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本書共分為6章，主要內容包括:線性固定效應模型:基本原理；固定效應:Logistic回歸；計數變量的固定效應模型；事件史數據的固定效應等模型。
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作者:(美)保爾·D.埃里森(Paul D. Allison)
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保爾·D.埃里森編著的《固定效應回歸模型》內容介紹：回歸模型中，不管分析單位是個人、單位還是國家，每個案例在不同時點上的殘差都將存在一定的相關或互相依賴，這通常是因為不同案例在某些未被觀察到的特征上存在差異造成的。此時，回歸模型有關誤差項相互獨立的假定被違背（盡管這個一般規律同樣適應于限值因變量回歸，但這里我們將討論限定在線性模型上）。
目次
序
第1章 導論
第2章 線性固定效應模型：基本原理
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 兩期數據差分法的擴展
第3節 每個個體被觀察三期及以上的一階差分方法
第4節 每個個體被觀察兩期及以上的虛擬變量法
第5節 在固定效應法中設置與時間的交互作用
第6節 與隨機效應模型的比較
第7節 混合（模型）法（A Hybrid Method）
第8節 總結
第3章 固定效應logistic回歸
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 三期及多期數據（固定效應分析）
第3節 與時間的交互作用
第4節 混合（模型）法
第5節 多分類反應變量的（固定效應）方法
第6節 總結
第4章 計數變量的固定效應模型
第1節 每個個體被觀察兩期的計數數據泊松模型
第2節 多期數據泊松模型
第3節 計數數據的固定效應負二項模型
第4節 混合（模型）法
第5節 總結
第5章 事件史數據的固定效應模型
第1節 cox回歸
第2節 帶固定效應的cox回歸
第3節 附加說明
第4節 cox回歸混合模型法
第5節 非重復性事件的固定效應事件史法
第6節 總結
第6章 固定效應結構方程模型
第1節 隨機效應作為潛變量的模型
第2節 固定效應作為潛變量的模型
第3節 固定效應和隨機效應的折中
第4節 帶滯后自變量的交互效應
第5節 總結
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照表
第1章 導論
第2章 線性固定效應模型：基本原理
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 兩期數據差分法的擴展
第3節 每個個體被觀察三期及以上的一階差分方法
第4節 每個個體被觀察兩期及以上的虛擬變量法
第5節 在固定效應法中設置與時間的交互作用
第6節 與隨機效應模型的比較
第7節 混合（模型）法（A Hybrid Method）
第8節 總結
第3章 固定效應logistic回歸
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 三期及多期數據（固定效應分析）
第3節 與時間的交互作用
第4節 混合（模型）法
第5節 多分類反應變量的（固定效應）方法
第6節 總結
第4章 計數變量的固定效應模型
第1節 每個個體被觀察兩期的計數數據泊松模型
第2節 多期數據泊松模型
第3節 計數數據的固定效應負二項模型
第4節 混合（模型）法
第5節 總結
第5章 事件史數據的固定效應模型
第1節 cox回歸
第2節 帶固定效應的cox回歸
第3節 附加說明
第4節 cox回歸混合模型法
第5節 非重復性事件的固定效應事件史法
第6節 總結
第6章 固定效應結構方程模型
第1節 隨機效應作為潛變量的模型
第2節 固定效應作為潛變量的模型
第3節 固定效應和隨機效應的折中
第4節 帶滯后自變量的交互效應
第5節 總結
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照表
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