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分层线性模型:应用与数据分析方法(第二版)

分层线性模型:应用与数据分析方法(第二版)

发布:贺笑久添 | 分类:数据分析

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书籍名称:分层线性模型:应用与数据分析方法(第二版)书籍页数:463页书籍格式;pdf格式复制与否:否书籍作者:(美)Raudenbush,S.W.,(美)Bryk,A.S. 著,郭志刚 等译出版单位:社会科学文献出版社出版时间: ...
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书籍名称:分层线性模型:应用与数据分析方法(第二版)
书籍页数:463页
书籍格式;pdf格式
复制与否:否
书籍作者:(美)Raudenbush,S.W.,(美)Bryk,A.S. 著,郭志刚 等译
出版单位:社会科学文献出版社
出版时间:2007.07
论坛第一百三十一期官方悬赏内容
内容简介:分层线性模型是1990年代在国际统计学界迅速推广并得到广泛应用的新的统计分析技术,本书是这一分析方法的代表作。全书分原理,基本应用,高级应用以及估计理论四大部分内容。本书提供的技术细节适合大多数社会科学和行为科学研究人员的需要,包括足够多的实际操作建议和研究示范,并与HLM软件结合,是多层分析者的手册和用户指南。
  您一直等待的修订版就在这里!由于充满丰富的研究示例,并对分层线性模型(HLM)理论与应用有透彻的解释,其第1版就广受欢迎,现在这本书的第2版又重新组织为四大部分,并且加入了全新的4章内容。前两个部分,即第一部分“原理”和第二部分“基本应用”,紧密对应着上一版中的9章,但是已经大量扩展了内容,技术解释更为清晰,比如:.对HLM模型中的基本估计和推断程序提供了一个直观的介绍性总结。
书籍目录
第一部分原理
1导言
分层数据结构:一个常见现象
分层数据分析中持续的两难问题
分层模型统计理论的发展简史
分层线性模型的早期应用
个体效应的改进估计
对层次之间效应的建模
分解方差协方差成分
本书第1版问世以来的新发展
结果变量范围的扩展
与交互分类数据结构的结合
多元模型
潜在变量模型
贝叶斯推断
本书的框架结构
2分层线性模型的原理
初步知识
对某一学校的社会经济状况与成绩关系的研究
对两个学校的社会经济状况与成绩关系的研究
对J个学校的社会经济状况与成绩关系的研究
一般模型及其简单子模型带随机效应的单因素方差分析
将平均数作为结果的回归模型
带随机效应的单因素协方差分析
随机系数回归模型
将截距和斜率作为结果的回归模型
非随机变化斜率模型
本节提要
基本分层线性模型的推广
多元X和多元W
对层-1和层-2上的误差结构的推广
超出基本的两层分层线性模型的扩展
选择X和W的定位(对中)
X变量的定位
W变量的定位
本章术语及注释的概括
简单的两层模型
注释与术语概括
一些定义
子模型的类型
3分层线性模型估计及假设检验的原理
估计理论
固定效应的估计
随机层-1系数的估计
方差协方差成分的估计
假设检验
固定效应的假设检验
随机层-1系数的假设检验
方差协方差成分的假设检验
本章术语概要
4示例
介绍
单因素方差分析
模型
结果
以均值作为结果的回归
模型
结果
随机系数模型
模型
结果
以截距和斜率作为结果的模型
模型
结果
估计一个特定单位的层-1系数
最小二乘法
无条件收缩
条件收缩
区间估计的比较
需要注意的问题
本章术语概要
第二部分基本应用
5组织研究中的应用
6个体变化研究中的应用
7HLM在元分析和其他层-1方差已知情况下的运用
8三层模型
9评价分层模型的恰当性
第三部分高级应用
10分层一般化线性模型
11潜在变量的分层模型
12交互分类的随机效应模型
13分层模型的贝叶斯推断
第四部分估计理论
14估计理论
文献索引
关键词索引
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