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Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables

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J. Scott Long 作者
SAGE Publications, Inc
译者
1997-1-9 出版日期
328 页数
USD 112.00 价格
Hardcover
丛书系列
9780803973749 图书编码

Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables 在线电子书 图书标签: 统计学  计量分析  statistics  美国  methodology  定量研究  定量  E   


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发表于2024-11-23


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#STAT536

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#学习回归模型的基础书籍,比较适合没有基础的小白入门。推荐搭配任何一本计量经济学和概率论与数理统计教材,以及一个讲的很明白的好老师或者精通且不厌其烦的好同学,这样就能大概看懂了。

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今天冲去书店告诉那个营业员小帅哥说,给我找这本书...小帅哥于是找啊找啊终于找到了...然后我很高兴地去付钱,结果...在正准备要付钱的那瞬间,看到了这本书的价钱,OMG...768~然后不相信...试探性的问了一下...你们这个标的是价钱吗...收钱的很不屑地说,是啊...心一横...最后还是买下来了。这辈子都准备不要丢掉这书了...

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:无

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Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables 在线电子书 图书描述

A unified treatment of the most useful models for categorical and limited dependent variables (CLDVs) is provided in this book. Throughout, the links among the models are made explicit, and common methods of derivation, interpretation and testing are applied. In addition, the author explains how models relate to linear regression models whenever possible. After a review of the linear regression model and an introduction to maximum likelihood estimation, the book then: covers the logit and probit models for binary outcomes; reviews standard statistical tests associated with maximum likelihood estimation; and considers a variety of measures for assessing the fit of a model. J Scott Long also: extends the binary logit and probit models to ordered outcomes; presents the multinomial and conditioned logit models for nominal outcomes; considers models with censored and truncated dependent variables with a focus on the tobit model; describes models for sample selection bias; presents models for count outcomes by beginning with the Poisson regression model; and compares the models from earlier chapters, discussing the links between these models and others not discussed in the book.

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