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刪截選擇性樣本及截斷數據的回歸模型/格致方法定量研究系列

  • 作者：(英)理查德·布林|責編:張苗鳳|總主編:吳曉剛|譯者:鄭冰島
  • 出版社：格致
  • ISBN：9787543237513
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：108
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    在非實驗社會科學研究中，回歸分析是最常用的方法。在數據收集和錄入以後，研究者無一例外地開始嘗試回歸模型，對其定義的等式使用最小二乘法進行估計。但最小二乘法這一強大的工具並不總是正確的。某類特殊形式的數據可能導致最小二乘法估計量的偏誤。本書討論了刪截數據、選擇性樣本數據和截斷數據等數據形式，介紹了刪截數據的Tobit模型、選擇性樣本模型和截斷回歸模型，並指出了在使用這些模型時應注意的問題和應對策略。刪截數據、選擇性樣本數據和截斷數據涉及社會科學中的廣泛議題，因此本書對於社會科學研究、回歸分析和特殊形式數據解析具有重要意義。
作者介紹
(英)理查德·布林|責編:張苗鳳|總主編:吳曉剛|譯者:鄭冰島
目錄
序
第1章  概論
  第1節  刪截、選擇性樣本和截斷數據
  第2節  兩步模型
  第3節  社會科學中的刪截、選擇性樣本以及截斷問題
  第4節  理論基礎
  第5節  本書內容
第2章  刪截數據的Tobit模型
  第1節  刪截的潛在變數
  第2節  兩步驟模型
  第3節  最大似然估計
  第4節  Tobit模型的最大似然估計
  第5節  Tobit模型的參數解釋
  第6節  一個實際例子
第3章  選擇性樣本模型和截斷回歸模型
  第1節  選擇性樣本模型
  第2節  參數解釋
  第3節  一些實際問題
  第4節  實證例子
  第5節  截斷回歸模型
第4章  基本模型的擴展
  第1節  多重閾值的選擇過程
  第2節  內生性選擇和結果
第5章  應注意的問題
  第1節  對分佈假設的敏感性
  第2節  模型辨識和穩健性
  第3節  評估研究中的樣本選擇模型
  第4節  刪截模型和選擇性樣本模型的使用指南
  第5節  結論
附錄
註釋
參考文獻
譯名對照表

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