廣義線性模型導論

內容概要

喬治·H·鄧特曼、何滿鎬所著的《廣義線性模型導論》的根本目標是：對于熟悉經典線性回歸的普通社會科學研究者，要如何從線性回歸模型推廣到非連續(xù)自變量的其他模型，而不失兩種模型間的共同根基及相似性?本書兩位作者陪著讀者走訪這一過程，并在沿途中啟蒙不識此道者，這也對叢書提供了有益的增補。

作者簡介

作者：（美國）喬治·H.鄧特曼（George H.Dunteman） （加拿大）何滿鎬（Moon-Ho R.Ho） 譯者：林毓玲

書籍目錄

序
第1章  廣義線性模型
第2章  一些基礎的模型化概念
  第1節(jié)  作為類別變量的自變量
  第2節(jié)  回歸模型的必要成分
第3章  經典多元回歸模型
  第1節(jié)  假設與模型方法
  第2節(jié)  回歸分析結果
  第3節(jié)  多元相關
  第4節(jié)  假設檢驗
第4章  廣義線性模型的基本原則
  第1節(jié)  指數(shù)家族分布
  第2節(jié)  經典正態(tài)回歸
  第3節(jié)  logistic回歸
  第4節(jié)  比例風險生存模型
第5章  最大似然估計
第6章  離差和擬合優(yōu)度
  第1節(jié)  使用離差進行假設檢驗
  第2節(jié)  擬合優(yōu)度
  第3節(jié)  通過殘差分析衡量擬合優(yōu)度
第7章  logistic回歸
  第1節(jié)  logistic回歸概述
  第2節(jié)  logistic回歸實例
第8章  泊松回歸
  第1節(jié)  泊松回歸概述
  第2節(jié)  泊松回歸模型實例
第9章  生存分析
  第1節(jié)  生存時間分布
  第2節(jié)  指數(shù)生存模型
  第3節(jié)  指數(shù)生存模型實例
第10章  結論
附錄
參考文獻
譯名對照表

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   此研究涉及分別對男性和女性模型化不同類型的紀律違反率。男性和女性之所以被分開模型化，是因為男性有較高的違反率，且預期FSA／SSA及其他協(xié)變量對于紀律違反率的效用在男女間有所不同，即，假設FSA／SSA及大多數(shù)其他協(xié)變量與性別有交互作用。我們著重用泊松回歸來模型化男性囚犯的總的或整體的紀律違反率。這在此研究計劃的所有泊松回歸模型估計中可能是最重要的，因為監(jiān)獄中的囚犯大多是男性，且他們的紀律違反率比女性囚犯高。 泊松回歸模型的樣本數(shù)為11738。這些囚犯的記錄沒有缺失值。另外1026名囚犯因為有缺失數(shù)據(jù)被排除在分析之外。因為依據(jù)FSA和SSA判刑的囚犯可能在重要的背景特征上有所差異，也因此被預期會與紀律違反率有關，故需要將它們作為協(xié)變量，與FSA／SSA這一“甄別”（treatment）或政策變量一同放入模型，以調整FSA／SSA政策變量對協(xié)變量的影響效應。在囚犯記錄數(shù)據(jù)中有許多可能的協(xié)變量，但根據(jù)邏輯上的考慮和過去的研究，我們只選擇了由某些協(xié)變量所構成的一個次集合。 主要感興趣的變量為結構判決相對于公平判決這一政策變量，以0—1指標置入模型中，0表示公平判決，1表示結構判決。因此，公平判決代表參照組，用來和結構判決比較。此0—1變量的回歸參數(shù)代表了結構判決相對于公平判決的影響效應。在此模型中，該參數(shù)已經調整了其他協(xié)變量的影響效應。 用一個三級的類別變量反映囚犯被判的犯罪類型。第一級是暴力犯罪；第二級是財產犯罪；第三級是公共秩序犯罪。我們假定因暴力犯罪而被判刑的囚犯會較其他兩種非暴力犯罪類型的囚犯有更高的紀律違反率。因為有三種犯罪類別，需要兩個0～1指標變量來代表這個三級的犯罪變量。注意，第三個指標是多余的，因為只要知道任何兩個指標變量的值，剩余的一個指標變量值就可以被確定了。因為三個指標變量之間具有完全的多重共線性，所以其中一個必須從模型中去除。我們采用舍棄代表公共秩序犯罪類別的0—1指標變量。兩個剩余的指標變量被編碼如下：暴力犯罪編碼為1，如果該囚犯為暴力犯罪群體中的一員，為0則否；財產犯罪編碼為1，如果該囚犯為財產犯罪群體中的一員，為0則否。同樣的，關于財產犯罪類的回歸參數(shù)測量的是作為財產犯罪群體中的一員相對于作為公共秩序犯罪群體中的一員的效應。 種族有三個類別：黑人、白人和其他。白人被選為參照組。模型中包含一個0—1的黑人指標變量和一個0—1的其他種族的指標變量。因此，黑人的回歸參數(shù)反映了相對于白人而言，黑人的紀律違反率。同樣的，其他種族群體指標變量反映了相對于白人群體而言，屬于其他種族群體的紀律違反率。

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