Categorical Data Analysis, Second Edition - Agresti

简介：
A_categorical_Data_Analysis_Second_Edition是由统计学专家Alan Agresti编著的一本关于分类数据分析的经典教材。本书深入浅出地介绍了各类模型及其应用，广泛应用于社会科学研究中。 《分类数据分析第二版》是由佛罗里达大学统计学教授Alan Agresti撰写的一本权威参考书籍，专为从事统计研究的专业人士以及生物统计领域的科学家设计。本书全面介绍了分析分类数据的重要方法，并根据最新研究成果及新一代专业人士和学生的需求进行了更新。 ### 主要内容及新特点 #### 1. 更新与新增内容 - **三章关于重复测量和集群分类数据的方法**：包括边缘模型及其关联的广义估计方程（GEE）方法，以及包含随机效应的混合模型。 - **强化了逻辑回归建模**：针对二分类和多分类数据的应用更加详尽。 - **SAS软件使用指南**：附录中提供了如何用SAS进行书中几乎所有分析的具体步骤。 - **序变量处理指南**：提供具体指导，说明如何区别对待序变量与名义变量。 - **小样本精确程序讨论**：增加了对小样本情况下精确检验方法的讨论。 - **真实数据分析示例**：超过100个基于实际数据集的例子展示了各种分析方法的应用场景。 - **习题集**：包含600多道练习题，帮助读者巩固所学知识。 #### 2. 关键方法介绍 - **广义线性模型(GLMs)**：本书的核心在于通过广义线性模型框架连接逻辑回归、泊松回归和负二项回归等离散数据模型，并应用于连续数据的正态回归。 - **逻辑回归**：针对二分类及多分类数据建模，逻辑回归分析能够有效地探索变量之间的关系。 - **边缘模型与广义估计方程(GEE)**：在处理重复测量时，边缘模型提供了一种非参数化的方法来通过GEE估计相关数据集中的参数。 - **混合模型**：对于具有层次结构的数据集，混合模型结合了固定效应和随机效应，特别适合于集群数据分析。 ### 章节内容概览 - **第1章：简介 – 分类数据的分布与推断**：介绍了分类响应变量的概念，并讨论适用于这些类型数据的概率分布以及统计推断方法。 - **第 2 章：描述性交叉表**：这一章节重点介绍交叉表中的概率结构，比较两个比例并探讨分层2×2表格中部分关联和更大规模表格的扩展关系。 - **第3章：交叉表推断**：提供了关于相关参数置信区间计算方法、独立性的假设检验以及小样本情况下的独立性测试等。 ### 教学资源 - **教师手册**：包含所有习题的答案，可以从Wiley出版社获取。 - **SAS软件示例**：书末附录提供使用SAS进行数据分析的具体步骤和实例。 本书不仅提供了全面深入的理论基础，还通过丰富的实际案例展示了各种分析方法的应用场景。无论是初学者还是有经验的研究人员，《分类数据分析第二版》都是一本不可多得的重要参考书籍。