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开心签到天数: 16 天连续签到: 1 天[LV.4]偶尔看看III
本帖最后由 麦客 于
10:41 编辑
电子书来源：王济川，郭志刚《Logistic回归模型--方法与应用》，高等教育出版社
书籍内容：本书主要介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分折模型之一logistic回归模型，同时还介绍了如何将logistic回归模型扩展到序次logistic回归模型和多项logit模型。具体例题分析采用SAS和SPSS两种软件建模，并对估计结果进行了详尽解释和对比分析。
书籍目录：
& & 1、二分类因变量与Iogistic回归模型
& & 2、Logistic回归模型估计
& & 3、Logistic回归模型评价
& & 4、Logistic回归系数解释
& & 5、Logistic回归系数的统计推断
& & 6、建立模型
& & 7、Logistic回归诊断
& & 8、Logistic回归的替代模型及扩展
电子书说明：这本经典教材的电子书在网上遍布了，但是都是4个文件的原始扫描状态，连目录也没有，这么好的书竟然没人好好打理一下。磨刀不误砍柴工嘛，我做了一点美化，主要改进在于：合并到一起；增添了目录页和封面；增添了细致的书签。
人大经济论坛之所以红红火火，就在于很多人乐意把自己的宝贝拿出来分享，众人拾柴火焰高嘛！其实拿出来卖几个虚拟币，也为自己下载东西铺平了路子，我为人人才能人人为我嘛！支持我观点的请顶呀！
载入中......
10:36:19 上传
售价: 10 个论坛币
总评分:&经验 + 180&
论坛币 + 10&
学术水平 + 2&
热心指数 + 5&
你的资源呢？！
清晰的认识自己的困惑或许是自知的初级水平吧！
jyzsalex 发表于
你的资源呢？！你也太快了，正上传你就来了！已经好了，嘿嘿！
本帖最后由 nkunku 于
05:38 编辑
忍痛买了。
哥买的不是书，是书签！
你不仅买了书签，还捎带着目录和封面呢，省下你自己的宝贵时间了，时间就是生命就是金钱，够超值的了。呵呵
what a pity~~i can not afford it.
太贵了！！！！！！！！！！
好贵啊 没有钱
楼主，太guile
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多层统计分析模型-方法与应用
当代科学前沿论丛
高等教育出版社图书发行部
出版日期：
读者对象：
￥41.30&&&
立刻节省：￥13.70
所属分类：
桑切斯的孩子们-一个..
&&& 自20世纪80年代以来，社会科学定量研究方法发展迅猛。其中多层统计分析模型(multilevel model)是最
重要的进展之一。现今，在欧美学术界，多层模型已广泛地应用于教育学、人口学、组织学、社会学、心理学、
经济学、流行病学和健康研究等各个领域。本书将是国内第一本系统介绍各种多层模型的教学和科研参考书。
&&& 本书使用通俗语言介绍各种统计模型，深入浅出，理论联系实际，强调培养用计算机分析数据的能力。本
书采用国际通用的著名统计软件SAS来演示各种多层模型的应用，结合具体的实例，由浅入深地逐步介绍如何
使用不同的SAS程序，如Proc MIXED，Proc NLMIXED和Proc GLIMMIX，来进行各种多层资料的模型分析。
参照本书的例题，读者便能使用自己的数据实践各种多层模型。本书可作为综合性大学，医学院、财经大学，
师范院校等相应专业的研究生或本科生教材，也可供实际应用工作者参考。
&&& 自20世纪80年代中期以来，统计科学及社会科学定量分析的方法论有了飞速
发展，其中，多层统计分析模型(multilevel models)分析技术是最重要的发展内容
之一。多层统计分析模型现已广泛地应用于社会学、教育学、人口学、心理学、经
济学等社会科学，以及医学、流行病学和公共卫生研究等社会科学各个领域。
&&& 社会科学的一个基本概念是，社会是一个具有分级结构的整体。所谓的分级结
构，是指较低层次的单位嵌套(nested)于较高层次的单位之中。在社会中，人不是
孤立的个体，而是整个社会中的一个成员。作为个体，个人是各类集体的一员，处
于各种不同的社会场景中。例如，每个人都属于某个家庭、某个社区、某个组织(如
学校、公司、工厂&&)或居住在某个具体城市、地区等等。由此，人们个体的行为
和结局测量(outcome measure)不仅受其本身特征的影响，还会受其所处社会环境
或社会场景(social contexts)的影响。社会科学研究中常涉及以下问题：1)哪些个
体水平的解释变量(explanatory variables)影响结局测量?是怎样影响的?2)哪些
场景变量(contextual variables)影响结局测量?是怎样影响的?3)个体水平解释变
量和结局测量之间的关系是否随个体所处的社会场景的特征变化而变化?4)哪些
场景变量调节个体水平解释变量的效应?是如何调节的?要进行此类研究，需要收
集不同水平的研究数据。也就是说，既要收集个体水平的观察数据(例如，有关学
生的数据)，也要收集场景水平的观察数据(例如，有关学校的数据)。因此，这些
数据具有个体嵌套在更高水平单位里的分级结构的特点。这种数据称为是分级结
构数据(hierarchically structured data)或多层数据(multilevel data)。常规单一水
平的统计模型，如普通线性回归(ordinary linear regression)或方差分析(analysis
ofvariance，ANOVA)不适合多层数据的分析，因为采用这些方法，模型参数估计
的标准误会产生偏倚。另外，常规分析方法也不能适当地评价场景效应(contextual
effects)。分析多层数据的适当方法是多层统计分析模型，它不仅能在多层数据分析
中正确处理模型参数计算问题，而且还能同时分析微观和宏观变量的效应，以及跨
层交互作用(cross-level interactions)。
&&& 本书的主要目的是帮助对多层数据分析感兴趣的同学和研究人员了解多层统
计分析模型的基本概念、理论框架和分析方法，并能运用计算机软件进行实际数据
分析。本书的写作尽量避免有关模型的纯统计理论讨论，而重点介绍各种多层统
计分析模型的方法及其应用。本书提供了运用实际研究数据运行各种多层统计分
析模型的实例，以及相应的SAS程序。尽管多层统计分析模型可用于分析多水平的
数据，而本书则着重讨论两水平多层模型(2-level multilevel models)，因为一方面，
两水平多层模型在多层数据分析中应用得最为广泛；另一方面，两水平多层模型可
&& 以很容易地扩展到更多水平的模型，其原理和方法是一样的。
&&& 本书共由6章组成，各章的主要内容如下：
&&& 第1章是关于多层统计分析模型的简要介绍。在该章中我们首先讨论了传统回
& 归模型在分级结构数据或多层数据应用中的问题，以及为什么须用多层统计分析
& 模型分析此类数据。然后讨论了多层统计分析模型的理论框架、其优点和局限性。
& 另外，在本章的结尾部分，我们还简要介绍了用于多层统计分析模型分析的各种计
& 算机软件。
&&& 第2章阐述多层统计分析模式的基本概念，包括组内相关(intra-class correla-
& tion，ICC)、模型公式表达，模型假设，模型拟合数据评价，模型比较，模型能多大
& 程度在微观和宏观水平上解释结局测量的变异，以及模型构建策略等。本章最后，
& 我们简要介绍了如何将两水平多层模型扩展到三水平多层模型。
&&& 第3章利用横向数据演示常用的线性多层模型(1inear multilevel models)或分
& 级线性模型(hierarchical linear models，HLM)的应用。在第2章介绍的模型构建策
& 略之上，本章演示了使用sAs PROc MⅨED程序逐步构建多层模型的过程。
&&& 第4章关注于多层模型在跟踪研究或纵向擞据中的应用一发展模型(growth model)。
& 本章详细讨论了如何运用SAs PROc MIXED程序运行线性发展模型(1inear growth
& models)和曲线发展模型(curvilinear growth models)，并分别从个体内(intra-
& individual)和个体间(inter-individual)的角度，运用实例演示不同发展模型
& 的应用。
&&& 第5章讨论用于离散型结局测量(discrete olltcome measures)的某些相对复杂
& 的多层模型。这里，离散型结局测量数据包括多层结构数据中的二分类变量(binary
& variable)、序次变量(ordinal variable)、名义变量(nominal variable)，以及计数数据
& (count data)等。讨论的重点是分析不同离散型结局测量的不同多层模型的应用。
& 本章运用sAS PROC GLIMMIX和SAS PROC NLMIXED程序，通过实例演示多
& 层Logistic回归模型(multilevel Logistic regression model)、多层累计Logistic回归模
& 型(multilevel cumulative logistic regression model)、多层多项Logit模型(multilevel
& multinomial Logit model)、多层泊松模型(multilevel Poisson model)，以及多层负
& 二项模型(multilevel negative binomial model)的应用。
&&& 第6章讨论在多层模型分析中经常会遇到的一些特殊问题，如计数数据中额外
& 零(extra zeros)、半连续结局测量(semi-continuous outcome measures)、组群(即水
& 平2单位)数量较少的多层数据以及相应的处理方法。我们讨论、并用sAs程序演示
& 了对应于以上问题的多层零膨胀模型(multilevel zero-inflated Poisson model，ZIP
& model)、随机效应零膨胀负二项模型(random effect zero-inflated negative binomial
& model，RE-ZINB model)、混合效应．混合分布模型(mixed-effect mixed-distribution
& model)以及自助法多层模型(bootstrapping multilevel model)。另外，我们还介绍了
& 一种特殊类型的多层统计分析模型&&组基础模型(group&based models)，其用于
& 在纵向数据研究中评价各种结局测量的发展轨迹(growth trajectories)。本章用SAS
& PROC TRAJ宏程序演示组基础Logit模型(croup-based Logit model)、组基础ZIP模
型(group-based ZIP model)、组基础泊松模型(group-based Poisson model)、组基础
删截正态模型(group-based censored normal model)，以及组基础正态模型(group-
based normal model)。本章最后还讨论了多层数据的缺失值(missing values)问题
和多层模型的样本量(sample size)／统计效能(statistical power)估计。
&&& 本书中，我们通过实例示范了各种多层模型的运用。尽管本书中所用实例数据
源于公共卫生研究，但其方法和分析技术适用于社会科学及医学、流行病学等其他
研究领域，本书可供政府部门、科研机构、大专院校从事科研和教学工作的人员以
及大学生、研究生使用。
&&& 本书采用国际通用的SAS(Statistics Analysis System)软件来处理数据和示范
例题。采用SAS进行多层统计分析模型分析是一方便的选择。数据操作、模型分析
和图表输出等可在同一软件中完成。本书通过横向和纵向数据的实例分析，向读者
演示了如何用SAS分析不同的多层统计分析模型的细节，并提供了运行相应实例模
型的SAs程序。本书中用于示范的实例数据，以及相应的SAs程序可以在作者的网
页(www．wright．edu／~jichuan．wang)或高等教育出版社研究生教育及学术著作分
社网站上(academic．hep．com．cn)下载。
&&& 王济川
王济川& 1 947年出生。1 982年四川大学经济系毕
& 业。1 986年获美国康乃尔大学社会学硕士学位，
& 1990年获该校社会学博士学位。1989年9月至1990
& 年8月于美国密西根大学人口中心作博士后研究。
& 1991年9月任职美国俄亥俄州怀特州立大学医学院
& 社区卫生系，2000年7月至今任该系教授。2002年
& 被聘为山东大学客座教授，2006年被聘为山东大学
& 流行病与卫生统计学专业博士研究生兼职导师。
&&& 王济川博士的主要研究领域为社会科学定量分
& 析方法、人口分析方法及公共卫生和疾病预防研究。
谢海义1955年出生。1982年兰州大学经济系毕
业。1 986年获美国乔治华盛顿大学统计学硕士学位。
t994年获美国犹他大学社会学博士学位f主修定量
方法)。曾供职中国国家统计局，其问先后赴美深造，
1 994在美国联邦普查局接受抽样调查专期培训一年。
1 9 9 4年起供职美国达特茅斯学院医学院
(Dartmouth College)的家庭及社区卫生系，现为该
系副教授。&&&&&&&&&
& 谢海义博士的主要研究领域为纵向统计分析方法
及其在医学、公共卫生学及卫生经济学中的应用。
姜宝法& 1957年出生。1982年山东医学院卫生系
毕业。1985年获山东医科大学医学硕士学位，2004
获该校医学博士学位。1991年至1992年在英国帝国
癌症研究基金会(ICRF)遗传流行病学研究所做访问
学者。1999年至2000年在美国伯明翰市阿拉巴马大
学做访问学者。现任山东大学流行病与卫生统计学专
业教授、博士研究生导师。
&&& 姜宝法博士的主要研究领域为流行病学方法及卫
生统计学技术、传染病流行病学与循证卫生决策研究。
& 第1章绪论&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．1
&&& 1。l多层统计分析模型的理论框架&&&&&&&&&&&&&&&&&2
&&& 1．2多层数据&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．4
&&& 1．3多层数据中的变量&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．6
&&& 1．4多层数据分析中的问题&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．8
&&& 1．5多层统计分析模型的优点及其局限性&&&&&&&&&&&&&&．10
&&& 1．6用于多层统计分析模型分析的计算机软件&&&&&&&&&&&&&12
& 第2章线性多层模型基础&&&&&&&&&&&&&&&&．．15
&&& 2．1组内相关系数&&&&&&&．&&&&&&&&&&．&&&&16
&&& 2．2两水平多层模型的公式表述&&&&&&&&一&&&&&&&&．．18
&&& 2．3模型假设&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．20
&&& 2．4固定和随机回归系数&&&&&．&．&．&&&&&&．．&&&．&．．21
&&& 2．5跨层交互作用&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．23
&&& 2．6测量中心化&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．24
&&& 2．7模型估计&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．27
&&& 2．8模型拟合，假设检验和模型比较&&&&&&&&&&&&&&&&31
&&& 2．9水平1和水平2结局变异解释&&&&&&&&&&&&&&&&&．34
&&& 2．10建立多层模型的步骤&&．&&&&&&&．．．．&&&&&&．&．．．38
&&& 2．1l三水平及更多水平的线性多层模型&&&&&&&&&&&&&&．．41
& 第3章两水平线性多层模型应用&&&&&&&&&&&&&&．43
&&& 3．1数据&．．．．&&&&．&．&&&．．．&．．&．．．．．．&．．．．．．&．．．．．．．．．．．．44
&&& 3．2空模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&47
&&& 3．3用场景变量解释组间变异&&&&&&&&&&&&&&&&&&54
&&& 3．4在模型中纳入水平l解释变量&&&&&&&&&&&&&&&&&58
&&& 3．5水平1随机斜率检验&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&64
&&& 3．6跨层交互作用评估&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．69
&&& 3．7模型构建中的其他问题&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．73
& 第4章& 多层统计分析模型在纵向数据中的应用&&发展模型&&&&&81
&&& 4．1纵向数据的特征&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&82
&&& 4．2传统纵向数据分析方法的局限性&&&&&&&&&&&&&&&&83
&&& 4．3发展模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．84
&&& 4．4发展模型的公式表述&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．85
&&& 4．5数据描述和数据整理&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．87
&&&& 4．6线性发展模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&-．90
&&& 4．7曲线发展模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．110
&&& 第5章& 离散型结局测量的多层统计分析模型&&&&&&&&&&．127
&&& 5．1广义线性混合模型介绍&&&&&&&&&&&&&&&&&&．128
&&& 5．2离散型结局测量多层模型及SAS程序&&&&&&&&&&&&&&131
&&& 5．3多层Logistic回归模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．133
&&& 5．4多层累积Logistic回归模型&&&&&&&&&&&&&&&&&．153
&&& 5．5多层多项Logit模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．160
．&&& 5．6计数结局测量的多层模型&&&&&&&&&&&&&&&&&．．168
&&& 第6章其他多层统计分析模型及相关论题&&&&&&&&&&&191
&&& 6．1计数数据的多层零膨胀模型&&&&&&&&&&&&&&&&&192
&&& 6．2混合效应混合分布模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&．207
&&& 6．3自助法多层模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．215
&&& 6．4组基础模型&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&231
&&& 6．5数据缺失值&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&260
&&& 6．6多层统计分析模型的统计功效与样本量&&&&&&&&&&&&&．263
&&& 结束语&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&．．269
&&& 参考文献&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&271
&&& 索引&&&&&&&&&&&&&．．&．．&&&&．&&&&287
&&&& COntentS
&&& L Introdnction．&&．．．．．．．&．．&&&&-&&&&&&&&&&&&&1
&&& 1．1& Theoretical Framework ofMultilevel MOdeling&&&&&&&&&&&2
&&& 1．2 Multilevel Data&．．&&&&．&&．&&&&&&&&&&&&&4
&&& 1．3& Variables in Multilevel Data&．．-&&&&&-&&&--&&&-&&&&&&一&6
&&& 1．4& Problems in Multilevel Data Analysis&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&8
&&& 1．5& Advantages and Limitations of Multilevel Models&&&&&&&&&&-&&&&10
&&& 1．6& Computer Softare五0r Multilevel Modeling&&&&&&&&&&&&&&&&&12
&&& 2．Basics 0f Linear MultUevel Model&&&-&&&-&&&&&&&&&&&&&-&&&15
&&& 2．1& Intra-Class Correlation Coeffient，ICC-．&&&&&&-&&-&&&&&&&&16
&&& 2．2& Formulation ofTWO-Level Multilevel model&&&&&&&&&&&&&-&18
&&& 2．3 M0del AssumDtions&&&．．．&&&&&&&&&&&-&&&&&&&-&&&20
&&& 2．4& Fixed and Random Regression Coefflcients&&&&&&&&&&&&&&&&2l
&&& 2．5 Cross&Level Interactions&．．．．&．．-．．&&&-&&&&&&&&&&&-&&&&23
&&& 2．6 Measurement Centering&&&&&&&&&&&&&&&&&_&&&&&24
&&& 2．7 Model Estimation．．．&&．&．-．．．．．&&&&&&&&&&&--&&-&&&&27
&&& 2．8& Model Fit，Hypothesis Testing and M0del Comparisons-&&&&&&&&31
&&& 2．9& Explained Level一1 and Level一2 0utcome Varianoes&-&&&&-&&&&&&&34
&&& 2．10& Steps幻r Building Multilevel Model&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&38
&&& 2．11& Three or More Level Linear Multilevel Models一&&&&&&&&-&&&&41
&&& 3．Application of Two-level Linear Multi1evel M0del&&&&&-&&&&&&&&&&43
&&& 3．1 Data&．．．&&．．．&&&．．．&&&&&-&&&&&-&&&&&-&&&&&-&&&44
&&& 3．2& Empty Model&&&&&&-&&&&&&&&&&&&_&&&&&&&47
&&& 3．3& Explaining Between&Group Variation by Contextual Variables&&&&_&&&&54
&&& 3．4& Adding Level．1 Explan&tory Variables into MOdel&&&&&&&&&&&58
&&& 3．5 Testing Level．1 Random S10pe Coemcients&&&&&&&&&&&&&64
&&& 3．6& ASSesSing Cross-LevelInteractions&．．．&&&&&&&&&&&&&-&&&&69
&&& 3．7& Other Issues in Model Development．&&&&&&&&&&&&&&&&73
&&& 4．Application 0f Multilevel M0del to Longitudinal Data-Growth
&&& M0del．．．．．．．．&．．．．．&．．．-&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&-&&&&&&&&81
&&& 4．1& Characteristics ofLongitudinal Dara&．-&&-&&&&&--&&&&-&&&&82
&&& 4．2& Limitations of Traditional Approach幻r Modeling Longitudjnal Data&&&&83
&&& 4．3 Growth M0del&．&．．．&&．．&&&&&&&&&&&-&-&-&&&&&_84
&&& 4．4& Formulation of Growth Model SpCCmcation&&-&-&&&&&&&&&-&&&-85
&&& 4．5& Data Description and Manipulation&&&&&-&-&&&-&&&&&&-&&&&&&&-87
&&& 4．6& Linear Growth Model．．&&．．&&．---&&&&&&&&&&&&&&&-&&&-&&&90
&&& 4．7 CurviIinear Growth Model．．．．&&．-&&．&&&&&．．．．&．．．．&&110
&&& 5．Multilevel Models for Diserete()utcome Measures．．．．．．．．．．．．．．．．．127
&&& 5．1& Introduction to Generalized Linear Mixed Models．．．．．．．&&&&．&&．．128
&&& 5．2& Multilevel Models and SAS Procedures f=Dr Discrete 0utcome Measures&．．．．131
&&& 5．3& Multilevel Logistic Regression Model&&&&&&&&&&&&&&&&．133
&&& 5．4& Multilevel Cumulative L0gistic Regression Model&&-&&&&&&--&&&&153
&&& 5．5& Multilevel MultinoraiaJ Logit Model&--&&&&&&&&&&-&&-&&&．．160
&&& 5．6& Multilevel Model f；0r Count 0utcome Measures&&．．．&&&&&．&．．168
&&& 6．other Mult-level Models and Related Issues．．．．．．．&．．．．．．．．．．．．～．191
&&& 6．1& Multilevel Zero-Innated Models fbr Count Data&．．．&&．．．&&．．&&．192
&&& 6．2& Mi)(ed&Effect Mixed&Distrmution Model&&-&&．．&&．．&&．．．&&207
&&& 6．3& Bootstrap Multilevel Modeling&&&--&&&&&&-&&-&&&&--&&&．215
&&& 6．4& Group_Based Model8&-&&&&&&&-&&-&&&-．&．&&．&&&．231
&&& 6．5& Mi8sing Values in Data&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&--&&260
&&& 6．6& Statistical Power alld Sample Size f=Dr Multilevel Model．&&．．．&．&．．&263
& Summary-&-&&&&-&&&．&&&&&．&．&．．．．．．．．．．．．．．．&．．．．．．．．．．．．269
& References．．．．．．．．&&．&&．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．&．&．．．．．．．．．．．271
& Index&&&．．．．．．．-．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．287
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