Issues in the Estimation And Testing of Models for Categorical Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Purdue Univ Pr

作者:Garre, Francisca Galindo

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:

价格:27.91

装帧:Pap

isbn号码:9789036191128

丛书系列:

图书标签:

• Categorical Data
• Model Estimation
• Hypothesis Testing
• Generalized Linear Models
• Logit Models
• Contingency Tables
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Biostatistics
• Applied Statistics

《分类数据模型：估计与检验的前沿视角》 一、本书概述 本书旨在全面探讨和深入分析当代统计学、计量经济学以及相关领域中处理分类数据模型的关键方法论、技术挑战与最新发展。我们聚焦于如何精确地估计和审慎地检验那些响应变量为离散或分类形式的模型，这在社会科学、生物统计学、市场研究和金融风险管理中占据着核心地位。 本书的叙事结构围绕着从基础理论构建到复杂模型选择与验证的完整流程展开。我们力求提供一个既有坚实理论基础，又紧密贴合实际数据分析需求的参考框架。重点在于超越传统的对数几率模型（Logit）和概率模型（Probit）的简单应用，深入挖掘多项选择模型、有序响应模型、计数数据模型（如泊松和负二项分布）以及更先进的面板数据和空间计量模型在分类变量情境下的应用与局限。 二、核心内容模块 第一部分：分类数据模型的基础与理论框架 本部分首先建立起处理分类数据的必要性，解释了为何标准的线性回归方法在面对非连续因变量时会失效，并详细介绍了最大似然估计（MLE）作为核心估计方法的理论依据。 离散响应变量的类型学： 详细区分了二元（Binary）、名义（Nominal）、有序（Ordinal）和计数（Count）数据。每种类型的数据结构如何决定了模型选择的路径。 二元选择模型深度剖析： 对 Logit 和 Probit 模型进行深入比较，探讨了它们在边际效应解释上的差异，并引入了极值理论（Extreme Value Theory）在 Logit 模型中的应用背景。着重讨论了链接函数（Link Functions）的选择对模型推断的敏感性。 多项选择模型： 系统梳理了多项 Logit 模型（Multinomial Logit）的独立性假设（Independence of Irrelevant Alternatives, IIA）及其带来的局限性。进而引入了更灵活的巢式 Logit 模型（Nested Logit）和混合 Logit 模型（Mixed Logit），以处理选择间的相关性结构，特别是在消费者偏好和交通选择分析中的应用。 有序响应模型： 区别于名义模型，有序模型（如比例几率模型 Proportional Odds Model）要求数据存在内在的顺序关系。本书详细阐述了累积几率（Cumulative Odds）的解释框架，并探讨了如何检验比例几率假设（Proportional Odds Assumption）的有效性，以及在假设被违反时如何转向非比例模型（如地理加权模型或部分比例模型）。 第二部分：计数数据模型与高维数据的挑战 本部分将焦点转向那些测量事件发生次数的变量，这是生态学、公共卫生和保险精算中的常见数据类型。 泊松回归与过度分散问题： 详细解释了泊松模型的基本假设，并重点分析了实际数据中常见的过度分散（Overdispersion）现象。当观测到的方差大于均值时，标准的泊松标准误估计将是有偏且不一致的，本书提供了稳健的校正方法。 负二项模型与零膨胀模型： 介绍了负二项模型作为过度分散的标准替代方案，并深入研究了零膨胀（Zero-Inflated）模型和零截断（Zero-Truncated）模型，这些模型对于分析“无事件”或“零观测”过多的数据至关重要（如专利申请、疾病发病率）。 高维分类数据（Big Categorical Data）： 随着数据规模的增大，传统MLE的计算负担加重。本书探讨了近似推断方法，包括变分推断（Variational Inference）和针对大规模数据集的随机梯度下降优化算法在分类模型中的应用。 第三部分：模型的估计、检验与稳健性分析 本部分是本书方法论的核心，关注如何确保模型估计的准确性和推断的有效性。 模型设定误差的检验： 详细介绍了针对分类模型设定错误的正式检验方法，包括基于残留的检验（如Hosmer-Lemeshow检验的局限性探讨）以及模型嵌套检验（如似然比检验LR Test、Rao Score检验和Wald检验）的正确应用。 异方差与序列相关性的处理： 在面板数据或时间序列分析中，分类响应的残差往往存在异方差或序列相关性。本书提供了广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）在处理这些内生性问题中的应用，并讨论了随机效应模型（Random Effects）和固定效应模型（Fixed Effects）在处理个体异质性时的优缺点。 贝叶斯方法在分类模型中的应用： 提供了贝叶斯推断框架下的分类模型估计。重点讨论了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的实现，特别是对于那些难以通过MLE收敛的复杂模型（如高维层次模型）的优势。 模型选择标准： 比较了信息准则（AIC、BIC）在分类模型选择中的应用，并引入了更侧重于预测性能的交叉验证（Cross-Validation）方法在模型比较中的作用。 第四部分：高级专题与前沿方向 本部分探索了在特定复杂场景下分类数据模型的延伸与发展。 因果推断与分类结果： 讨论了在存在选择偏倚（Selection Bias）的情况下，如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）或工具变量（Instrumental Variables）方法来识别分类响应变量的平均因果效应（Average Causal Effect）。 空间分类模型： 探讨了当观测数据具有空间依赖性时（如地理位置上的分类决策），如何构建空间滞后模型（Spatial Lag Models）或空间误差模型（Spatial Error Models）来处理分类响应。 分类变量的替代建模： 简要介绍了半参数和非参数方法，例如广义加性模型（GAMs）在分类响应上的扩展，以及机器学习算法（如随机森林、梯度提升机）在分类预测中的集成学习策略，用以对比传统计量经济学模型的解释力与预测能力。 三、本书的读者对象与特色 本书面向具有一定统计学基础的研究生、高级数据分析师、计量经济学家以及在各个领域中需要进行严谨的分类数据建模的专业人士。 本书的特色在于其强调方法论的批判性评估。我们不仅教授“如何做”，更深入探究“为什么这样做”，以及在不同数据结构下，哪些方法是稳健的，哪些方法容易产生误导性结论。通过大量的理论推导、计算实例和对关键假设的敏感性分析，本书致力于帮助读者建立起对分类数据建模的深刻理解和高度的实践能力。

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