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研究方法、論文寫作
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統計軟體應用
邏輯斯迴歸及離散選擇模型─應用STaTa統計（附光碟）
作 者：
張紹勳
出版社別：
五南
書 系：
研究&方法
出版日期：2018/04/18(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-957-11-9652-7
書 號：1H0Q
頁 數：792
開 數：16K
定 價：900元
優惠價格：810元
投影片(請電洽，僅供老師索取)
•本書介紹分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型──邏輯斯迴歸模型。 •本書提供精闢的實作例題分析，並結合計算機統計軟體使用，詳細闡述邏輯斯模型原理及應用，深入淺出，讓您有效率地學習。 •以STaTa介紹相應離散選擇的模型適配方法，把離散選擇模型相關理論知識和軟體應用方法做系統性的整理。 •統計常用41種軟體及大型資料庫之檔案格式，都可轉成STaTa來分析，功能十分龐大，您不可不知！ •隨書附贈資料檔光碟 非常熱門的統計方法──邏輯斯迴歸分析！ 邏輯模型(Logit model)為離散選擇法模型，且屬於多項變數分析。在我們周圍，邏輯迴歸的資料常出現在不同領域中，例如：生物醫學領域中憂鬱症狀之影響因子分析、法學研究中犯罪的因素，以及商業領域中，客戶關係管理、公司企業存活、客戶忠誠度分析等等，還可延伸到眾多領域！ 本書以STaTa介紹相關知識及理論，各章皆有實際案例分析，配合光碟資料檔與書中圖文指示練習，可讓學習者及研究者快速熟悉統計軟體的操作、強化基本功。本書適用科系包括：財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學及心理系、風險管理系、社會系、法學院、經濟系…等。
張紹勳 學歷：國立政治大學資訊管理博士 現任：國立彰化師大專任教授 經歷：致理技術專任副教授
Chapter01 二元(Binary)依變數：邏輯斯迴歸(logit指令)
1-1 STaTa如何讀入各種資料格式之資料
1-1-1 資料輸入的方法：問卷、Excel檔的讀入
1-1-2 SPSS資料檔(*.sav)轉成STaTa格式
1-1-2 SAS格式轉成STaTa
1-1-3 R軟體之格式轉成STaTa
1-1-4 Logistic迴歸的應用領域
1-1-5 STaTa之binary regression選擇表之對應指令
1-2 簡單邏輯斯迴歸的入門
1-2-1 簡單邏輯斯迴歸(Logistic Regression Model)的介紹
1-2-2a 簡單Logistic迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
1-2-2b Logistic迴歸之練習題：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
1-3 邏輯斯迴歸分析
1-3-1 二元依變數之Logistic迴歸分析：大學申請入學之關鍵條件？
1-3-2 如何挑選最佳解釋變數們：影響早產兒之危險因子有那些？
1-4 邏輯斯迴歸分析(logit、glm指令)
1-4-1 邏輯斯迴歸分析一(母蟹crab)：(logit、prvalue、glm指令)
1-4-2 質性自變數之Logit迴歸(AZT處理對AIDS效果)(logit指令)
1-5 邏輯斯迴歸之建模法(logit、lrtest、tab1、lowess、fp/fracpoly指令)
1-5-1 評比敵對模型，適配指標有7種
1-5-2a 羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(Fractional polynomial regression)(fp或fracpoly指令)
1-5-2b 分式多項式迴歸(Fractional polynomial regression)：練習題(fp或fracpoly指令)
1-6 邏輯斯迴歸搭配ROC曲線來做篩檢工具之分類準
1-6-1 Type I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來
1-6-2 ROC曲線、敏感度/特異性：不同篩檢工具之分類準確性比較
1-7 Logit+ROC曲線來評比敵對logit模型，那個好？
1-7-1 ROC曲線、cut-off點
1-7-2 Logit模型搭配ROC曲線來找最佳cut-off點(logit、estat classification、lsens、lroc、graph指令)
1-8 小數據:Exact logistic regression(是否染愛滋病毒之二種血清檢測值)(exlogistic指令)
Chapter02 Logit迴歸的診斷(diagnostics)
2-1 Logit迴歸的假定(assumption)
2-1-1 Logit迴歸的假定(assumption)
2-1-2 橫斷面Hausman檢定：OLS vs. 2SLS誰優？(hausman指令)
2-2 界定誤差(Specification Error)
2-2-1 多元(複)線性迴歸診斷(diagnostics)之重點整理
2-2-2 線性迴歸的診斷
2-2-3 Logit迴歸的界定適當嗎？優質辦校之因素(logit、boxtid、linktest指令)
2-3 Logit模型適配度有三方法？優質辦校之因素(logit、lfit、fitstat指令)
2-4 共線性(Multicollinearity)診斷：優質辦校之因素(logit、***指令)
2-5 偵測異常且有影響力的觀察值：優質辦校之因素(***指令)
2-6 邏輯迴歸的常見數值問題(***指令)
2-7 有用指令之歸納
Chapter03 離散選擇模型(Discrete Choice Models)
3-1 離散選擇模型(Discrete Choice Models, DCM)
3-2 多項機率迴歸分析(Multinomial probit regression)：3種保險的選擇(mprobit指令)
3-3 多項式概率模型來進行離散選擇建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit指令)
3-3-1 Alternative-specific multinomial probit regression：三種保險計畫的選擇(asmprobit指令)
3-3-2 使用多項式概率模型進行離散選擇建模:四種旅行方式的選擇(asmprobit指令)
Chapter04 Logit迴歸、Linear Probability、Probit、Cox迴歸之比較
4-1 Probit迴歸模型之解說
4-2 Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logit迴歸分析之比較
4-3 Logit模型、 Cox迴歸、probit模型的概念比較
4-4 異質機率模型：模擬資料(Heteroskedastic probit model)(hetprobit指令)
4-5 Bivariate probit迴歸vs.二個似乎無相關依變數「private, vote」模型，誰優?(biprobit指令)
4-6 調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)***
4-6-1 Stata提供的「svy：」前置指令
4-6-2 交叉效度
4-6-3 調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)***
Chapter05 多分類依變數(Multinomial)的邏輯斯迴歸分析 (mlogit指令)
5-1 多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)
5-1-1 多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)之概念
5-1-2 多項邏輯斯模型之應用****
5-1 多項(Multinomial) Logit迴歸之多項選擇
5-2 Multinomial Logit迴歸之解說(mlogit指令)
5-3 Multinomial Logit迴歸分析：職業選擇種類(mlogit指令)
5-4 多項邏輯斯迴歸分析:乳房攝影(mammograph)經驗的影響因素(mlogit指令)
5-5 羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional multinomial logit model):6種行政預算編列比例之因素(fmlogit外掛指令)
5-5 多項邏輯斯迴歸分析:12地區宗教信仰3選擇之因素(mlogit指令)
Chapter06 單層vs多層次：Ordered Logit、Ordered Probit Analysis及擴充模型(ologit、eoprobit、meologit、meoprobit指令)
6-1 Ordered Logit及Ordered Probit模型之概念
6-2 Ordered Logit及Ordered Probit迴歸分析：影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
6-3 Ordered Logit迴歸分析: Copenhagen的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit指令)
6-4 Extended ordered probit regression迴歸分析：內生共變數之二階段機率迴歸(eoprobit指令)
6-4-1 內生共變數：工具變數(IV)之重點整理
6-4-2 Extended ordered probit regression迴歸分析：健康狀況程度之因素(eoprobit指令)
6-5 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit指令)
6-6 Multilevel mixed-effects ordered probit regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meoprobit指令)
6-7 Panel-data Random-effects ordered logistic models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtologit指令)
6-8 等級-次序迴歸：四種方案偏好排名(Rank-ordered logistic regression(rologit指令)
6-9 Alternative-specific rank-ordered probit regression:四種工作特性偏好之影響因素(asroprobit指令)
6-10 Zero-inflated Poisson迴歸vs. Zero-inflated ordered probit regression(zip、zioprobit指令)
6-10-1 零膨脹(Zero-inflated)Poisson分布
6-10-2 Count依變數：零膨脹Poisson迴歸 vs負二項迴歸(zip、nbreg、prgen指令)
6-10-3 Zero-inflated ordered probit regression練習:釣魚(zip指令)
6-10-4 零膨脹ordered probit迴歸分析(zioprobit指令)
Chapter07 配對資料的條件邏輯斯迴歸(clogit指令)
7-1 配對資料的條件邏輯斯迴歸：案例-控制研究(clogit指令)
7-2 配對的條件邏輯斯迴歸分析： McFadden’s choice模型(clogit指令)
7-3 Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)：汽車銷售調查法(asclogit指令)
7-4 Alternative-specific conditional logit model：選擇四種釣魚模式(asclogit指令)
7-5 Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice) model: 避孕3種選擇(asclogit指令)
Chapter08 多層次邏輯斯迴歸(multilevel logistic regression)
8-1 分層隨機抽樣
8-2 多層次Logistic迴歸(xtmelogit指令)
8-2-1 雙層次混合logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-2 三層次logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-3 混合效果logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-4 Alternative-specific mixed logit regression(asmixlogit 指令)
8-3 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit 指令)
8-4 雙層巢狀模型：巢狀結構的餐廳選擇(nested model，nestreg 指令)
Chapter09 Panel-data 邏輯斯迴歸(xtgee、xtlogit 指令)
9-1 Panel-data 迴歸 (xtgee、xtlogit 指令)
9-2 追蹤資料(panel-data) 分析之STaTa 相關指令
9-3 追蹤資料(panel-data) 之基本模型
9-3-1 panel 資料型態及其模型分類
9-3-2 追蹤資料(panel-data) 四模型：線性vs. 非線性模型
9-3-3 追蹤資料(panel-data) 模型認定(identify) 與假設
9-4 Panel-data logit 迴歸分析(xtgee、xtlogit 指令)
9-5 Panel-data random-effects ordered logistic models (xtologit 指令)
9-6 Random-effects ordered probit models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtoprobit 指令)
9-7 互補log-log 迴歸(Random-effects and population-averaged cloglogmodels)：加入工會嗎(xtcloglog 指令)
9-7-1 對數邏輯分布(log-logistic)：偏態分布
9-7-2 Random-effects complementary log-log model：加入工會嗎(xtcloglog 指令)
參考文獻
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