Generalized latent variable modeling:multilevel, longitudinal, and structural equation models
副标题:无
作 者:(美)安德斯·斯科隆多(Anders Skrondal),(美)索菲亚·拉贝-赫斯基思(Sophia Rabe-Hesketh)著;陈华珊,叶鹏飞,李洋译
分类号:C32
ISBN:9787562453932
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简介
《广义潜变量模型:多层次、纵贯性以及结构方程模型》综合以及扩展了各种潜变量模型,包括多层次模型、广义线性混合模型、纵贯性模型、题器响应模型、潜类模型以及结构方程模型。通过对潜变量模型的介绍,作者清晰地解释及比较了生物统计学、心理计量学、经济计量学以及统计学对模型估计及预测的方法。该书同时向研究人员展现了如何应用潜变量模型在社会学、经济学、心理学、医学等不同学科去解决实质性问题,该书所提供的经验案例详细具体,并包含有软件计算过程及数据,非常适合学习。
目录
第1部分 方法论
1 潜变量无所不在
1.1 介绍
1.2 带有测量误差的“真实”变量
1.3 假设构念
1.4 未观测到的异质性(Unobserved heterogeneity)
1.5 缺失值与反事实
1.6 潜响应
1.7 产生灵活分布
1.8 组合不同来源的个体单元信息
1.9 总结
2 对不同响应过程建模
2.1 介绍
2.2 广义线性模型
2.3 广义线性模型的扩展
2.4 潜响应方程(Latent response formulation)
2.5 存续或生存的建模
2.6 总结与进一步阅读
3 经典潜变量模型
3.1 介绍
3.2 多层次回归模型
3.3 因子模型和题器响应模型
3.4 潜类模型
3.5 带有潜变量的结构方程模型
3.6 纵贯性模型
3.7 总结与进一步阅读
4 一般模型框架
4.1 介绍
4.2 响应模型
4.3 潜变量的结构模型
4.4 干扰项分布
4.5 参数约束和基本参数
4.6 潜变量和线性估计量的简化式
4.7 潜变量的矩结构
4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构
4.9 简化式分布和似然
4.10 简化式参数
4.11 总结与进一步阅读
5 辨识与等价
5.1 介绍
5.2 辨识
5.3 等价
5.4 总结与进一步阅读
6 估计
6.1 引言
6.2 最大似然:封闭形式的边缘似然性
6.3 最大似然:近似边缘似然
6.4 似然最大化
6.5 非参数最大似然估计
6.6 受约束/残差最大似然(REML)
6.7 有限信息方法
6.8 最大伪似然估计
6.9 广义估计方程((;EE)
6.10 固定效应方法
6.11 贝叶斯方法
6.12 总结
7 潜变量赋值
7.1 介绍
7.2 后验分布
7.3 经验贝叶斯(EB)
7.4 经验贝叶斯众数(Empirical Bayes modal,EBM)
7.5 最大似然法
7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系
7.7 专门的计分方法
7.8 潜变量计分和分类的使用
7.9 总结与进一步阅读
8 模型设定与推论
8.1 介绍
8.2 统计建模
8.3 推论(基于似然)
8.4 模型选择:相对拟合标准
8.5 模型充分性:全局绝对拟合标准
8.6 模型诊断:局部绝对拟合标准
8.7 总结与进一步阅读
第2部分 应用研究
9 二项响应
9.1 介绍
9.2 儿童呼吸道感染研究:随机截距模型
9.3 心肌梗塞诊断:潜类模型
9.4 数学推理:题器响应模型
9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟:元分析
9.6 妻子的就业转换:马尔可夫模型及未观测到的异质性
9.7 白靴兔计数:捕获一再捕获模型及异质性
9.8 对堕胎的态度:多层次题器响应模型
9.9 总结与进一步阅读
10 定序响应
10.1 介绍
10.2 性教育群组随机试验:潜增长曲线模型
10.3 政治效能:因子维度及题器偏误
10.4 生活满意度:定序有衡正态概率因子模型(Ordinal scaled probit factor model)
10.5总结与进一步阅读
11 事件数
11.1 介绍
11.2 儿童牙病防治:过度离散模型
11.3 癫痫症治疗:随机系数模型
11.4 苏格兰唇癌:疾病制图
11.5 总结与进一步阅读
12 存续与生存响应
12.1 介绍
12.2 多重事件群集存续数据的建模
12.3 吸烟的肇端:离散时间脆弱模型
12.4 锻炼和心绞痛:成比例风险随机效应和因子模型
12.5 总结与进一步阅读
13 比较响应:多分类响应及排序数据
13.1 介绍
13.2 异质性及“无关选项独立性”
13.3 模型结构
13.4 不列颠普选:离散选择及排序的多层次模型
13.5 后物质主义:排序的潜类模型
13.6 咖啡机的消费偏好:结合选择模型(conjoint choice model)
13.7 总结与进一步阅读
14 多过程响应与混合响应
14.1 介绍
14.2 饮食与心脏病:协变量测量误差模型
14.3 生殖器疱疹与子宫颈癌:一项病例对照研究的潜类协变量测量误差模型
14.4 职业培训与压力:服从者平均因果效应模型
14.5 医师建议及饮酒:内生试验模型
14.6 肝硬化治疗:生存与指标联合模型
14.7 总结与进一步阅读
术语对照表
人名对照表
参考文献
1 潜变量无所不在
1.1 介绍
1.2 带有测量误差的“真实”变量
1.3 假设构念
1.4 未观测到的异质性(Unobserved heterogeneity)
1.5 缺失值与反事实
1.6 潜响应
1.7 产生灵活分布
1.8 组合不同来源的个体单元信息
1.9 总结
2 对不同响应过程建模
2.1 介绍
2.2 广义线性模型
2.3 广义线性模型的扩展
2.4 潜响应方程(Latent response formulation)
2.5 存续或生存的建模
2.6 总结与进一步阅读
3 经典潜变量模型
3.1 介绍
3.2 多层次回归模型
3.3 因子模型和题器响应模型
3.4 潜类模型
3.5 带有潜变量的结构方程模型
3.6 纵贯性模型
3.7 总结与进一步阅读
4 一般模型框架
4.1 介绍
4.2 响应模型
4.3 潜变量的结构模型
4.4 干扰项分布
4.5 参数约束和基本参数
4.6 潜变量和线性估计量的简化式
4.7 潜变量的矩结构
4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构
4.9 简化式分布和似然
4.10 简化式参数
4.11 总结与进一步阅读
5 辨识与等价
5.1 介绍
5.2 辨识
5.3 等价
5.4 总结与进一步阅读
6 估计
6.1 引言
6.2 最大似然:封闭形式的边缘似然性
6.3 最大似然:近似边缘似然
6.4 似然最大化
6.5 非参数最大似然估计
6.6 受约束/残差最大似然(REML)
6.7 有限信息方法
6.8 最大伪似然估计
6.9 广义估计方程((;EE)
6.10 固定效应方法
6.11 贝叶斯方法
6.12 总结
7 潜变量赋值
7.1 介绍
7.2 后验分布
7.3 经验贝叶斯(EB)
7.4 经验贝叶斯众数(Empirical Bayes modal,EBM)
7.5 最大似然法
7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系
7.7 专门的计分方法
7.8 潜变量计分和分类的使用
7.9 总结与进一步阅读
8 模型设定与推论
8.1 介绍
8.2 统计建模
8.3 推论(基于似然)
8.4 模型选择:相对拟合标准
8.5 模型充分性:全局绝对拟合标准
8.6 模型诊断:局部绝对拟合标准
8.7 总结与进一步阅读
第2部分 应用研究
9 二项响应
9.1 介绍
9.2 儿童呼吸道感染研究:随机截距模型
9.3 心肌梗塞诊断:潜类模型
9.4 数学推理:题器响应模型
9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟:元分析
9.6 妻子的就业转换:马尔可夫模型及未观测到的异质性
9.7 白靴兔计数:捕获一再捕获模型及异质性
9.8 对堕胎的态度:多层次题器响应模型
9.9 总结与进一步阅读
10 定序响应
10.1 介绍
10.2 性教育群组随机试验:潜增长曲线模型
10.3 政治效能:因子维度及题器偏误
10.4 生活满意度:定序有衡正态概率因子模型(Ordinal scaled probit factor model)
10.5总结与进一步阅读
11 事件数
11.1 介绍
11.2 儿童牙病防治:过度离散模型
11.3 癫痫症治疗:随机系数模型
11.4 苏格兰唇癌:疾病制图
11.5 总结与进一步阅读
12 存续与生存响应
12.1 介绍
12.2 多重事件群集存续数据的建模
12.3 吸烟的肇端:离散时间脆弱模型
12.4 锻炼和心绞痛:成比例风险随机效应和因子模型
12.5 总结与进一步阅读
13 比较响应:多分类响应及排序数据
13.1 介绍
13.2 异质性及“无关选项独立性”
13.3 模型结构
13.4 不列颠普选:离散选择及排序的多层次模型
13.5 后物质主义:排序的潜类模型
13.6 咖啡机的消费偏好:结合选择模型(conjoint choice model)
13.7 总结与进一步阅读
14 多过程响应与混合响应
14.1 介绍
14.2 饮食与心脏病:协变量测量误差模型
14.3 生殖器疱疹与子宫颈癌:一项病例对照研究的潜类协变量测量误差模型
14.4 职业培训与压力:服从者平均因果效应模型
14.5 医师建议及饮酒:内生试验模型
14.6 肝硬化治疗:生存与指标联合模型
14.7 总结与进一步阅读
术语对照表
人名对照表
参考文献
Generalized latent variable modeling:multilevel, longitudinal, and structural equation models
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