具体描述
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
著者信息
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
图书目录
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
图书序言
本书旨在介绍分析二分类依变数时最常使用的统计分析模型之Logistic回归模型，及其扩充模型包括：「逻辑斯回归搭配ROC曲线、多项逻辑斯回归、Alternative-specific multinomial probit regression、、Alternative-specific multinomial逻辑斯回归、逻辑斯回归搭配ROC曲线来做工具之分类准确性、Exact逻辑斯回归、异质机率模型、Ordered Logit回归分析、多层次ordered logistic 回归、Rank-ordered logistic回归、特定方案Rank-ordered logistic回归、零膨胀ordered probit regression回归、配对资料的条件逻辑斯回归、特定方案conditional logit model、离散选择模型、分式多项式(Fractional polynomial)回归、多层次逻辑斯回归、巢状逻辑斯回归、panel-data逻辑斯回归…」。透过例题分析，结合计算机统计软体的使用，详细阐述该模型原理及其应用；同时，还介绍了如何将Logistic回归模型扩展到序次Logistic回归模型和多项Logit模型，以分析序次变数和多分类名义变数为因变数的数据。
本书第一章介绍SAS、R和SPSS如何转成STaTa，坊间常见的41种软体及大型资料库之档案格式，都可转至STaTa来分析。
在统计学中，逻辑斯回归分析或logit模型是一个回归模型，其中依变数（DV）是分类的。本文涵盖二进制因变数的情况，即输出只能取两个值“0”和“1”，这些值代表:通过/失败，赢/输，活/死或健康/生病。依变数具有两个以上结果类别的情况可以在多项Logistic回归中进行分析，或者如果多个类别被排序，则在顺序逻辑回归中。在经济学术语中，逻辑回归是定性反应/离散选择模型的一个例子。
本书适合的科系包括：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/心理系、风险管理系、社会系、法学院、经济系…等。
在google scholar学术搜寻中，查询「logistic regression analysis」会出现1,930,000篇以上论文。可见逻辑斯回归分析系非常热门的统计法。
在我们週围，logit回归的资料常出现在不同领域中，包括：
(1)公共卫生领域：某传染病的死亡因素。
(2)生物医学领域：癌患者放射线治疗对产生副作用、肾虚症与骨质疏松症关联性、忧郁症状之影响因子等Logistic分析…。
(3)工程类中的建物地震损害程度评估模型、绝缘碍子火花侦测系统。
(4)商业领域：客户关系管理、公司企业的存活。市场研究之消费者对特定商品购买时间，客户忠诚度。或则商业上客户资料管理、行销、企业倒闭、员工离职。
(5)财务金融领域：个人消费性贷款、法人金融预警分析等。
(6)保险统计学及人口统计学中的投保与否。
(7)社会学中的事件历史分析，研究女性婚姻抉择因素、高龄人口选择未来养老居住方式…。
(8)法学研究：犯罪的因素等。
(9)工业领域：可靠度分析、工业制成、产品cycle。
(10)经济研究：失业的因素，从就业时间到失业时间，到再就业时间等。
(11)教育领域：老师离职、学生休退学/吸毒的因素等。
(12)财管领域：财务危机与转投资活动关系、贷款授信违约风险评估、银行放款信用评、应收帐款呆帐预测等。
(13)行销/企管类：旅客参与观光旅游线之消费型态、汽车保险续保、.投资型保险商品购买预测等。
有鑑于STaTa分析功能庞大，故作者将撰写一系列的STaTa的书，包括：
7.多层次模型 (共15种多层次模型之类型可选择)
社会科学、生物医学、财金等领域，其统计学系採用统计学、运筹学、经济、数学等领域之定量方法。社会科学及自然科学二大领域中各个学科，它们有许多共通之研究设计及统计分析法，都与作者在五南出版STaTa一序列书名有关，包括:
一、《STaTa与高等统计分析的应用》一书，该书内容包括：描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重覆测量…。
二、「STaTa在结构方程模型及试题反应理论」一书，该书内容包括：路径分析、结构方程模型、测量工具的信效度分析、因素分析…。
三、《STaTa在生物医学统计分析》一书，该书内容包括：类别资料分析(无母数统计)、logistic回归、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、盛行率、发生率、相对危险率比、胜出比（Odds Ratio）的计算、筛检工具与ROC曲线、工具变数（2SLS）…Cox比例危险模型、Kaplan-Meier存活模型、脆弱性之Cox模型、参数存活分析有六种模型、加速失败时间模型、panel-data存活模型、多层次存活模型…
四、《Meta统计分析实作：使用Excel与CMA程式》一书，该书内容包括：统合分析（meta-analysis）、胜出比（Odds Ratio）、风险比、4种有名效果量(ES)公式之单位变换等。
五、《Panel-data回归模型：STaTa在广义时间序列的应用》一书，该书内容包括：多层次模型、GEE、工具变数(2SLS)、动态模型…。
六、《总体经济与财务金融：STaTa时间序列分析》一书，该书内容包括：误差异质性、动态模型、序列相关、时间序列分析、VAR、共整合…等。
七、《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》一书，该书内容包括：线性多层次模型、vs.离散型多层次模型、计数型多层次模型、存活分析之多层次模型、非线性多层次模型…。
八、《模煳多准评估法及统计》一书，该书内容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy理论、Fuzzy AHP…等理论与实作。
九、《逻辑斯回归及离散选择模型：应用STaTa统计》一书，该书内容包括：逻辑斯回归、vs. 多元逻辑斯回归、配对资料的条件Logistic回归分析、Multinomial Logistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic回归、零膨胀ordered probit regression回归、配对资料的条件逻辑斯回归、特定方案conditional logit model、离散选择模型、多层次逻辑斯回归…。
十、《有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潜在分类再回归分析)》一书，该书内容包括：FMM：线性回归、FMM：次序回归、FMM：Logit回归、FMM：多项Logit回归、FMM：零膨胀回归、FMM：参数型存活回归…等理论与实作。
十一、《多变量统计：应用STaTa分析》一书，书内容包括：MANOVA、囷素分析、典型相关、区别分析、MDS…。
此外，研究者如何选择正确的统计方法，包括适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实証研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。为了让研究者能正确且精准使用panel回归，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。
最后，特感谢全杰科技公司(www.softhome.com.tw)，提供STaTa软体，晚学才有机会撰写STaTa一系列的书，以嘉惠学习者。
张绍勋 敬上
图书试读
用户评价
這本書的結構設計，堪稱是為了解決實際數據分析中常見痛點的「定心丸」。身為一名在政府部門從事政策評估的研究員，我們經常需要分析民眾的決策行為，例如是否會參與某項公共服務、選擇哪一種交通方式，或是是否會支持某項政策。這些問題的因變數，往往是離散的類別型變數。過去，在處理這類問題時，我們可能僅限於使用最基本的羅吉斯特回歸，而對於如何處理更複雜的、具有層次性或多類別選擇的模型，則感到有些力不從心。這本《邏輯斯回歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的出版，恰好為我們提供了一個系統性的解決方案。它從邏輯斯回歸的基礎理論講起，深入淺出地解釋了其背後的機率模型、假設條件、參數估計方法，以及如何在STaTa軟體中進行實際操作。我特別欣賞書中對於模型診斷和結果解讀的詳細說明，這能幫助我們確保模型的有效性和分析結果的可靠性。更令我感到欣喜的是，本書進一步探討了多項邏輯斯（Multinomial Logic）、依序邏輯斯（Ordered Logic）等進階模型，這些模型對於分析更為複雜的、多類別的決策行為，具有不可替代的作用。書中將這些複雜的理論與STaTa的實務操作無縫結合，提供了豐富的範例和指令碼，讓讀者能夠在理解理論的同時，也能夠實際動手操作，驗證自己的理解，並將這些方法應用於實際的政策評估中。這本書無疑為我們在政府部門的數據分析工作，提供了強有力的理論與工具支持。
评分這本書的深度與廣度，在市面上同類型的中文書籍中，絕對是數一數二的。身為一位長期在金融領域從事風險管理與量化分析的研究者，我深知在預測客戶違約機率、信用卡申請是否會核准、或是投資人是否會購買某項金融產品等情境下，離散選擇模型的重要性。過去，我雖然對邏輯斯回歸有一定的了解，但對於如何處理更複雜的、具有結構性或順序性的離散選擇問題，總覺得力有未逮。這本書恰好填補了我的知識斷層。它從最基礎的二元邏輯斯回歸開始，詳細闡述了其理論框架、假設條件、參數估計方法（如最大概似估計），以及如何透過STaTa進行實證分析。我特別欣賞書中對於模型診斷與結果解讀的詳盡說明，這對於確保模型的有效性和結果的可信度至關重要。更令我驚豔的是，作者並沒有止步於此，而是進一步深入探討了多項邏輯斯（Multinomial Logic）、依序邏輯斯（Ordered Logic）以及Nested Logic等更為進階的模型。這些模型在分析複雜的、多類別的選擇行為時，具有不可替代的作用。例如，在分析客戶選擇不同投資組合時，多項邏輯斯模型就顯得尤為適用；而在評估客戶的信用評等，從低到高有明顯的層級時，依序邏輯斯模型則能更貼切地捕捉這種結構。書中將這些複雜的理論與STaTa的實務操作無縫結合，提供了豐富的範例和指令碼，讓讀者能夠在理解理論的同時，也能夠實際動手操作，驗證自己的理解。這本書無疑為我在金融領域的量化分析工作，提供了強有力的理論與工具支持，讓我能夠更精準、更深入地理解和預測各種離散決策行為。
评分拿到這本《邏輯斯回歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的當下，我腦袋裡第一個浮現的念頭是：「終於有本紮實的書了！」過去幾年，我在學術研究和實際數據分析的領域摸索，遇到許多需要處理二元或多元離散結果變量的狀況，像是消費者會不會購買某項產品、病患會不會接受某種治療、或是選民會不會投票給特定候選人等等。這些問題的分析，邏輯斯回歸和更進階的離散選擇模型絕對是核心工具。市面上相關的中文書籍並非沒有，但很多時候，要嘛過於理論化，跟實際操作脫節，讀起來像在啃大學教科書的延伸；要嘛過於簡化，流於軟體操作的「按鈕指南」，缺乏對模型背後原理的深入解釋。這本書的出現，恰好填補了這個斷層。它以「應用STaTa統計」為副標題，這點非常吸引我，因為STaTa在社會科學、經濟學、流行病學等領域的使用率極高，許多研究者都習慣用它來處理複雜的數據。我一直覺得，理論學習固然重要，但如果不能順暢地在實際軟體中實現，那再完美的理論也只是空中樓閣。這本書巧妙地將理論建構與軟體應用無縫接起來，讓我能夠在理解模型假設、判讀結果的同時，也能實際動手操作，從數據預處理到模型估計，再到結果的解釋與報告，都有詳細的指引。更重要的是，它並沒有止步於最基本的邏輯斯回歸，而是深入探討了多項邏輯斯、依序邏輯斯、Nested Logic等更為精細的離散選擇模型，這對於處理有結構性、層次性的離散選擇問題至關重要。我期待透過這本書，能夠更精準地刻畫複雜的決策行為，並在研究論文中提出更有說服力的分析結果，這對我目前的學術生涯來說，無疑是一劑及時雨。
评分這本書的價值，在於它提供了一個非常務實的視角，將理論與實務緊密結合。身為一名數據分析師，我經常需要面對各種不同類型的數據，其中，處理二元或多元的類別型結果變數，是我們工作中一個非常常見的挑戰。過去，在處理這類問題時，我可能僅限於使用最基礎的羅吉斯特回歸，而對於更為複雜的離散選擇模型，則感到力不從心。這本書的出版，恰好為我提供了一個系統性的學習路徑。它從邏輯斯回歸的基礎概念開始，逐步深入到多項邏輯斯、依序邏輯斯、Nested Logic等模型。書中對於每個模型的理論介紹都相當紮實，包含了模型的基本假設、參數的意義、估計方法等。更關鍵的是，它緊密結合了STaTa軟體的操作。作者提供了詳盡的STaTa指令碼，以及如何解讀STaTa輸出的各種統計量，例如係數的顯著性、Odd Ratio的解釋、以及模型適合度的評估等。這使得我們能夠在理解理論的同時，能夠立即動手操作，驗證自己的理解，並將這些方法應用於實際數據分析中。我特別欣賞書中對於模型診斷和模型選擇的討論，這能幫助我們確保所使用的模型是有效且適當的。這本書不只是一本工具書，更是一本能夠幫助我們提升分析能力、解決實際問題的「實戰指南」。
评分從事市場研究工作的我，經常需要分析消費者的購買決策、品牌偏好等行為。這些行為的本質，很多時候都屬於離散的類別型變數，例如「會購買」或「不會購買」、「選擇品牌A」、「選擇品牌B」等。在過去，處理這類問題，我的工具箱裡最常出現的便是二元邏輯斯回歸。然而，隨著市場的日益複雜，消費者的決策過程也變得越來越多元，單純的二元模型往往不足以完全捕捉其中的精髓。這本《邏輯斯回歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的出版，恰好為我打開了新的視野。書中不僅詳細介紹了邏輯斯回歸的理論基礎、模型假設、參數估計與解讀，更重要的是，它深入探討了多種進階的離散選擇模型，如多項邏輯斯（Multinomial Logistic）、依序邏輯斯（Ordered Logistic）等。這些模型能夠更好地處理消費者的多類別選擇、偏好排序等問題，例如，分析哪些因素會影響消費者在多個產品選項中做出選擇，或者消費者對產品的滿意度（非常滿意、滿意、普通、不滿意）是如何被不同變數所驅動的。書中將這些複雜的模型與STaTa軟體的實際應用緊密結合，提供了清晰的指令碼和結果解讀範例，讓我在閱讀理論的同時，也能夠立即動手實踐。這對於我這種需要快速將研究成果轉化為實際市場洞察的從業者來說，是非常寶貴的。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，而是可以直接從書中的範例出發，針對自己的數據進行分析。這不僅節省了寶貴的時間，更重要的是，它能夠幫助我更精準、更全面地理解消費者的決策行為，從而為企業的市場策略提供更有力的數據支持。
评分身為一名在大學教授計量經濟學的研究者，我經常需要為學生準備各種不同層次的教材。過去，在介紹邏輯斯回歸和離散選擇模型時，我總是需要在理論紮實的原文書和操作導向的軟體教學之間取得平衡，而這往往是一項艱鉅的任務。許多中文書籍，要嘛過於學術，難以讓初學者入門；要嘛過於簡化，缺乏對模型原理的深入探討。這本《邏輯斯回歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的出現，恰好完美地解決了這個問題。它以極具條理性的方式，從邏輯斯回歸的基礎概念出發，逐步深入到各種進階的離散選擇模型，如多項邏輯斯、依序邏輯斯、Nested Logic等。每個模型都詳細介紹了其理論架構、模型設定、假設條件、參數估計方法（如最大概似法），以及最重要的——如何將這些模型應用於STaTa軟體中進行實際分析。書中提供的STaTa指令碼和輸出結果解讀，對於學生來說，是極其寶貴的學習資源。他們能夠在理解理論的同時，立即動手驗證，加深對模型原理的理解。我特別欣賞書中對於模型診斷與比較的部分，這能夠幫助學生學會如何評估模型的適合度，並選擇最適合自己研究問題的模型。這本書不僅能夠作為我授課的輔助教材，更能啟發學生進行更深入的學術研究。它的出現，讓計量經濟學中的離散選擇模型分析，變得更加 accessible（易於接近）且 practical（實用）。
评分過去我在撰寫論文時，常常遇到一個瓶頸，那就是當我的研究對象的選擇行為不是簡單的「是」或「否」時，例如，消費者在眾多品牌中選擇一個，或是旅客在多種交通工具中挑選一個，傳統的二元羅吉斯特回歸就顯得力有未逮。這本書的出現，簡直是為了解決這個痛點而來。它系統性地介紹了各種離散選擇模型，從最基本的二元邏輯斯，一路延伸到多項邏輯斯（ Multinomial Logic）、依序邏輯斯（Ordered Logic），甚至是更複雜的Nested Logic模型。這幾種模型在處理不同類型的離散決策問題時，各有其適用性，而這本書就把它們的理論基礎、模型設定、參數估計以及結果解讀都交代得清清楚楚。尤其令我印象深刻的是，它不僅僅是理論的闡述，更強調與STaTa軟體的結合。對於每一個模型，書中都提供了詳盡的STaTa指令，以及如何讀懂STaTa輸出的各種統計量，例如係數的意義、顯著性檢定、擬似決定係數（Pseudo R-squared）的解讀等。這對於我這種習慣用STaTa進行數據分析的讀者來說，無疑是極大的福音。過去，我可能要花費大量時間去搜尋不同的資料、摸索STaTa的語法，才能完成類似的分析，現在有了這本書，我可以更快速、更有效率地完成我的研究。而且，書中對於模型的假設條件、適用情境，以及如何進行模型選擇的討論，都非常到位，讓我在進行實際分析時，能夠更有信心，知道自己在做什麼，為什麼要這樣做。這本書不只是一本教科書，更是一本能夠幫助我提升研究品質和效率的「實戰手冊」。
评分身為一名在學術界打滾多年的博士班學生，我深知論文寫作中，對於研究方法的精確性和模型的選擇要求有多麼嚴苛。特別是在進行社會科學、經濟學或是市場研究時，我們經常會遇到需要處理定性或類別型變數的情況，而這類變數的分析，邏輯斯回歸（Logistic Regression）及各種離散選擇模型（Discrete Choice Models）就扮演著至關重要的角色。過去，我總是花費大量的時間在翻閱各種英文原著，試圖理解其複雜的數學推導和模型架構，對於STaTa軟體的應用也常常是磕磕碰碰，摸索著學習。這本《邏輯斯回歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的出現，讓我眼睛為之一亮。它用清晰易懂的中文，將複雜的理論化為易於理解的架構，同時又緊密結合了STaTa的實際操作。書中對於邏輯斯回歸的基礎概念，如機率、 Odds、Odds Ratio的轉換，以及其背後的最大概似估計法（Maximum Likelihood Estimation）的原理，都講解得非常透徹。我特別欣賞它對於模型的假設條件、結果的解讀，以及如何進行模型診斷的部分。這通常是許多初學者容易忽略，但卻是確保研究品質的關鍵。而更令我欣喜的是，它並沒有止步於最基礎的二元邏輯斯回歸，而是深入探討了多項邏輯斯（Multinomial Logistic）、依序邏輯斯（Ordered Logistic）等更為進階的模型，並且詳細說明了它們在STaTa中的應用。這對於我目前正在進行的、需要處理多類別選擇行為的研究，提供了極大的幫助。能夠在同一本書中，同時獲得扎實的理論基礎和詳盡的軟體操作指南，這對我來說，無疑是一份寶貴的資源，能夠顯著提升我論文研究的質量和效率。
评分這本書的內容，對於任何一位對預測和分析離散型決策行為感興趣的研究者或實務工作者來說，都是一份不可多得的寶藏。我過去在進行消費者行為研究時，常常遇到一個難題：如何準確地預測消費者是否會購買某個產品，或者在多個產品選項中做出選擇。雖然邏輯斯回歸是一個很好的起點，但當消費者的決策過程更加複雜，例如存在產品之間的替代關係，或是決策有層次性時，單純的二元模型就顯得力有未逮。這本書的出現，恰好解決了我的困惑。它系統性地介紹了各種離散選擇模型，從最基本的二元邏輯斯回歸，到更為複雜的多項邏輯斯（Multinomial Logic）、依序邏輯斯（Ordered Logic）以及Nested Logic模型。書中不僅詳細解釋了每個模型的理論基礎、模型假設、參數估計方法，更重要的是，它將這些理論與STaTa軟體的實際應用無縫結合。作者提供了非常詳細的STaTa指令碼，以及如何解讀STaTa輸出結果的範例。這對於我這種需要將理論知識轉化為實際操作的讀者來說，無疑是極大的幫助。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，而是可以直接從書中的範例出發，套用到我的研究數據上。這不僅節省了寶貴的時間，更重要的是，它能夠幫助我更精準、更全面地理解消費者的決策行為，從而為市場研究提供更有力的分析支持。
评分這本書的內容架構，在我看來，非常具備「臨床應用」的思維。身為一名長年與醫療數據打交道的統計分析師，我深知在實際的醫療場域中，我們經常面臨的因變數不是連續性的，而是「是/否」、「會/不會」、「痊癒/未痊癒」這類離散的類別。過去，在處理這些數據時，我們可能僅限於使用一些基本的卡方檢定或簡單的羅吉斯特回歸。然而，隨著研究的深入，我們開始意識到，患者的決策過程、疾病的發生機率，往往比想像中更複雜，可能受到多種因素的相互作用、潛在的選擇結構的影響。這本書正好提供了系統性的解決方案。它從最基礎的邏輯斯回歸講起，循序漸進地介紹了其背後的機率理論、模型假設、參數估計的方法（如最大概似估計），並且非常詳細地說明了如何在STaTa中實現這些步驟。我特別欣賞書中對於「模型診斷」和「結果解釋」的篇幅，這往往是許多初學者最容易忽略，卻也是最關鍵的部分。如何判斷模型的適合度？什麼是Pseudo R-squared的意義？如何解讀Odd Ratio的實際含義？這些在書中都有詳盡的闡釋，並且結合了具體的STaTa指令和輸出結果，讓讀者能夠「看得懂」、「做得到」。此外，它對多項邏輯斯、依序邏輯斯等模型的介紹，讓我對如何處理多個互斥或非互斥的離散結果有了更清晰的認識。例如，在選擇治療方案時，患者可能在多個選項中做出選擇，這時多項邏輯斯模型就顯得尤為重要；而當治療方案之間存在某種程度的順序性，或是患者從無治療到簡單治療再到複雜治療的過程，依序邏輯斯模型則能更貼切地捕捉這種層次感。這本書讓我感受到，它不僅僅是一本工具書，更是一本能夠啟發研究思路、提升分析能力的「思想啟發書」。
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