书籍 线性回归分析基础的封面

线性回归分析基础

(美)威廉·D.贝里|主编:吴晓刚

出版时间

2011-06-30

ISBN

9787543218987

评分

★★★★★
书籍介绍

《线性回归分析基础》由四种讨论定量方法的小册子组成,分别是《理解回归假设》、《回归诊断简介》、《虚拟变量回归》以及《多元回归中的交互作用》。《线性回归分析基础》的主要内容如书名所示,是介绍社会学研究分析方法之一,即线性回归。线性回归分析是社会科学研究中最常见的分析方法,《线性回归分析基础》通过介绍回归分析的假设,进而提出新的变量分析方法,对回归分析中的各变量及其相互关系进行阐述,为读者提供了一套完整的线性回归分析的方法。

吴晓刚 毕业于美国加州大学洛杉矶分校(UCLA),现任香港科技大学社会科学部助理教授。他的研究领域为社会分层与流动、劳动力市场与经济社会学、定量研究方法。目前的研究兴趣为改革时期中国的教育不平等的形成机制。他是2006—2007年美国国家教育学院斯宾塞博士后研究基金的获得者。

曾于美国佛罗里达州立大学和肯塔基大学讲授统计学和研究方法,现为佛罗里达州立大学政治科学系教授。其主要研究领域是公共政策和美国政策,在学术期刊上发表了大量论文,还参与撰写了《理解美国政府的成长:对战后时期的经验研究》(Praeger,1987)以及《实用多元回归》(Sage,1985),同时他也是《非递归因果模型》一书的作者。

目录
理解回归假设 序 第1章 简介 第2章 回归假设的正式描述 第3章 “体重”的案例 第4章 如何得到满意的回归假设结果 第5章 回归假设的实质意义 第6章 结论 注释 参考文献 译名对照表回归诊断简介 序 第1章 概论 第2章 最小二乘回归 第3章 共线性 第4章 奇异值与强影响数据 第5章 非正态分布误差 第6章 不一致的误差方差 第7章 非线性 第8章 离散数据 第9章 最大似然法、计分检验和构造变量 第10章 建议 附录 参考文献 译名对照表虚拟变量回归 序 第1章 简介 第2章 构建虚拟变量 第3章 虚拟变量回归 第4章 估计组影响差异 第5章 可替代虚拟变量编码方案 第6章 虚拟变量用法专题 第7章 结论 注释 参考文献 译名对照表多元回归中的交互作用 序 第1章 导论 第2章 双向交互作用 第3章 三向交互作用 第4章 其他重要问题 注释 参考文献 译名对照表
用户评论
这本书写的不错
虽名为“基础”,但是可以理清很多有关线性回归的复杂问题,不过如果有英文版的话可以直接看英文版
一点都不基础的基础
挺难不基础
sage蓝皮书的集合版本,美中不足的是找一帮硕士翻译的有点生硬
翻译这种书的价值不大