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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
《廣義潛變量模型:多層次、縱貫性以及結構方程模型》綜合以及擴展了各種潛變量模型，包括多層次模型、廣義線性混合模型、縱貫性模型、題器響應模型、潛類模型以及結構方程模型。通過對潛變量模型的介紹，作者清晰地解釋及比較了生物統計學、心理計量學、經濟計量學以及統計學對模型估計及預測的方法。該書同時向研究人員展現了如何應用潛變量模型在社會學、經濟學、心理學、醫學等不同學科去解決實質性問題，該書所提供的經驗案例詳細具體，并包含有軟件計算過程及數據，非常適合學習。
作者簡介
作者：（美國）斯科隆多（Anders Skrondal） （美國）赫斯基思（Sophia Rabe-Hesketh） 譯者：陳華珊 葉鵬飛 李洋
安德斯·斯科隆多是英國倫敦經濟學院統計學系教授。
索菲亞·拉貝－赫斯基思是美國加州伯克利大學教育學院教授及生物統計學系教授。
譯者簡介：
陳華珊，中國社會科學院社會學所助理研究員，從事社會學方法論及組織社會學研究。
葉鵬飛，中國勞動關係學院工會學系講師，清華大學博士畢業，主要研究領域是勞工和城市社會學。
李洋，北京市社會科學院社會學研究所助理研究員，清華大學博士畢業。
陳華珊翻譯第5章至第11章以及第13章和第14章。葉鵬飛翻譯了第1章、第2章和第3章。李洋翻譯了第4章和第12章。
安德斯·斯科隆多是英國倫敦經濟學院統計學系教授。
索菲亞·拉貝－赫斯基思是美國加州伯克利大學教育學院教授及生物統計學系教授。
譯者簡介：
陳華珊，中國社會科學院社會學所助理研究員，從事社會學方法論及組織社會學研究。
葉鵬飛，中國勞動關係學院工會學系講師，清華大學博士畢業，主要研究領域是勞工和城市社會學。
李洋，北京市社會科學院社會學研究所助理研究員，清華大學博士畢業。
陳華珊翻譯第5章至第11章以及第13章和第14章。葉鵬飛翻譯了第1章、第2章和第3章。李洋翻譯了第4章和第12章。
目次
第1部分 方法論
1 潛變量無所不在
1.1 介紹
1.2 帶有測量誤差的“真實”變量
1.3 假設構念
1.4 未觀測到的異質性（Unobserved heterogeneity）
1.5 缺失值與反事實
1.6 潛響應
1.7 產生靈活分布
1.8 組合不同來源的個體單元信息
1.9 總結
2 對不同響應過程建模
2.1 介紹
2.2 廣義線性模型
2.3 廣義線性模型的擴展
2.4 潛響應方程（Latent response formulation）
2.5 存續或生存的建模
2.6 總結與進一步閱讀
3 經典潛變量模型
3.1 介紹
3.2 多層次回歸模型
3.3 因子模型和題器響應模型
3.4 潛類模型
3.5 帶有潛變量的結構方程模型
3.6 縱貫性模型
3.7 總結與進一步閱讀
4 一般模型框架
4.1 介紹
4.2 響應模型
4.3 潛變量的結構模型
4.4 干擾項分布
4.5 參數約束和基本參數
4.6 潛變量和線性估計量的簡化式
4.7 潛變量的矩結構
4.8 觀測響應和潛響應的邊緣矩結構
4.9 簡化式分布和似然
4.10 簡化式參數
4.11 總結與進一步閱讀
5 辨識與等價
5.1 介紹
5.2 辨識
5.3 等價
5.4 總結與進一步閱讀
6 估計
6.1 引言
6.2 最大似然：封閉形式的邊緣似然性
6.3 最大似然：近似邊緣似然
6.4 似然最大化
6.5 非參數最大似然估計
6.6 受約束／殘差最大似然（REML）
6.7 有限信息方法
6.8 最大偽似然估計
6.9 廣義估計方程（GEE）
6.10 固定效應方法
6.11 貝葉斯方法
6.12 總結·
7 潛變量賦值
7.1 介紹
7.2 后驗分布
7.3 經驗貝葉斯（EB）
7.4 經驗貝葉斯眾數（Empirical Bayesmodal，EBM）
7.5 最大似然法
7.6 在“線性案例”中幾種記分法的關係
7.7 專門的計分方法
7.8 潛變量計分和分類的使用t
7.9 總結與進一步閱讀
8 模型設定與推論
8.1 介紹
8.2 統計建模
8.3 推論（基於似然）
8.4 模型選擇：相對擬合標準
8.5 模型充分性：全局絕對擬合標準
8.6 模型診斷：局部絕對擬合標準
8.7 總結與進一步閱讀
第2部分 應用研究
9 二項響應
9.1 介紹
9.2 兒童呼吸道感染研究：隨機截距模型
9.3 心肌梗塞診斷：潛類模型
9.4 數學推理：題器響應模型
9.5 尼古丁咀嚼膠與戒煙：元分析
9.6 妻子的就業轉換：馬爾可夫模型及未觀測到的異質性
9.7 白靴兔計數：捕獲一再捕獲模型及異質性
9.8 對墮胎的態度：多層次題器響應模型
9.9 總結與進一步閱讀
10 定序響應
10.1 介紹
10.2 性教育群組隨機試驗：潛增長曲線模型
10.3 政治效能：因子維度及題器偏誤
10.4 生活滿意度：定序有衡正態概率因子模型（Ordinal scaled probit factormodel
10.5 總結與進一步閱讀
11 事件數
11.1 介紹
11.2 兒童牙病防治：過度離散模型
11.3 癲癇癥治療：隨機系數模型
11.4 蘇格蘭唇癌：疾病製圖
11.5 總結與進一步閱讀
12 存續與生存響應
12.1 介紹
12.2 多重事件群集存續數據的建模
12.3 吸煙的肇端：離散時間脆弱模型
12.4 鍛煉和心絞痛：成比例風險隨機效應和因子模型
12.5 總結與進一步閱讀
13 比較響應：多分類響應及排序數據
13.1 介紹
13.2 異質性及“無關選項獨立性
13.3 模型結構
13.4 不列顛普選：離散選擇及排序的多層次模型
13.5 后物質主義：排序的潛類模型
13.6 咖啡機的消費偏好：結合選擇模型（conjoint choice model）
13.7 總結與進一步閱讀
14 多過程響應與混合響應
14.1 介紹
14.2 飲食與心臟病：協變量測量誤差模型
14.3 生殖器皰疹與子宮頸癌：一項病例對照研究的潛類協變量測量誤差模型
14.4 職業培訓與壓力：服從者平均因果效應模型
14.5 醫師建議及飲酒：內生試驗模型
14.6 肝硬化治療：生存與指標聯合模型
14.7 總結與進一步閱讀
術語對照表
人名對照表
參考文獻
1 潛變量無所不在
1.1 介紹
1.2 帶有測量誤差的“真實”變量
1.3 假設構念
1.4 未觀測到的異質性（Unobserved heterogeneity）
1.5 缺失值與反事實
1.6 潛響應
1.7 產生靈活分布
1.8 組合不同來源的個體單元信息
1.9 總結
2 對不同響應過程建模
2.1 介紹
2.2 廣義線性模型
2.3 廣義線性模型的擴展
2.4 潛響應方程（Latent response formulation）
2.5 存續或生存的建模
2.6 總結與進一步閱讀
3 經典潛變量模型
3.1 介紹
3.2 多層次回歸模型
3.3 因子模型和題器響應模型
3.4 潛類模型
3.5 帶有潛變量的結構方程模型
3.6 縱貫性模型
3.7 總結與進一步閱讀
4 一般模型框架
4.1 介紹
4.2 響應模型
4.3 潛變量的結構模型
4.4 干擾項分布
4.5 參數約束和基本參數
4.6 潛變量和線性估計量的簡化式
4.7 潛變量的矩結構
4.8 觀測響應和潛響應的邊緣矩結構
4.9 簡化式分布和似然
4.10 簡化式參數
4.11 總結與進一步閱讀
5 辨識與等價
5.1 介紹
5.2 辨識
5.3 等價
5.4 總結與進一步閱讀
6 估計
6.1 引言
6.2 最大似然：封閉形式的邊緣似然性
6.3 最大似然：近似邊緣似然
6.4 似然最大化
6.5 非參數最大似然估計
6.6 受約束／殘差最大似然（REML）
6.7 有限信息方法
6.8 最大偽似然估計
6.9 廣義估計方程（GEE）
6.10 固定效應方法
6.11 貝葉斯方法
6.12 總結·
7 潛變量賦值
7.1 介紹
7.2 后驗分布
7.3 經驗貝葉斯（EB）
7.4 經驗貝葉斯眾數（Empirical Bayesmodal，EBM）
7.5 最大似然法
7.6 在“線性案例”中幾種記分法的關係
7.7 專門的計分方法
7.8 潛變量計分和分類的使用t
7.9 總結與進一步閱讀
8 模型設定與推論
8.1 介紹
8.2 統計建模
8.3 推論（基於似然）
8.4 模型選擇：相對擬合標準
8.5 模型充分性：全局絕對擬合標準
8.6 模型診斷：局部絕對擬合標準
8.7 總結與進一步閱讀
第2部分 應用研究
9 二項響應
9.1 介紹
9.2 兒童呼吸道感染研究：隨機截距模型
9.3 心肌梗塞診斷：潛類模型
9.4 數學推理：題器響應模型
9.5 尼古丁咀嚼膠與戒煙：元分析
9.6 妻子的就業轉換：馬爾可夫模型及未觀測到的異質性
9.7 白靴兔計數：捕獲一再捕獲模型及異質性
9.8 對墮胎的態度：多層次題器響應模型
9.9 總結與進一步閱讀
10 定序響應
10.1 介紹
10.2 性教育群組隨機試驗：潛增長曲線模型
10.3 政治效能：因子維度及題器偏誤
10.4 生活滿意度：定序有衡正態概率因子模型（Ordinal scaled probit factormodel
10.5 總結與進一步閱讀
11 事件數
11.1 介紹
11.2 兒童牙病防治：過度離散模型
11.3 癲癇癥治療：隨機系數模型
11.4 蘇格蘭唇癌：疾病製圖
11.5 總結與進一步閱讀
12 存續與生存響應
12.1 介紹
12.2 多重事件群集存續數據的建模
12.3 吸煙的肇端：離散時間脆弱模型
12.4 鍛煉和心絞痛：成比例風險隨機效應和因子模型
12.5 總結與進一步閱讀
13 比較響應：多分類響應及排序數據
13.1 介紹
13.2 異質性及“無關選項獨立性
13.3 模型結構
13.4 不列顛普選：離散選擇及排序的多層次模型
13.5 后物質主義：排序的潛類模型
13.6 咖啡機的消費偏好：結合選擇模型（conjoint choice model）
13.7 總結與進一步閱讀
14 多過程響應與混合響應
14.1 介紹
14.2 飲食與心臟病：協變量測量誤差模型
14.3 生殖器皰疹與子宮頸癌：一項病例對照研究的潛類協變量測量誤差模型
14.4 職業培訓與壓力：服從者平均因果效應模型
14.5 醫師建議及飲酒：內生試驗模型
14.6 肝硬化治療：生存與指標聯合模型
14.7 總結與進一步閱讀
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