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應用STATA做統計分析(更新至STATA12原書第8版)

  • 作者：(美)勞倫斯·C.漢密爾頓|責編:王軍//李維傑|譯者:巫錫煒//焦開山//李丁
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302466659
  • 出版日期：2017/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：425
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    《應用STATA做統計分析更新至STATA 12（原書第8版）》將引導你通往功能強大的一流統計軟體——針對Stata12更新了主題、示例和內容編排。
    本書為學生和研究人員開啟了充分利用倍受歡迎的Stata軟體的大門，此軟體為數據管理和統計分析提供了一個快捷、靈活且易用的平台。
    本書內容全面，針對Stata12做了大幅修訂，呈現了大量示例以說明如何應用Stata完成各式各樣的任務。與Stata本身一樣，《應用STATA做統計分析更新至STATA 12（原書第8版）》將助你緊跟潮流，暢遊于現代數據分析領域。內容包括：
    介紹數據管理的一整章，包括如何創建、導入、合併數據集或改變數據組織結構。
    結合示例介紹Stata的製圖功能，包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和曲線標繪圖到回歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪製詳細的、符合發表要求的圖形。
    基本統計工具，包括製表、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及回歸分析。
    高級方法，包括lowess回歸、穩健回歸、分位數回歸、非線性回歸和Box-Cox回歸；logit、序次logit和多項logit模型；生存分析、事件計數分析和泊松分析；一般化線性建模（GLM）；因子分析和聚類分析；ARIMA和ARMAX時間序列建模；以及多層或混合效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明，並側重統計分析結果的解釋。    新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析；用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、線性回歸、logit或混合效應建模所得的結果；結構方程建模（SEM）；因子分在回歸中的使用；以及缺失值的多重插補。
    時新且有趣的示例數據集，包括3個新近的調查和追蹤氣候?古變化的時間序列。
    用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創建數據管理和分析的新工具。
作者介紹
(美)勞倫斯·C.漢密爾頓|責編:王軍//李維傑|譯者:巫錫煒//焦開山//李丁
目錄
第1章  Stata軟體與Stata的資源
  1.1  本書體例的說明
  1.2  一個Stata操作的例子
  1.3  Stata的文件管理與幫助文件
  1.4  搜尋信息
  1.5  Stata公司
  1.6  《Stata期刊》
  1.7  應用Stata的圖書
第2章  數據管理
  2.1  命令示範
  2.2  創建一個新的數據集
  2.3  通過複製和粘貼創建新數據集
  2.4  定義數據的子集：in和if選擇條件
  2.5  創建和替代變數
  2.6  缺失值編碼
  2.7  使用函數
  2.8  數值和字元串之間的格式轉換
  2.9  創建新的分類變數和定序變數
  2.10  標注變數下標
  2.11  導入其他程序的數據
  2.12  合併兩個或多個Stata文件
  2.13  數據分類匯總
  2.14  重組數據結構
  2.15  使用權數
  2.16  生成隨機數據和隨機樣本
  2.17  編製數據管理程序
第3章  製圖
  3.1  命令示範
  3.2  直方圖
  3.3  箱線圖
  3.4  散點圖和疊並
  3.5  曲線標繪圖和連線標繪圖
  3.6  其他類型的二維標繪圖
  3.7  條形圖和餅圖
  3.8  對稱圖和分位數圖
  3.9  給圖形添加文本
  3.10  使用do文件製圖
  3.11  讀取與合併圖形
  3.12  圖形編輯器
  3.13  創造性製圖
第4章  調查數據
  4.1  命令示範
  4.2  定義調查數據
  4.3  設計權數
  4.4  事後分層權數
  4.5  調查加權的表格和圖形
  4.6  多重比較的條形圖
第5章  概要統計及統計表
  5.1  命令示範
  5.2  測量變數的描述性統計

  5.3  探索性數據分析
  5.4  正態性檢驗和數據轉換
  5.5  頻數表和二維交互表
  5.6  多表和多維交互表
  5.7  均值、中位數以及其他概要統計量的列表
  5.8  使用頻數權數
第6章  方差分析和其他比較方法
  6.1  示範
  6.2  單樣本檢驗
  6.3  兩樣本檢驗
  6.4  單因素方差分析
  6.5  雙因素和多因素方差分析
  6.6  因素變數和協方差分析
  6.7  預測值和誤差條形圖
第7章  線性回歸分析
  7.1  命令示範
  7.2  簡單回歸
  7.3  相關
  7.4  多元回歸
  7.5  假設檢驗
  7.6  虛擬變數
  7.7  交互效應
  7.8  方差的穩健估計
  7.9  預測值及殘差
  7.10  其他案例統計量
  7.11  診斷多重共線性和異方差性
  7.12  簡單回歸中的置信帶
  7.13  診斷回歸
第8章  高級回歸
  8.1  命令示範
  8.2  lowess修勻
  8.3  穩健回歸
  8.4  對rreg和qreg的更多應用
  8.5  曲線回歸
  8.6  曲線回歸
  8.7  Box-Cox回歸
  8.8  缺失值的多重填補
  8.9  結構方程建模
第9章  logistic回歸
  9.1  命令示範
  9.2  太空梭數據
  9.3  使用logistic回歸
  9.4  邊際或條件效應標繪圖
  9.5  診斷統計量與標繪圖
  9.6  對序次y的logistic回歸
  9.7  多項logistic回歸
  9.8  缺失值的多重填補——logit回歸的例子
第10章  生存模型與事件計數模型
  10.1  命令示範
  10.2  生存時間數據

  10.3  計數時間數據
  10.4  Kaplan-Meier存活函數
  10.5  Cox比例風險模型
  10.6  指數回歸與Weibull回歸
  10.7  泊松回歸
  10.8  一般化線性模型
第11章  主成分分析、因子分析和聚類分析
  11.1  命令示範
  11.2  主成分分析和主成分因子法
  11.3  旋轉
  11.4  因子分
  11.5  主因子法
  11.6  最大似然因子法
  11.7  聚類分析-
  11.8  聚類分析-
  11.9  因子分在回歸中的使用
  11.10  測量與結構方程模型
第12章  時間序列分析
  12.1  命令示範
  12.2  修勻
  12.3  時間標繪圖的更多例子
  12.4  最近的氣候變化
  12.5  時滯、前導和差分
  12.6  相關圖
  12.7  ARIMA模型
  12.8  ARMAX模型
第13章  多層與混合效應建模
  13.1  命令示範
  13.2  含隨機截距的回歸
  13.3  隨機截距和斜率
  13.4  多個隨機斜率
  13.5  多層嵌套
  13.6  重複測量
  13.7  截面時間序列
  13.8  混合效應logit回歸
第14章  編程入門
  14.1  基本概念與工具
  14.2  程序示範：multicat（畫出許多定類變數的圖）
  14.3  使用multicat
  14.4  幫助文件
  14.5  蒙特卡羅模擬
  14.6  用Mata進行矩陣編程
數據來源
參考文獻

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