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    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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