An Introduction to Categorical Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Alan Agresti

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-4-17

价格:GBP 219.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471226185

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

统计学
Statistics
数学
课本
统计
研究方法
概率论与统计学
统计学习
Categorical Data Analysis
Statistics
Data Analysis
Categorical Variables
Statistical Modeling
Bayesian Methods
Contingency Tables
Log-Linear Models
Generalized Linear Models
R

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具体描述

Praise for the First Edition "This is a superb text from which to teach categorical data analysis, at a variety of levels. . . [t]his book can be very highly recommended."

— Short Book Reviews "Of great interest to potential readers is the variety of fields that are represented in the examples: health care, financial, government, product marketing, and sports, to name a few."

— Journal of Quality Technology "Alan Agresti has written another brilliant account of the analysis of categorical data."

—The Statistician The use of statistical methods for categorical data is ever increasing in today's world. An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition provides an applied introduction to the most important methods for analyzing categorical data. This new edition summarizes methods that have long played a prominent role in data analysis, such as chi-squared tests, and also places special emphasis on logistic regression and other modeling techniques for univariate and correlated multivariate categorical responses. This Second Edition features: Two new chapters on the methods for clustered data, with an emphasis on generalized estimating equations (GEE) and random effects models A unified perspective based on generalized linear models An emphasis on logistic regression modeling An appendix that demonstrates the use of SAS(r) for all methods An entertaining historical perspective on the development of the methods Specialized methods for ordinal data, small samples, multicategory data, and matched pairs More than 100 analyses of real data sets and nearly 300 exercises Written in an applied, nontechnical style, the book illustrates methods using a wide variety of real data, including medical clinical trials, drug use by teenagers, basketball shooting, horseshoe crab mating, environmental opinions, correlates of happiness, and much more. An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition is an invaluable tool for social, behavioral, and biomedical scientists, as well as researchers in public health, marketing, education, biological and agricultural sciences, and industrial quality control.

深入探究：分类数据分析的基石与前沿本书旨在提供一个全面且深入的指南，引导读者掌握处理和理解分类数据所需的理论基础、统计模型以及实际操作技能。分类数据，无处不在，从医学诊断、市场调研到社会科学研究，它们构成了我们理解世界复杂性的重要基石。然而，与连续数据相比，分类数据的分析往往需要更为精细的方法论。本书正是为填补这一知识鸿沟而设计，它不仅涵盖了经典的统计推断方法，更紧密结合了现代数据科学领域对分类数据处理的需求。第一部分：分类数据的基本概念与描述性统计本书的开篇部分，我们首先为读者构建一个坚实的理论框架。我们不仅仅停留在简单地介绍“频数”和“比例”，而是深入探讨了分类数据的本质特征，以及如何从其结构中提取初步信息。 1. 分类数据的类型与度量：我们详细区分了名义尺度（Nominal）、顺序尺度（Ordinal）以及二元数据（Binary Data）的内在区别。理解这些尺度的差异是选择合适分析方法的首要前提。例如，在处理顺序数据时，我们强调了排名信息的重要性，并介绍了如何利用累积分布函数来描述其特征。 2. 描述性方法的精妙之处：传统的均值和标准差不再适用。本书重点阐述了如何使用条形图、堆积条形图、树状图（Treemaps）来直观地展示多维分类数据的分布。特别地，我们引入了相对风险（Relative Risk）和优势比（Odds Ratio）作为衡量关联强度的关键指标，并解释了这些比值如何在不同样本量下保持其解释力。我们还专门开辟一章，讨论了如何在混杂变量存在的情况下，对这些比值进行标准化处理，以获得更清晰的效应估计。 3. 统计检验的理论基础：在描述性分析之后，我们转向推断。卡方检验（Chi-Squared Tests）的理论推导被细致讲解，包括皮尔逊卡方、似然比卡方以及费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）的适用场景。本书强调了在小样本或预期频数过低时，应优先选择后者的原因，并提供了详细的计算步骤和解释框架。我们还探讨了检验效能（Power）在分类数据分析中的特殊考量。第二部分：核心建模技术——广义线性模型（GLMs）的深化分类数据的核心分析工具集中在对概率或对数几率的建模。本书将广义线性模型（GLMs）作为核心分析框架，并将其扩展到各种特定的分类响应变量。 1. Logistic 回归的全面解析： Logistic回归是处理二元和多分类（Multinomial）响应变量的基石。我们不仅教授如何拟合模型，更着重于模型诊断和诊断。这包括对残差的深入分析——例如，使用偏差残差（Deviance Residuals）和标准化残差来检测离群点和过度分散（Overdispersion）。我们详细讨论了多重共线性在Logit模型中的表现形式，以及如何使用变量选择方法（如逐步法、信息准则AIC/BIC）进行稳健的模型选择。 2. 顺序数据的专用模型：顺序Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）是处理等级数据的关键。本书区分了比例优势模型（Proportional Odds Model）和非比例优势模型（Non-Proportional Odds Model），并提供了检验比例优势假设的统计方法（如 Brant Test）。对于模型不满足比例优势假设的情况，我们介绍了替代方案，如有条件逻辑回归（Conditional Logistic Regression）。 3. 泊松与负二项式回归：计数数据，通常被视为一类特殊的分类数据，构成了本书的另一个重要组成部分。我们首先介绍了泊松回归（Poisson Regression），并对其核心假设——均值等于方差——进行了严格的检验。当数据出现过度分散时，本书详细介绍了负二项式回归（Negative Binomial Regression）作为更稳健的替代方案，并探讨了其参数的生物学和统计学解释。第三部分：处理复杂结构的数据分析现实世界中的分类数据很少是独立的。本书的后半部分专注于解决数据结构复杂性带来的挑战，包括过度分散、聚类效应以及因果推断的特定需求。 1. 应对过度分散（Overdispersion）和相关性：除了负二项式模型，我们还探讨了广义估计方程（GEE）在处理纵向或聚类分类数据时的应用。GEE 方法的优势在于它对协方差结构的选择不那么敏感，重点在于提供一致的参数估计。我们详细比较了GEE与混合效应模型在解释复杂结构数据时的异同。 2. 混合效应模型（Mixed Effects Models）：对于需要同时处理固定效应和随机效应的层次化数据，广义线性混合模型（GLMMs）是不可或缺的工具。本书清晰地解释了随机截距和随机斜率模型的构建逻辑，并讨论了在拟合这些复杂模型时常用的近似方法，如拉普拉斯近似（Laplace Approximation）和高斯-埃尔米特求积（Gauss-Hermite Quadrature）。 3. 因果推断与倾向性评分匹配（PSM）：在观察性研究中，分类结果的因果效应估计尤为困难。本书专门介绍如何利用倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）来平衡协变量，并结合Logistic回归来估计治疗效果的优势比。我们强调了PSM的有效性依赖于“强可忽略性”的假设，并讨论了如何通过协变量检查来评估这种假设。第四部分：前沿主题与计算实践本书的收尾部分将视野投向现代统计实践中的热点和计算工具的应用。 1. 机器学习与分类器：我们探索了非参数方法，特别是分类树（Classification Trees）、随机森林（Random Forests）和提升方法（Boosting）在处理高维分类数据时的表现。重点在于如何解释这些“黑箱”模型的输出，例如通过特征重要性（Feature Importance）来理解哪些变量对分类结果影响最大。 2. 模型拟合与软件实现：贯穿全书，本书强调了理论与实践相结合。我们提供了在主流统计软件（如R语言环境下的`stats`包、`lme4`包以及专业统计软件中的相应命令结构）中实现上述所有模型的具体代码示例和解释。读者将学会如何准确地报告模型结果，包括标准误、置信区间以及模型拟合优度指标（如Deviance和Pseudo R-squared）。结论：本书为读者提供了一套强大的、从基础到前沿的分析工具箱。通过对分类数据结构、核心模型（GLMs、负二项式、混合模型）的深入理解以及复杂问题（如过度分散和因果推断）的系统性处理，读者将能够自信地面对任何形式的分类数据分析挑战，并从中提取出具有深刻洞察力的结论。本书不仅仅是一本参考手册，更是一部关于如何以严谨的统计学视角解读分类世界操作指南。