Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Stata Press

作者:J. Scott Long

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2005-11-15

价格:USD 93.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781597180115

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深度解析：非线性模型的构建与应用 本书深入探讨了统计学和计量经济学中处理非线性因变量模型的复杂性与其实际应用。它不仅仅是一本理论教科书，更是一部侧重于方法论选择、模型设定、结果解释以及高级诊断技术的实用指南。全书旨在为研究人员、高级学生以及数据分析师提供一个坚实的框架，用以驾驭那些因变量不服从标准正态分布或连续性的数据集。 本书的结构设计，旨在引导读者从基础的线性概率模型（LPM）的局限性出发，逐步过渡到更具鲁棒性和解释力的广义线性模型（GLM）框架。我们将重点剖析二元选择模型（Binary Choice Models），这是处理只有两种可能结果（如是/否、成功/失败）的因变量的基石。 第一部分：二元与多项选择模型的理论基石 我们将从根本上理解为什么OLS方法在处理二元因变量时会失效。这不仅包括异方差性问题，更关键的是对概率预测的非理性约束（如预测值小于零或大于一）。 1. Logit与Probit模型的深入比较 本部分将详尽阐述Logit（逻辑回归）和Probit（概率回归）模型的数学结构。我们会清晰地界定它们在累积分布函数（CDF）上的差异——Logit基于逻辑函数，而Probit基于标准正态分布的CDF。读者将学习到如何根据理论假设和数据特征来选择合适的模型。 边际效应的精确计算与解读： 重点讲解在非线性模型中，系数本身不再直接代表边际效应。我们将展示计算平均边际效应（AME）、个体边际效应（MPE）的精确公式和解释框架，这对于政策分析至关重要。 似然函数与估计方法： 详细介绍极大似然估计（MLE）的原理，以及在实际操作中如何通过迭代算法求解参数。 2. 多项选择模型（Multinomial Choice） 当因变量包含三个或更多不连续的类别时，分析的复杂性显著增加。本书将全面覆盖以下核心模型： 非排序多项Logit模型（Multinomial Logit, MNL）： 详细解释MNL的基础假设——独立于无关替代品（Independence of Irrelevant Alternatives, IIA）的约束。通过实例展示IIA失效的场景，例如在交通工具选择中，引入一个与现有选项相似的新选项可能扭曲整体偏好。 嵌套Logit模型（Nested Logit）： 作为对MNL中IIA限制的放松，我们将构建嵌套结构，允许模型内部存在相关性。读者将学会如何根据理论结构来设计合理的巢状划分，并理解“转移参数”（$delta$）的估计与解释。 排序Logit与Probit模型（Ordered Choice Models）： 针对那些具有内在顺序的因变量（如李克特量表数据：非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意）。我们将重点区分累积概率模型（Cumulative Models）和比例优势模型（Proportional Odds Models），并讨论如何检验比例优势假设的有效性。 第二部分：计数数据模型的精细处理 当因变量是表示事件发生次数的非负整数时（如专利申请数、交通事故次数），标准线性模型和二元模型均不适用。本部分专注于计数数据的特定建模技术。 1. 泊松回归模型（Poisson Regression） 这是计数数据分析的起点。本书将详细讨论泊松模型的两大核心假设： 均值-方差齐性（Equidispersion）： 解释方差必须等于均值的理论基础。 零膨胀问题： 介绍当数据中零点的数量远超泊松模型预测时应采取的诊断措施。 2. 负二项回归模型（Negative Binomial Regression） 针对计数数据中常见的过度分散（Overdispersion）现象，负二项模型被引入作为泊松模型的更灵活替代方案。我们将深入探讨负二项模型如何通过引入一个额外的“异质性参数”（或称之为随机系数），来解释方差大于均数的情况。 3. 零膨胀模型（Zero-Inflated Models） 对于那些在零点存在“结构性零”和“偶然性零”的数据集，零膨胀模型是必要的工具。本书将清晰区分： 零膨胀泊松模型（ZIP）： 使用一个Logit模型来模拟数据生成过程中的“永不发生”的零。 零膨胀负二项模型（ZINB）： 结合了过度分散和零膨胀的更复杂结构。 我们将提供详细的似然函数构建和模型选择标准（如似然比检验），以确定数据是否真的存在零膨胀。 第三部分：生存分析与截断/删失数据 处理时间至事件或截断数据的模型，是理解非线性因变量的另一个重要维度。 1. 截断与删失回归模型 我们将分析当观测值未能完全捕获因变量的完整范围时如何进行估计： Tobit模型（或称联立正态模型）： 适用于因变量存在下限或上限审查的情况（例如，在研究消费支出时，负值被视为零）。我们将讨论Tobit模型的局限性，特别是其对正态性假设的敏感性。 Heckman选择模型： 专门用于处理样本选择偏差。首先，通过一个选择方程（通常是Logit）来预测哪些个体进入了样本空间；然后，使用选择校正项（逆米尔斯比率）来修正结果方程的估计偏差。我们将详细展示如何进行两步估计和最大似然估计。 2. 删失回归模型的选择 本书将简要对比Tobit模型与选择模型的适用场景，并探讨在特定经济学问题中，应优先选择哪种方法来避免错误的推断。 第四部分：模型诊断、评估与前沿应用 在估计了复杂的非线性模型之后，验证模型的稳健性至关重要。 1. 模型拟合优度与信息准则 由于传统的$R^2$不再适用，我们将介绍非线性模型的替代评估指标： 伪 $R^2$（Pseudo $R^2$）： 讨论多种伪$R^2$（如McFadden’s $R^2$、Cox & Snell $R^2$、Nagelkerke $R^2$）的计算方式及其解释上的细微差别。 信息准则（AIC/BIC）： 如何利用这些准则在不同复杂度的模型之间进行权衡选择。 2. 稳健性检验与模型诊断 重点讲解如何识别和处理非线性模型中的问题： 异方差性检验： 在Logit/Probit框架下的特定检验方法。 模型设定误差的诊断： 如何通过残差分析（尽管解释方式与OLS不同）来发现潜在的遗漏变量或函数形式错误。 3. 结论：模型选择的决策树 全书最后一部分将整合所有知识点，提供一个实用的决策流程图，指导研究者根据因变量的类型（二元、多项、计数、时间连续/删失）选择最合适的估计策略，从而确保分析的科学性和结果的可靠性。 本书致力于提供清晰、深入且具有高度操作性的指导，帮助读者精通因变量为非连续或非正态分布数据时的现代计量工具箱。

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本书在理论框架的构建上，展现出了极高的学术素养和广博的视野。它似乎没有放过任何一个关键的统计学分支，而是力图构建一个完整且相互关联的知识体系。阅读过程中，我能感受到作者在权衡不同学派观点时的审慎态度，并没有盲目推崇某一种特定的模型范式。相反，它鼓励读者批判性地思考，理解每种方法的优势与局限性，并根据数据的具体特征做出最合理的选择。这种深厚的理论底蕴，使得这本书不仅适合初学者建立基础，也适合有一定基础的研究者进行知识查漏补缺，甚至可以作为研究生阶段深入研习的参考资料，因为它涉及的统计学原理的论证过程非常扎实。

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这本书的包装设计充满了专业感，硬壳封面搭配着沉稳的配色，初次拿到手上就给人一种“这是正经学术著作”的印象。内页的纸张质量相当不错，印刷清晰锐利，即便是那些复杂的数学公式和代码示例，也看得一清二楚，这对于需要长时间阅读和参考的学习者来说，无疑是一个巨大的加分项。装帧的工艺也相当扎实，可以平摊在桌面上，方便对照书本内容和电脑屏幕进行操作，这一点对于那些在实际数据分析中摸爬滚打的读者来说，是极其重要的实用细节。整体来看，从物理层面上，这本书的制作水准绝对是教科书级别的，显示出出版方对内容和读者的尊重，让人愿意将其长期保留在书架上，作为工具书随时取用。

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对于实际操作层面而言，这本书的实用价值几乎是无可替代的。它不仅仅停留在理论探讨，而是深度整合了数据分析软件的实战操作。读者可以清晰地看到，每介绍一个模型，紧接着就会提供相应的Stata命令集和输出结果的详细解读。最值得称赞的是，它对模型假设检验和结果解释的深度挖掘，远超一般入门书籍的水平。例如，在处理模型的异方差或多重共线性问题时，作者提供的诊断工具和修正方法的介绍详尽且富有条理，这对于追求严谨学术报告的分析人员来说，简直是雪中送炭。我个人尤其欣赏它对结果表格中各个统计量的精确含义的剖析，这避免了许多读者望表生畏的尴尬局面。

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我得说，这本书的叙事节奏把握得非常精妙。它并非那种上来就抛出艰深理论的枯燥教材，而是以一种非常循序渐进的方式，将复杂的统计模型概念娓娓道来。作者似乎深谙初学者在面对这些“非线性”模型时的困惑点，总能找到最贴合实际的例子来佐证理论的必要性。比如，在讲解特定回归类型时，它会先描绘一个现实中常见的“二元选择”场景，然后自然而然地引出为什么线性概率模型会失效，最终水到渠成地过渡到更合适的解决方案。这种讲故事般的引导，极大地降低了读者的认知门槛，使得原本看起来高高在上的计量经济学概念，变得触手可及，让人在不知不觉中完成了知识的吸收。

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坦白说，这本书的章节组织逻辑和语言风格的统一性，是其成为优秀参考书的关键。它似乎经过了多次修订和打磨，行文流畅，逻辑跳跃度很低，几乎没有出现需要反复阅读才能理解的晦涩长句。作者在专业术语的使用上保持了高度的一致性，确保了读者在跨章节学习时不会因为术语定义的不统一而产生混淆。此外，附录部分的设计也非常贴心，收录了一些常用的检验程序和数据准备的技巧，这在实际工作中能大大节省我们去网络上零散搜索的时间。总的来说，这是一本结构清晰、内容严谨、兼顾理论深度与实战操作的典范之作，让人愿意反复翻阅和学习。

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