Купить книгу «Регрессионные модели для категориальных зависимых переменных с использованием Stata», третье издание на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

Книга «Регрессионные модели для категориальных зависимых переменных с использованием Stata, третье издание » Дж. Скотта Лонга и Джереми Фриза является незаменимым справочником для тех, кто использует Stata для построения и интерпретации регрессионных моделей для категориальных данных. Хотя регрессионные модели для категориальных зависимых переменных распространены, лишь немногие учебники объясняют, как интерпретировать такие модели; эта книга решительно восполняет этот пробел.

Третье издание разделено на две части. Часть I начинается с превосходного введения в Stata и продолжается общим рассмотрением оценки, проверки, подгонки и интерпретации моделей для категориальных зависимых переменных. Таким образом, книга доступна как для новых пользователей Stata, так и для тех, кто только начинает работать с анализом категориальных данных. Часть II посвящена всестороннему рассмотрению оценки и интерпретации для бинарных, порядковых, номинальных и счетных результатов.

Читатели, знакомые с предыдущими изданиями, найдут в третьем издании множество изменений. Целая глава теперь посвящена интерпретации регрессионных моделей с использованием прогнозов. Эта концепция более подробно рассматривается во второй части. Авторы также обсуждают, как многочисленные улучшения, внесенные в Stata за последние годы — факторные переменные, предельные эффекты с помощью marginsplot , построение графиков прогнозов с использованием marginsplot — облегчают анализ категориальных данных.

Авторы предлагают ряд новых методов, использующих прогнозы для интерпретации влияния переменных в регрессионных моделях. Читатели найдут все обсуждения статистических концепций, подкрепленные конкретными примерами. Все примеры, наборы данных и команды, написанные авторами, доступны на веб-сайте авторов, поэтому читатели могут легко воспроизвести примеры с помощью Stata.

Примеры в новом издании также иллюстрируют изменения в популярных командах SPost, разработанных авторами, после недавней переработки, вдохновленной меняющимися взглядами авторов на интерпретацию. Читатели заметят, что SPost теперь в полной мере использует возможности команды margins и гибкость обозначения факторных переменных. Лонг и Фриз также предлагают набор новых команд, включая mchange , mtable и mgen . Эти команды дополняют margins , помогая в интерпретации модели, проверке гипотез и диагностике модели. Они предлагают те же синтаксические удобства, которые ожидают пользователи Stata, например, включение степеней или взаимодействий ковариат в регрессионные модели и беспрепятственную работу со сложными данными опросов. Авторы также обсуждают, как использовать эти команды для оценки предельных эффектов, либо усредненных по выборке, либо оцененных при фиксированных значениях регрессоров.

Третье издание книги «Регрессионные модели для категориальных зависимых переменных с использованием Stata» продолжает предлагать те же высококачественные практические руководства, что и предыдущие издания. Оно также содержит значительные улучшения по сравнению с предыдущими изданиями — новый контент, обновленную информацию о Stata и обновленные команды, разработанные самими авторами. Эта книга должна быть на полке каждого исследователя-практика, анализирующего категориальные данные, и является бесценным учебным ресурсом для студентов и других, кто только начинает работать с анализом категориальных данных.