數(shù)據(jù)管理與模型分析

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)管理與模型分析：STATA軟件應(yīng)用》整合數(shù)據(jù)挖掘、管理、模型分析及Stata統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用于一體，較為系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)、缺失值與極端值的處理、因子分析、連續(xù)數(shù)據(jù)與OLS模型、分類數(shù)據(jù)與logistic模型、縱向數(shù)據(jù)與固定效果模型、多層數(shù)據(jù)與隨機(jī)效果模型、計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)與相關(guān)模型。內(nèi)容循序漸進(jìn)，由易到難，結(jié)合大量實(shí)際問(wèn)題講解數(shù)據(jù)處理技術(shù)、常規(guī)和前沿模型的特點(diǎn)及軟件操作示例，架起基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)理論和軟件應(yīng)用之間的橋梁，架起研究思路與數(shù)據(jù)管理和挖掘之間的橋梁，架起研究理論和數(shù)據(jù)分析方法之間的橋梁，為社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域定量研究的專業(yè)教學(xué)和普及培訓(xùn)提供了一本通用教材。

書(shū)籍目錄

導(dǎo)言第一部分 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與管理第一章 數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)第一節(jié) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本類型第二節(jié) 數(shù)據(jù)的測(cè)量水平第三節(jié) 數(shù)據(jù)的測(cè)量與模型的選擇第二章 數(shù)據(jù)的缺失及其處理第一節(jié) 數(shù)據(jù)缺失的機(jī)制及檢測(cè)第二節(jié) 缺失數(shù)據(jù)的處理方法第三節(jié) 幾種填補(bǔ)方法的實(shí)證演示第三章 數(shù)據(jù)的極值及其處理第一節(jié) 極值概述第二節(jié) 極值的判斷方法第三節(jié) 極值的應(yīng)對(duì)方法第四章 數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化與因子分 析第一節(jié) 因子分 析的主要目的及基本概念第二節(jié) 因子分 析的類型及原理第三節(jié) 公因子提取方法第四節(jié) 因子旋轉(zhuǎn)第五節(jié) 因子結(jié)構(gòu)及因子分 析的基本假定第六節(jié) 因子分 析應(yīng)用舉例第二部分 常規(guī)回歸分 析模型第五章 連續(xù)數(shù)據(jù)與OLS模型第一節(jié) 相關(guān)分 析第二節(jié) 線性回歸的基本原理第三節(jié) 利用Stata進(jìn)行線性回歸分 析第六章 分 類數(shù)據(jù)與logistic模型第一節(jié) logistic回歸概述第二節(jié) 二元logistic回歸的應(yīng)用第三節(jié) 序次logistic回歸第四節(jié) 多項(xiàng)式logistic回歸第三部分 前沿回歸分 析模型第七章 縱向數(shù)據(jù)與固定效果模型第一節(jié) 固定效果模型簡(jiǎn)介第二節(jié) 固定效果模型的基本原理第三節(jié) 線性固定效果模型的演示第四節(jié) 線性固定效果模型的應(yīng)用第五節(jié) 非線性固定效果模型的應(yīng)用第八章 多層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與多層模型第一節(jié) 多層模型簡(jiǎn)介第二節(jié) 多層線性模型的基本原理第三節(jié) 多層線性模型的應(yīng)用第四節(jié) 多層非線性模型的應(yīng)用第九章 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)與相關(guān)模型第一節(jié) 泊松分 布及泊松模型第二節(jié) 負(fù)二項(xiàng)式模型第三節(jié) 零膨脹模型第四節(jié) 零截?cái)嗄Ｐ偷谖骞?jié) 四類模型的比較

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