Logistic Regression Models for Ordinal Response Variables pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Pubns

作者:O'Connell, Ann Aileen

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 20.34

装帧:Pap

isbn号码:9780761929895

丛书系列:

图书标签:

• Logistic Regression
• Ordinal Regression
• Ordinal Data
• Modeling
• Statistics
• Biostatistics
• Categorical Data
• Machine Learning
• Data Analysis
• Applied Statistics

《有序回归模型：精细化数据洞察的基石》 本书深入探讨了有序回归模型在处理具有内在顺序类别响应变量的数据集时所展现出的强大能力。随着大数据时代的到来，我们越来越多地面对具有层次结构或排序意义的数据，例如客户满意度评级（不满意、一般、满意）、疾病严重程度（轻度、中度、重度）或教育程度（小学、中学、大学）。这些数据类别之间存在明确的顺序关系，简单地将其视为无序类别或进行数值转换，往往会丢失关键信息，导致分析结果的偏差和洞察力的减弱。本书正是为应对这一挑战而生，旨在为统计学、数据科学、社会科学、医学研究以及市场营销等领域的研究人员和实践者提供一个全面而深入的理论框架和实用工具。 本书的开篇，我们从基础入手，清晰地阐述了有序响应变量的特性及其与分类变量和连续变量的根本区别。我们将详细介绍理解这类数据结构的重要性，并初步勾勒出传统统计方法在处理有序数据时的局限性，为后续引入更高级的模型奠定理论基础。 核心章节将逐一剖析几种主流的有序回归模型。我们将从最经典的累积对数几率模型 (Cumulative Logit Model) 和相邻类别模型 (Adjacent-Category Model) 开始。对于累积对数几率模型，我们将深入讲解其模型设定、参数估计（如最大似然估计）、结果解释以及模型拟合优度检验。重点会放在如何理解“截距”项（或称“切点”）的含义，它们如何界定不同响应类别之间的阈值，以及“斜率”系数（通常是所有类别共享的）如何反映自变量对响应类别累积概率的影响方向和强度。我们会通过具体案例，展示如何通过模型的系数来量化自变量对“达到某个更高类别”的可能性影响。 接着，我们将介绍相邻类别模型，并详细阐述其与累积对数几率模型的关键区别。相邻类别模型允许每个相邻类别对之间拥有独立的斜率系数，这在某些情况下能提供更灵活的建模能力，但也可能带来参数过多的问题。本书将权衡这两种模型的优劣，并提供指导，帮助读者根据具体数据特点和研究问题选择最适合的模型。 本书还会进一步介绍序贯概率比例模型 (Sequential Probability Ratio Model)，也称为马尔可夫链模型。我们将解释它如何基于条件概率构建模型，适用于那些响应变量的顺序性非常强的场景。通过数学推导和实例分析，读者将理解该模型在捕捉类别间递进关系方面的独到之处。 在模型介绍的同时，本书将特别关注模型的假设检验。对于有序回归模型，主要的假设包括比例优势假设 (Proportional Odds Assumption)，即认为自变量对所有响应类别的累积概率的影响方向和幅度是相同的（在累积对数几率模型中）。我们将提供多种检验比例优势假设的方法，并详细讲解当假设不满足时，如何诊断问题并选择替代模型（如分层模型或允许系数变化的模型）来修正。 数据预处理和模型构建是实践中的重要环节。本书将提供详尽的指导，涵盖数据清洗、缺失值处理、异常值识别以及变量选择等关键步骤。对于自变量的选择，我们将讨论多重共线性、变量的代表性以及如何根据理论知识和数据探索性分析来构建具有解释力的模型。 在模型评估方面，本书将超越传统的R²指标，介绍适合有序回归模型的评估指标，如伪R²（Pseudo R²）的不同类型（例如McFadden R²，Cox & Snell R²，Nagelkerke R²），以及AUC（Area Under the ROC Curve）在多分类场景下的推广应用。我们还将讲解混淆矩阵（Confusion Matrix）在有序回归模型中的应用，以及如何计算准确率、精确率、召回率和F1分数等指标，并重点分析模型在不同响应类别上的预测表现。 本书的一大亮点是其丰富的案例研究。我们将选取来自不同领域的真实数据集，涵盖经济学、心理学、流行病学、社会学和市场研究等多个学科。每个案例都将详细展示从数据理解、模型选择、参数估计、结果解释到模型验证的完整流程。读者将通过这些案例学习如何在实际工作中应用有序回归模型解决复杂问题，例如： 市场营销领域： 分析消费者对产品的满意度等级，识别影响消费者忠诚度的关键因素。 医学研究领域： 评估不同治疗方案对患者疾病严重程度的影响，预测治疗效果。 社会科学领域： 研究社会经济地位对教育成就等级的影响，探索社会不平等问题。 金融领域： 预测客户的信用风险等级，识别高风险客户。 此外，本书还将介绍处理共线性、交互作用以及模型诊断的进阶技巧。我们将探讨如何检验和解释自变量之间的交互作用对有序响应变量的影响，这有助于我们发现更精细的统计规律。模型诊断部分将重点关注残差分析，帮助读者识别模型未能充分捕捉的模式，并提出改进模型的建议。 最后，本书会简要介绍贝叶斯框架下的有序回归模型，为有兴趣的读者提供进一步探索的方向。虽然篇幅有限，但我们将勾勒出贝叶斯方法在处理不确定性、纳入先验知识以及模型比较方面的优势。 《有序回归模型：精细化数据洞察的基石》旨在赋能读者，使其能够自信地处理和分析具有顺序特性的响应变量数据，从中提取更准确、更深入的洞察，并最终将这些洞察转化为有价值的决策。无论是初学者还是有一定经验的研究者，本书都将是您在有序数据分析领域不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆