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| 編輯推薦: |
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革新研究理念,丰富研究工具,最权威、最前沿的定量研究方法指南。
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| 內容簡介: |
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本书由四种讨论定量方法的小册子组成,分别是《理解回归假设》、《回归诊断简介》、《虚拟变量回归》以及《多元回归中的交互作用》。《线性回归分析基础》的主要内容如书名所示,是介绍社会学研究分析方法之一,即线性回归。线性回归分析是社会科学研究中最常见的分析方法,《线性回归分析基础》通过介绍回归分析的假设,进而提出新的变量分析方法,对回归分析中的各变量及其相互关系进行阐述,为读者提供了一套完整的线性回归分析的方法。
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| 關於作者: |
吴晓刚,美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)社会学博士,香港科技大学社会科学部教授、香港科技大学应用社会经济研究中心主任。主要研究领域为社会分层和流动、劳动力市场和经济社会学、教育、社会人口学、统计学和定量研究方法。多篇论文发表于American
Joumal ofSociology、American Sociological
Revlew、SocialForces等国际著名专业杂志上。2006年获美国国家教育学院Spencer博士后研究奖学金;2007年“以精辟数据研究中国社会”获美国社会学亚洲人/亚裔美国人“青年学人”奖。目前担任多家英文学术期刊的编委和SSCI期刊Chinese
Sociological
Revlew(CSR)的主编。香港科技大学应用社会经济研究中心(CASER)成立于2009年12月。中心倡导以定量社会科学研究为主,兼容多种研究方法,结合多学科视角,对中国面临的重大社会经济问题及其对人民生活福祉的影响进行实证研究。中心的研究项目涉及教育、就业、不平等、贫困、移民、健康等等。中心主持了“香港社会动态追踪调查”,并与中国人民大学合作,参与“中国教育追踪调查”。中心强调研究的科学性、独立性和社会意义,并期望通过讨论会和工作坊以激发讨论,将研究成果与更多的公众分享。
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| 目錄:
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理解回归假设
序
第1章 简介
第2章 回归假设的正式描述
第3章 “体重”的案例
第4章 如何得到满意的回归假设结果
第5章 回归假设的实质意义
第6章 结论
注释
参考文献
译名对照表
回归诊断简介
序
第1章 概论
第2章 最小二乘回归
第3章 共线性
第4章 奇异值与强影响数据
第5章 非正态分布误差
第6章 不一致的误差方差
第7章 非线性
第8章 离散数据
第9章 最大似然法、计分检验和构造变量
第10章 建议
附录
参考文献
译名对照表
虚拟变量回归
序
第1章 简介
第2章 构建虚拟变量
第3章 虚拟变量回归
第4章 估计组影响差异
第5章 可替代虚拟变量编码方案
第6章 虚拟变量用法专题
第7章 结论
注释
参考文献
译名对照表
多元回归中的交互作用
序
第1章 导论
第2章 双向交互作用
第3章 三向交互作用
第4章 其他重要问题
注释
参考文献
译名对照表
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