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
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