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非常热门的统计方法──逻辑斯回归分析！

　　逻辑模型(Logit model)为离散选择法模型，且属于多项变数分析。在我们周围，逻辑回归的资料常出现在不同领域中，例如：生物医学领域中忧郁症状之影响因子分析、法学研究中犯罪的因素，以及商业领域中，客户关系管理、公司企业存活、客户忠诚度分析等等，还可延伸到众多领域！

　　本书以STaTa介绍相关知识及理论，各章皆有实际案例分析，配合光碟资料档与书中图文指示练习，可让学习者及研究者快速熟悉统计软体的操作、强化基本功。本书适用科系包括：财务金融、会计、公共卫生、生物医学、工业工程、土木、医学管理、航运管理、公共行政、人管、生产管理、行销管理、教学及心理系、风险管理系、社会系、法学院、经济系…等。

　　•本书介绍分析二分类依变数时，最常使用的统计分析模型──逻辑斯回归模型。
　　•本书提供精辟的实作例题分析，并结合计算机统计软体使用，详细阐述逻辑斯模型原理及应用，深入浅出，让您有效率地学习。
　　•以STaTa介绍相应离散选择的模型适配方法，把离散选择模型相关理论知识和软体应用方法做系统性的整理。
　　•统计常用41种软体及大型资料库之档案格式，都可转成STaTa来分析，功能十分庞大，您不可不知！
　　•随书附赠资料档光碟

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士
　　现任：国立彰化师大专任教授
　　经历：致理技术专任副教授

第1章 二元(Binary)依变数：逻辑斯回归(logit指令)
1-1 STaTa如何读入各种资料格式之资料
1-1-1 资料输入的方法：问卷、Excel档的读入
1-1-2 SPSS资料档(*.sav)转成STaTa格式
1-1-2 SAS格式转成STaTa
1-1-3 R软体之格式转成STaTa
1-1-4 Logistic回归的应用领域
1-1-5 STaTa之binary regression选择表之对应指令
1-2 简单逻辑斯回归的入门
1-2-1 简单逻辑斯回归(Logistic Regression Model)的介绍
1-2-2a 简单Logistic回归分析：年龄与罹患冠心病(CHD)关系
1-2-2b Logistic回归之练习题：年龄与罹患冠心病(CHD)关系
1-3 逻辑斯回归分析
1-3-1二元依变数之Logistic回归分析：大学申请入学之关键条件？
1-3-2 如何挑选最佳解释变数们：影响早产儿之危险因子有那些？
1-4 逻辑斯回归分析(logit、glm指令)
1-4-1 逻辑斯回归分析一(母蟹crab)：(logit、prvalue、glm指令)
1-4-2 质性自变数之Logit回归(AZT处理对AIDS效果)(logit指令)
1-5 逻辑斯回归之建模法(logit、lrtest、tab1、lowess、fp/fracpoly指令)
1-5-1 评比敌对模型，适配指标有7种
1-5-2a罗辑斯回归之共变数系数调整法(Fractional polynomial regression)(fp或fracpoly指令)
分式多项式回归(Fractional polynomial regression)：练习题(fp或fracpoly指令)
1-6 逻辑斯回归搭配ROC曲线来做筛检工具之分类准
1-6-1 Type I误差α及Type II误差β：ROC图切断点的由来
1-6-2 ROC曲线、敏感度/特异性：不同筛检工具之分类准确性比较
1-7 Logit+ROC曲线来评比敌对logit模型，那个好？
1-7-1 ROC曲线、cut-off点
1-7-2 Logit模型搭配ROC曲线来找最佳cut-off点(logit、estat classification、lsens、lroc、graph指令)
1-8 小数据:Exact logistic regression(是否染爱滋病毒之二种血清检测值)(exlogistic指令)

第2章 Logit回归的诊断(diagnostics)
2-1 Logit回归的假定(assumption)
2-1-1 Logit回归的假定(assumption)
2-1-2 横断面Hausman检定：OLS vs. 2SLS谁优？(hausman指令)
2-2界定误差(Specification Error)
2-2-1 多元(复)线性回归诊断(diagnostics)之重点整理
2-2-2 线性回归的诊断
2-2-3 Logit回归的界定适当吗？优质办校之因素(logit、boxtid、linktest指令)
2-3 Logit模型适配度有三方法？优质办校之因素(logit、lfit、fitstat指令)
2-4共线性(Multicollinearity)诊断：优质办校之因素(logit、***指令)
2-5侦测异常且有影响力的观察值：优质办校之因素(***指令)
2-6 逻辑回归的常见数值问题(***指令)
2-7 有用指令之归纳

第3章 离散选择模型(Discrete Choice Models)
3-1离散选择模型(Discrete Choice Models, DCM)
3-2 多项机率回归分析(Multinomial probit regression)：3种保险的选择(mprobit指令)
3-3多项式概率模型来进行离散选择建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit指令)
3-3-1 Alternative-specific multinomial probit regression：三种保险计画的选择(asmprobit指令)
3-3-2使用多项式概率模型进行离散选择建模:四种旅行方式的选择(asmprobit指令)

第4章 Logit回归、Linear Probability、Probit、Cox回归之比较
4-1 Probit回归模型之解说
4-2 Binary依变数：Linear Probability, Probit及Logit回归分析之比较
4-3 Logit模型、 Cox回归、probit模型的概念比较
4-4 异质机率模型：模拟资料(Heteroskedastic probit model)(hetprobit指令)
4-5 Bivariate probit回归vs.二个似乎无相关依变数「private, vote」模型，谁优?(biprobit指令)
4-6调查法交叉效度：逻辑斯回归(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调查法交叉效度：逻辑斯回归(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)***

第5章多分类依变数(Multinomial)的逻辑斯回归分析 (mlogit指令)
5-1多项逻辑斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)
5-1-1多项逻辑斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)之概念
5-1-2多项逻辑斯模型之应用****
5-1多项(Multinomial) Logit回归之多项选择
5-2 Multinomial Logit回归之解说(mlogit指令)
5-3 Multinomial Logit回归分析：职业选择种类(mlogit指令)
5-4 多项逻辑斯回归分析:乳房摄影(mammograph)经验的影响因素(mlogit指令)
5-5罗辑斯回归之共变数系数调整法(fractional multinomial logit model):6种行政预算编列比例之因素(fmlogit外挂指令)
5-5 多项逻辑斯回归分析:12地区宗教信仰3选择之因素(mlogit指令)

第6章 单层vs多层次：Ordered Logit、Ordered Probit Analysis及扩充模型(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回归分析：影响亲子亲密关系的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
6-3 Ordered Logit回归分析: Copenhagen的住房条件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit指令)
6-4 Extended ordered probit regression回归分析：内生共变数之二阶段机率回归(eoprobit指令)
6-4-1 内生共变数：工具变数(IV)之重点整理
6-4-2 Extended ordered probit regression回归分析：健康状况程度之因素(eoprobit指令)
6-5 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社会抵抗课程的介入对健康概念程度的效果(meologit指令)
6-6 Multilevel mixed-effects ordered probit regression：社会抵抗课程的介入对健康概念程度的效果(meoprobit指令)
6-7 Panel-data Random-effects ordered logistic models：社会抵抗课程的介入对健康概念程度的效果(xtologit指令)
6-8 等级-次序回归：四种方案偏好排名(Rank-ordered logistic regression(rologit指令)
6-9 Alternative-specific rank-ordered probit regression:四种工作特性偏好之影响因素(asroprobit指令)
6-10 Zero-inflated Poisson回归vs. Zero-inflated ordered probit regression(zip、zioprobit指令)
6-10-1 零膨胀(Zero-inflated)Poisson分布
6-10-2 Count依变数：零膨胀Poisson回归 vs负二项回归(zip、nbreg、prgen指令)
6-10-3 Zero-inflated ordered probit regression练习:钓鱼(zip指令)
6-10-4 零膨胀ordered probit回归分析(zioprobit指令)

第7章 配对资料的条件逻辑斯回归(clogit指令)
7-1配对资料的条件逻辑斯回归：案例-控制研究(clogit指令)
7-2 配对的条件逻辑斯回归分析： McFadden’s choice模型(clogit指令)
7-3 Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)：汽车销售调查法(asclogit指令)
7-4 Alternative-specific conditional logit model：选择四种钓鱼模式(asclogit指令)
7-5Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice) model: 避孕3种选择(asclogit指令)

第8章 多层次逻辑斯回归(multilevel logistic regression)
8-1分层随机抽样
8-2 多层次Logistic回归(xtmelogit指令)
8-2-1 双层次混合logistic 回归(xtmelogit 指令)
8-2-2 三层次logistic 回归(xtmelogit 指令)
8-2-3 混合效果logistic 回归(xtmelogit 指令)
8-2-4 Alternative-specific mixed logit regression(asmixlogit 指令)
8-3 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社会抵抗课程的
介入对健康概念程度的效果(meologit 指令)
8-4 双层巢状模型：巢状结构的餐厅选择(nested model，nestreg 指令)

第9章Panel-data 逻辑斯回归(xtgee、xtlogit 指令)
9-1 Panel-data 回归 (xtgee、xtlogit 指令)
9-2 追踪资料(panel-data) 分析之STaTa 相关指令
9-3 追踪资料(panel-data) 之基本模型
9-3-1 panel 资料型态及其模型分类
9-3-2 追踪资料(panel-data) 四模型：线性vs. 非线性模型
9-3-3 追踪资料(panel-data) 模型认定(identify) 与假设
9-4 Panel-data logit 回归分析(xtgee、xtlogit 指令)
9-5 Panel-data random-effects ordered logistic models (xtologit 指令)
9-6 Random-effects ordered probit models：社会抵抗课程的介入对健康概念程度的效果(xtoprobit 指令)
9-7 互补log-log 回归(Random-effects and population-averaged cloglogmodels)：加入工会吗(xtcloglog 指令)
9-7-1 对数逻辑分布(log-logistic)：偏态分布
9-7-2 Random-effects complementary log-log model：加入工会吗(xtcloglog 指令)
参考文献

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