数据管理与模型分析:STATA软件应用

数据管理与模型分析:STATA软件应用

作者:杨菊华

出版社:中国人民大学出版社

出版年:2020-12-08

评分:5分

ISBN:9787300161631

所属分类:教辅教材

书刊介绍

数据管理与模型分析:STATA软件应用 内容简介

本书整合数据挖掘、管理、模型分析及Stata统计软件应用于一体,较为系统地介绍了数据的基本结构、缺失值与极端值的处理、因子分析、连续数据与OLS模型、分类数据与logistic模型、纵向数据与固定效果模型、多层数据与随机效果模型、计数数据与相关模型。内容循序渐进,由易到难,结合大量实际问题讲解数据处理技术、常规和前沿模型的特点及软件操作示例,架起基础统计理论和软件应用之间的桥梁,架起研究思路与数据管理和挖掘之间的桥梁,架起研究理论和数据分析方法之间的桥梁,为社会科学领域定量研究的专业教学和普及培训提供了一本通用教材。

数据管理与模型分析:STATA软件应用 本书特色

本书是一本整合数据挖掘、管理和模型分析及相应的STATA软件应用于一体的教科书。本书共分为12章,主要内容包括三个部分:数据质量控制与管理;常规回归分析模型;前沿回归分析模型

数据管理与模型分析:STATA软件应用 目录

导言 **部分数据质量控制与管理 **章数据的基本结构 **节数据结构的基本类型 第二节数据的测量水平 第三节数据的测量与模型的选择 第二章数据的缺失及其处理 **节数据缺失的机制及检测 第二节缺失数据的处理方法 第三节几种填补方法的实证演示 第三章数据的极值及其处理 **节极值概述 第二节极值的判断方法 第三节极值的应对方法 第四章数据的简化与因子分析 **节因子分析的主要目的及基本概念 第二节因子分析的类型及原理 第三节公因子提取方法 第四节因子旋转 第五节因子结构及因子分析的基本假定 第六节因子分析应用举例 第二部分常规回归分析模型 第五章连续数据与OLS模型 **节相关分析 第二节线性回归的基本原理 第三节利用Stata进行线性回归分析 第六章分类数据与logistic模型 **节logistic回归概述 第二节二元logistic回归的应用 第三节序次logistic回归 第四节多项式logistic回归 第三部分前沿回归分析模型 第七章纵向数据与固定效果模型 **节固定效果模型简介 第二节固定效果模型的基本原理 第三节线性固定效果模型的演示 第四节线性固定效果模型的应用 第五节非线性固定效果模型的应用 第八章多层结构数据与多层模型 **节多层模型简介 第二节多层线性模型的基本原理 第三节多层线性模型的应用 第四节多层非线性模型的应用 第九章计数数据与相关模型 **节泊松分布及泊松模型 第二节负二项式模型 第三节零膨胀模型 第四节零截断模型 第五节四类模型的比较

数据管理与模型分析:STATA软件应用 作者简介

杨菊华,1963年9月生。先后毕业于武汉大学历史系、美国辛辛那提大学人类学系和布朗大学社会学系。现为中国人民大学社会与人口学院教授、博士生导师。主要研究方向为社会人口学、家庭社会学、公共政策;研究领域涉及社会转型过程中不同群体(如流动人口、少年儿童、女性、老年人)的福祉,以及公共政策和社会变迁对个体、家庭的影响。出版中英文专著多部和论文若干,主持多项国家级、省部级及国际组织资助的科研项目。研究注重理论联系实际,研究成果受到国内外学界的关注,获得多项国内外学术奖励。

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