解释概率模型:LOGIT.PROBIT以及其他广义线性模型

本书特色

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《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。*后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。

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内容简介

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某件事发生的概率是多少？某个自变量与此事件概率之间有什么关系？此类问题是社会科学研究着经常遇到的。社会科学家会用概率模型来解释很多问题，许多学生虽然会运用这些模型，但似乎对这些模型并不十分了解，因此有必要对这些模型进行系统解释。《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》就是一本相当详细的对多种概率模型进行解释的著作。本书的目的就是展示如何解释从各种概率模型中得出的结果。可以说本书非常基础，但也非常系统全面。

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作者简介

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廖福挺 ，1982年毕业于北京语言大学外语系英语专业。现任美国伊利诺伊大学香槟分校社会学和统计学教授、社会学系主任，东亚太平洋地区研究中心主任。

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目录

第1章 介绍
第1节 为什么要用概率模型？
第2节 为什么需要解释？
第2章 广义线性模型和对其系数的解释
第1节 广义线性模型
第2节 解释参数估计
第3章 二分的logit和probit模型
第1节 logit模型
第2节 解释logit模型
第3节 probit模型
第4节 解释probit模型
第5节 logit还是probit模型呢？
第4章 序列logit和probit模型
第1节 模型
第2节 解释序列logit和probit模型
第5章 有序logit和probit模型
第1节 模型
第2节 解释有序logit和probit模型
第6章 多类别logit模型
第1节 模型
第2节 解释多类别logit模型
第7章 条件logit模型
第1节 模型
第2节 解释条件logit模型第8章 泊松回归模型
第1节 模型
第2节 解释泊松回归
第9章 总结
第1节 概括
第2节 概率模型的正文
第3节 解释概率模型的进一步评论注释参考文献译名对照表

封面

书名:解释概率模型:LOGIT.PROBIT以及其他广义线性模型

作者:(美)廖福挺

页数:139

定价:¥30.0

出版社:格致出版社

出版日期:2018-04-01

ISBN:9787543228481

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