯著性的相對性,以及效果幅度
    6.3 單個迴歸係數 βk = 0 的檢定
    6.4 多個迴歸係數的聯合檢定
    6.5 迴歸係數線性組合的檢定
    6.6 本章小結
  • Chapter 07 變異數分析和 F 檢定
    7.1 簡單線性迴歸中的變異數分析
    7.2 多元線性迴歸中的變異數分析
    7.3 變異數分析的假定條件
    7.4 F 檢定(F Test)
    7.5 判定係數增量(Incremental R2)
    7.6 適合度的測量
    7.7 實例分析
    7.8 本章小結
  • Chapter 08 輔助迴歸和偏迴歸圖
    8.1 迴歸分析中的兩個常見問題
    8.2 輔助迴歸
    8.3 變項的中心化
    8.4 偏迴歸圖
    8.5 排除遺漏變項產生之偏誤的方法
    8.6 應用舉例
    8.7 本章小結
    參考文獻
  • Chapter 09 因果推論和因徑分析
    9.1 相關關係
    9.2 因果推論
    9.3 因果推論的問題
    9.4 因果推論的假設
    9.5 因果推論中的原因
    9.6 因徑分析
    9.7 本章小結
  • Chapter 10 多元共線性問題
    10.1 多元共線性問題的引入
    10.2 完全多元共線性
    10.3 近似多元共線性
    10.4 多元共線性的度量
    10.5 多元共線性問題的處理
    10.6 本章小結
  • Chapter 11 多項式迴歸、分段迴歸和階距迴歸
    11.1 多項式迴歸
    11.2 分段函數迴歸
    11.3 階距函數迴歸
    11.4 本章小結
  • Chapter 12 虛擬變項與名目自變項
    12.1 名目變項的定義與特性
    12.2 虛擬變項的設置
    12.3 虛擬變項的應用
    12.4 本章小結.
  • Chapter 13 交互作用項
    13.1 交互作用項
    13.2 由不同類型解釋變項建構的交互作用項
    13.3 利用巢套模型檢定交互作用項的存在
    13.4 是否可以刪去交互作用項中的低次項?
    13.5 建構交互作用項時需要注意的問題
    13.6 本章小結
  • Chapter 14 不等變異量與一般化最小平方法
    14.1 不等變異量
    14.2 不等變異量現象舉例
    14.3 不等變異量情況下的普通最小平方估計
    14.4 一般化最小平方法
    14.5 加權最小平方法
    14.6 本章小結
  • Chapter 15 長期追蹤資料的分析
    15.1 追蹤資料的分析
    15.2 趨勢分析
    15.3 本章小結.
  • Chapter 16 多層次模型介紹
    16.1 多層次模型發展的背景
    16.2 多層次模型基本原理
    16.3 模型的優勢與局限
    16.4 多層次模型的若干子模型
    16.5 自變項中心化的問題
    16.6 應用舉例
    16.7 本章小結.
  • Chapter 17 迴歸診斷
    17.1 依變項是否服從常態分配
    17.2 殘差是否服從常態分配
    17.3 異常觀察個案
    17.4 本章小結
  • Chapter 18 二分依變項的 Logit 模型
    18.1 線性迴歸面對二分依變項的困境
    18.2 轉換的取向
    18.3 潛在變項取向
    18.4 模型估計、評價與比較
    18.5 模型迴歸係數解釋
    18.6 統計檢定與推論
    18.7 本章小結
 
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