图书介绍

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（美）保罗·D.阿利森著；林毓玲译；吴晓刚主编著
出版社：格致出版社；上海人民出版社
ISBN：9787543221604
出版时间：2012
标注页数：146页
文件大小：32MB
文件页数：162页
主题词：统计数据－数据处理－研究

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图书目录

第1章导论1

第2章假设5

第1节完全随机缺失的7

第2节随机缺失的9

第3节可忽略的10

第4节不可忽略的11

第3章传统的方法13

第1节成列删除15

第2节成对删除18

第3节虚拟变量调整20

第4节插补22

第5节总结24

第4章最大似然25

第1节回顾最大似然估计法27

第2节有缺失数据的ML29

第3节列联表数据31

第4节具正态分布数据的线性模型35

第5节EM算法37

第6节EM实例39

第7节直接ML43

第8节直接ML实例45

第9节结论47

第5章多重插补：基本原理49

第1节单一随机插补51

第2节多元随机插补53

第3节在参数估计值中考虑随机变异55

第4节在多变量正态模型下的多重插补57

第5节多变量正态模型的数据扩增法60

第6节在数据扩增法中收敛63

第7节连续的数据扩增法相对平行的数据扩增法65

第8节对非正态或类别数据使用正态模型67

第9节探索分析70

第10节MI实例171

第6章多重插补：复杂化81

第1节MI中的交互作用和非线性82

第2节插补模型和分析模型之适合性85

第3节插补中因变量所扮演的角色86

第4节在插补过程中使用额外的变量88

第5节多重插补的其他参数方法90

第6节无参数及部分参数方法92

第7节连续的广义回归模型101

第8节线性假设检验和最大似然比检验103

第9节MI实例2108

第10节长期的及其他集群数据的MI114

第11节MI实例3116

第7章不可忽略的缺失数据121

第1节两种模型124

第2节Heckman的样本选择误差模型126

第3节形态混合模型的ML估计129

第4节形态混合模型的多重插补131

第8章总结与结论133

注释136

参考文献138

译名对照表142