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邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用STaTa統計

出版日期
2018/04/25
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789571196527

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非常熱門的統計方法──邏輯斯迴歸分析!

  邏輯模型(Logit model)為離散選擇法模型,且屬於多項變數分析。在我們周圍,邏輯迴歸的資料常出現在不同領域中,例如:生物醫學領域中憂鬱症狀之影響因子分析、法學研究中犯罪的因素,以及商業領域中,客戶關係管理、公司企業存活、客戶忠誠度分析等等,還可延伸到眾多領域!

  本書以STaTa介紹相關知識及理論,各章皆有實際案例分析,配合光碟資料檔與書中圖文指示練習,可讓學習者及研究者快速熟悉統計軟體的操作、強化基本功。本書適用科系包括:財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學及心理系、風險管理系、社會系、法學院、經濟系…等。

  •本書介紹分析二分類依變數時,最常使用的統計分析模型──邏輯斯迴歸模型。
  •本書提供精闢的實作例題分析,並結合計算機統計軟體使用,詳細闡述邏輯斯模型原理及應用,深入淺出,讓您有效率地學習。
  •以STaTa介紹相應離散選擇的模型適配方法,把離散選擇模型相關理論知識和軟體應用方法做系統性的整理。
  •統計常用41種軟體及大型資料庫之檔案格式,都可轉成STaTa來分析,功能十分龐大,您不可不知!
  •隨書附贈資料檔光碟
  • Chapter 01 二元(Binary) 依變數:邏輯斯迴歸(舊版logit、新版logistic 指令)
    • 1-1 STaTa 如何讀入各種資料格式之資料
      • 1-1-1 資料輸入的方法:問卷、Excel 檔的讀入
      • 1-1-2 SPSS 資料檔(*sav) 轉成STaTa 格式
      • 1-1-3 SAS 格式轉成STaTa
      • 1-1-4 R 軟體之格式轉成STaTa
      • 1-1-5 Logistic 迴歸的應用領域
      • 1-1-6 STaTa 之binary regression 選擇表之對應指令
      • 1-1-7 有限混合模型(finite mixtures models, FMM) 之對應指令
    • 1-2 簡單邏輯斯迴歸的入門
      • 1-2-1 簡單邏輯斯迴歸(logistic regression model) 的介紹
      • 1-2-2a 簡單logistic 迴歸分析:年齡與罹患冠心病(CHD) 關係
      • 1-2-2b Logistic 迴歸之練習題:年齡與罹患冠心病(CHD) 關係
    • 1-3 邏輯斯迴歸分析
      • 1-3-1 二元依變數之logistic 迴歸分析:大學申請入學之關鍵條件?
      • 1-3-2 如何挑選最佳解釋變數們:早產兒之危險因子(tabulate, gen、logistic/logit 指令)
    • 1-4 邏輯斯迴歸分析(logit、glm 指令)
      • 1-4-1 邏輯斯迴歸分析— (母蟹crab):(logit、prvalue、glm 指令)
      • 1-4-2 質性自變數之logit 迴歸(AZT 處理對AIDS 效果)(logit 指令)
    • 1-5 邏輯斯迴歸之建模法(logit、lrtest、tab1、lowess、fp/fracpoly 指令)
      • 1-5-1 評比敵對模型,適配指標有七種
      • 1-5-2a 邏輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional polynomial regression)(fp 或fracpoly 指令)
      • 1-5-2b 分式多項式迴歸(fractional polynomial regression):練習題(fp或fracpoly 指令)
    • 1-6 邏輯斯迴歸搭配ROC 曲線來做篩檢工具之分類準確性
      • 1-6-1 Type I 誤差α 及Type II 誤差β:ROC 圖切斷點的由來
      • 1-6-2 ROC 曲線、敏感度/特異性:不同篩檢工具之分類準確性比較
    • 1-7 Logit+ROC 曲線來評比敵對logit 模型,哪個好?
      • 1-7-1 ROC 曲線、cut-off 點
      • 1-7-2 Logit 模型搭配ROC 曲線來找最佳cut-off 點(logit、estatclassification、lsens、lroc、graph 指令)
    • 1-8 小數據:exact logistic regression(是否染愛滋病毒之二種血清檢測值)(exlogistic 指令)
    • 1-9 偏態(skewed) 邏輯斯迴歸:進口車vs 美國本土車的差異(scobit 指令)
  • Chapter 02 邏輯斯(Logistic) 迴歸的診斷(diagnostics)
    • 2-1 邏輯斯迴歸的假定(assumption)
      • 2-1-1 邏輯斯迴歸的IIA 假定(assumption)
      • 2-1-2 橫斷面Hausman 檢定:OLS vs 2SLS 誰優?(hausman 指令)
    • 2-2 界定誤差(specification error)
      • 2-2-1 多元(複) 線性迴歸診斷(diagnostics) 之重點整理
      • 2-2-2 線性迴歸的診斷
      • 2-2-3 邏輯斯迴歸的界定適當嗎?優質辦校之因素(logit、boxtid、linktest 指令)
    • 2-3 Logit 迴歸的診斷:適配度(logit、lfit、fitstat 指令)
      • 2-3-1 Logit 迴歸診斷之STaTa 指令
      • 2-3-2 Logit 模型適配度有三方法?優質辦校之因素(logit、lfit、fitstat 指令)
    • 2-4 共線性(collinearity) 診斷:優質辦校之因素(logit、lfit、estat gof、collin 指令)
    • 2-5 偵測influence 的觀察值:優質辦校之因素(scatter、clist 指令)
  • Chapter 03 離散選擇模型(a smp r o b i t 、ml o g i t 、fmlogit、bayes: mlogit、mprobit、clogit、asclogit、ologit、logit、xtologit、zip等指令)
    • 3-1 離散選擇模型(discrete choice models DCM)
      • 3-1-1 離散選擇模型(DCM) 概念
      • 3-1-2 離散選擇模型(DCM) 之數學式:以住宅選擇為例
    • 3-2 多項機率迴歸分析(multinomial probit regression):三種保險的選擇(mprobit 指令)
    • 3-3 多項概率模型來進行離散選擇建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit 指令)
      • 3-3-1 Alternative-specific multinomial probit regression:三種保險計畫的選擇(asmprobit 指令)
      • 3-3-2 使用多項概率模型進行離散選擇建模:四種旅行方式的選擇(asmprobit指令)
  • Chapter 04 Logit 迴歸、Linear Probability、Probit、Cox 迴歸之比較
    • 4-1 Probit 迴歸模型之解說
    • 4-2 Binary 依變數:linear probability probit 及logit 迴歸分析之比較
    • 4-3 Logit 模型、Cox 迴歸、probit 模型的概念比較
    • 4-4 異質機率模型:模擬資料(Heteroskedastic probit model)(hetprobit指令)
    • 4-5 Bivariate probit 迴歸vs 二個似乎無相關依變數「private vote」模型,誰優?(biprobit 指令)
  • Chapter 05 多分類(Multinomial) 依變數:多項邏輯斯迴歸分析(mlogit、asmprobit、mprobit、bayes: mlogit 指令)
    • 5-1 多項邏輯斯模型(multinominal logit model MNL)
    • 5-2 多項(multinomial) logit 迴歸之多項選擇
    • 5-3 Multinomial logit 迴歸之解說(mlogit 指令)
    • 5-4 Multinomial logit 迴歸分析:職業選擇種類(mlogit 指令)
    • 5-5 多項邏輯斯迴歸分析:乳房攝影(mammograph) 經驗的影響因素(mlogit 指令)
    • 5-6 邏輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional multinomial logit model):六種行政預算編列比例之因素(fmlogit 外掛指令)
    • 5-7 多項邏輯斯迴歸分析:12 地區宗教信仰3 選擇之因素(mlogit 指令)
  • Chapter 06 單層vs 多層次:Ordered logit 及其擴充模型(ologit、oprobit、rologit meoprobit、asmprobit、asroprobit、heckoprobit 指令)
    • 6-1 Ordered logit 及ordered probit 模型之概念
    • 6-2 Ordered logit 及ordered probit 迴歸分析:影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
    • 6-3 Ordered logit 迴歸分析:Copenhagen 的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit 指令)
    • 6-4 Extended ordered probit regression 迴歸分析:內生共變數之二階段機率迴歸(eoprobit 指令)
      • 6-4-1 內生共變數:工具變數(IV) 之重點整理
      • 6-4-2 Extended ordered probit regression 迴歸分析:健康狀況程度之因素(eoprobit 指令)
    • 6-5 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression:社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit 指令)
    • 6-6 Multilevel mixed-effects ordered probit regression:社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meoprobit 指令)
    • 6-7 Panel-data random-effects ordered logistic models:社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtologit 指令)
    • 6-8 等級—次序迴歸:四種方案偏好排名(rank-ordered logistic regression,rologit 指令)
    • 6-9 特定方案之等級—次序機率迴歸(alternative-specific rank-orderedprobit regression):四種工作特性偏好之影響因素(asroprobit 指令)
    • 6-10 Zero-inflated Poisson 迴歸vs zero-inflated ordered probitregression(zip、zioprobit 指令)
      • 6-10-1 零膨脹(zero-inflated)Poisson 分布
      • 6-10-2 Count 依變數:零膨脹Poisson 迴歸vs 負二項迴歸(zip、nbreg、prgen 指令)
      • 6-10-3 Zero-inflated ordered probit regression 練習:釣魚(zip 指令)
      • 6-10-4 零膨脹ordered probit 迴歸分析: 抽菸嚴重度之因素(zioprobit指令)
  • Chapter 07 配對資料的條件邏輯斯迴歸(clogit、asclogit、bayes: clogit 指令)
    • 7-1 配對資料的條件邏輯斯迴歸:案例—控制研究(clogit 指令)
    • 7-2 配對的條件邏輯斯迴歸分析:McFadden’s choice 模型(clogit 指令)
    • 7-3 Alternative-specific conditional logit (McFadden’s choice):汽車銷售調查法(asclogit 指令)
    • 7-4 Alternative-specific conditional logit model:選擇四種釣魚模式(asclogit指令)
    • 7-5 Alternative-specific conditional logit (McFadden’s choice)model練習題:避孕三種選擇(asclogit 指令)
  • Chapter 08 多層次邏輯斯迴歸(xtmelogit、asmixlogit、bayes: meologit 指令)
    • 8-1 分層隨機抽樣
    • 8-2 多層次邏輯斯迴歸(multilevel logistic regres-sion) (xtmelogit 指令)
      • 8-2-1 雙層次混合logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
      • 8-2-2 三層次logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
      • 8-2-3 混合效果logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
      • 8-2-4 Alternative-specific mixed logit regression(asmixlogit 指令)
    • 8-3 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression:社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit 指令)
    • 8-4 雙層巢狀模型:巢狀結構的餐廳選擇(nested model,nestreg 指令)
  • Chapter 09 Panel-data 邏輯斯迴歸(xtgee、xtlogit 指令)
    • 9-1 Panel-data 迴歸 (xtgee、xtlogit 指令)
    • 9-2 追蹤資料(panel-data) 分析之STaTa 相關指令
    • 9-3 追蹤資料(panel-data) 之基本模型
      • 9-3-1 panel 資料型態及其模型分類
      • 9-3-2 追蹤資料(panel-data) 四模型:線性vs 非線性模型
      • 9-3-3 追蹤資料(panel-data) 模型認定(identify) 與假設
    • 9-4 Panel-data logit 迴歸分析(xtgee、xtlogit 指令)
    • 9-5 Panel-data random-effects ordered logistic models (xtologit 指令)
    • 9-6 Random-effects ordered probit models:社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtoprobit 指令)
    • 9-7 互補log-log 迴歸(Random-effects and population-averaged cloglog models):加入工會嗎(xtcloglog 指令)
      • 9-7-1 對數邏輯分布(log-logistic):偏態分布
      • 9-7-2 Random-effects complementary log-log model:加入工會嗎(xtcloglog 指令)
  • 參考文獻

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