邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計量經濟學
• 統計學
• Stata
• 離散選擇模型
• Logit迴歸
• 模型選擇
• 數據分析
• 應用統計
• 經濟計量
• 迴歸分析

非常熱門的統計方法──邏輯斯迴歸分析！

　　邏輯模型(Logit model)為離散選擇法模型，且屬於多項變數分析。在我們周圍，邏輯迴歸的資料常齣現在不同領域中，例如：生物醫學領域中憂鬱癥狀之影響因子分析、法學研究中犯罪的因素，以及商業領域中，客戶關係管理、公司企業存活、客戶忠誠度分析等等，還可延伸到眾多領域！

　　本書以STaTa介紹相關知識及理論，各章皆有實際案例分析，配閤光碟資料檔與書中圖文指示練習，可讓學習者及研究者快速熟悉統計軟體的操作、強化基本功。本書適用科係包括：財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學及心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係…等。

　　•本書介紹分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型──邏輯斯迴歸模型。
　　•本書提供精闢的實作例題分析，並結閤計算機統計軟體使用，詳細闡述邏輯斯模型原理及應用，深入淺齣，讓您有效率地學習。
　　•以STaTa介紹相應離散選擇的模型適配方法，把離散選擇模型相關理論知識和軟體應用方法做係統性的整理。
　　•統計常用41種軟體及大型資料庫之檔案格式，都可轉成STaTa來分析，功能十分龐大，您不可不知！
　　•隨書附贈資料檔光碟

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現任：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

第1章 二元(Binary)依變數：邏輯斯迴歸(logit指令)
1-1 STaTa如何讀入各種資料格式之資料
1-1-1 資料輸入的方法：問捲、Excel檔的讀入
1-1-2 SPSS資料檔(*.sav)轉成STaTa格式
1-1-2 SAS格式轉成STaTa
1-1-3 R軟體之格式轉成STaTa
1-1-4 Logistic迴歸的應用領域
1-1-5 STaTa之binary regression選擇錶之對應指令
1-2 簡單邏輯斯迴歸的入門
1-2-1 簡單邏輯斯迴歸(Logistic Regression Model)的介紹
1-2-2a 簡單Logistic迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
1-2-2b Logistic迴歸之練習題：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
1-3 邏輯斯迴歸分析
1-3-1二元依變數之Logistic迴歸分析：大學申請入學之關鍵條件？
1-3-2 如何挑選最佳解釋變數們：影響早産兒之危險因子有那些？
1-4 邏輯斯迴歸分析(logit、glm指令)
1-4-1 邏輯斯迴歸分析一(母蟹crab)：(logit、prvalue、glm指令)
1-4-2 質性自變數之Logit迴歸(AZT處理對AIDS效果)(logit指令)
1-5 邏輯斯迴歸之建模法(logit、lrtest、tab1、lowess、fp/fracpoly指令)
1-5-1 評比敵對模型，適配指標有7種
1-5-2a羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(Fractional polynomial regression)(fp或fracpoly指令)
分式多項式迴歸(Fractional polynomial regression)：練習題(fp或fracpoly指令)
1-6 邏輯斯迴歸搭配ROC麯綫來做篩檢工具之分類準
1-6-1 Type I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來
1-6-2 ROC麯綫、敏感度/特異性：不同篩檢工具之分類準確性比較
1-7 Logit+ROC麯綫來評比敵對logit模型，那個好？
1-7-1 ROC麯綫、cut-off點
1-7-2 Logit模型搭配ROC麯綫來找最佳cut-off點(logit、estat classification、lsens、lroc、graph指令)
1-8 小數據:Exact logistic regression(是否染愛滋病毒之二種血清檢測值)(exlogistic指令)

第2章 Logit迴歸的診斷(diagnostics)
2-1 Logit迴歸的假定(assumption)
2-1-1 Logit迴歸的假定(assumption)
2-1-2 橫斷麵Hausman檢定：OLS vs. 2SLS誰優？(hausman指令)
2-2界定誤差(Specification Error)
2-2-1 多元(復)綫性迴歸診斷(diagnostics)之重點整理
2-2-2 綫性迴歸的診斷
2-2-3 Logit迴歸的界定適當嗎？優質辦校之因素(logit、boxtid、linktest指令)
2-3 Logit模型適配度有三方法？優質辦校之因素(logit、lfit、fitstat指令)
2-4共綫性(Multicollinearity)診斷：優質辦校之因素(logit、***指令)
2-5偵測異常且有影響力的觀察值：優質辦校之因素(***指令)
2-6 邏輯迴歸的常見數值問題(***指令)
2-7 有用指令之歸納

第3章 離散選擇模型(Discrete Choice Models)
3-1離散選擇模型(Discrete Choice Models, DCM)
3-2 多項機率迴歸分析(Multinomial probit regression)：3種保險的選擇(mprobit指令)
3-3多項式概率模型來進行離散選擇建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit指令)
3-3-1 Alternative-specific multinomial probit regression：三種保險計畫的選擇(asmprobit指令)
3-3-2使用多項式概率模型進行離散選擇建模:四種旅行方式的選擇(asmprobit指令)

第4章 Logit迴歸、Linear Probability、Probit、Cox迴歸之比較
4-1 Probit迴歸模型之解說
4-2 Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logit迴歸分析之比較
4-3 Logit模型、 Cox迴歸、probit模型的概念比較
4-4 異質機率模型：模擬資料(Heteroskedastic probit model)(hetprobit指令)
4-5 Bivariate probit迴歸vs.二個似乎無相關依變數「private, vote」模型，誰優?(biprobit指令)
4-6調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(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調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)***

第5章多分類依變數(Multinomial)的邏輯斯迴歸分析 (mlogit指令)
5-1多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)
5-1-1多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)之概念
5-1-2多項邏輯斯模型之應用****
5-1多項(Multinomial) Logit迴歸之多項選擇
5-2 Multinomial Logit迴歸之解說(mlogit指令)
5-3 Multinomial Logit迴歸分析：職業選擇種類(mlogit指令)
5-4 多項邏輯斯迴歸分析:乳房攝影(mammograph)經驗的影響因素(mlogit指令)
5-5羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional multinomial logit model):6種行政預算編列比例之因素(fmlogit外掛指令)
5-5 多項邏輯斯迴歸分析:12地區宗教信仰3選擇之因素(mlogit指令)

第6章 單層vs多層次：Ordered Logit、Ordered Probit Analysis及擴充模型(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迴歸分析：影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
6-3 Ordered Logit迴歸分析: Copenhagen的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit指令)
6-4 Extended ordered probit regression迴歸分析：內生共變數之二階段機率迴歸(eoprobit指令)
6-4-1 內生共變數：工具變數(IV)之重點整理
6-4-2 Extended ordered probit regression迴歸分析：健康狀況程度之因素(eoprobit指令)
6-5 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit指令)
6-6 Multilevel mixed-effects ordered probit regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meoprobit指令)
6-7 Panel-data Random-effects ordered logistic models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtologit指令)
6-8 等級-次序迴歸：四種方案偏好排名(Rank-ordered logistic regression(rologit指令)
6-9 Alternative-specific rank-ordered probit regression:四種工作特性偏好之影響因素(asroprobit指令)
6-10 Zero-inflated Poisson迴歸vs. Zero-inflated ordered probit regression(zip、zioprobit指令)
6-10-1 零膨脹(Zero-inflated)Poisson分布
6-10-2 Count依變數：零膨脹Poisson迴歸 vs負二項迴歸(zip、nbreg、prgen指令)
6-10-3 Zero-inflated ordered probit regression練習:釣魚(zip指令)
6-10-4 零膨脹ordered probit迴歸分析(zioprobit指令)

第7章 配對資料的條件邏輯斯迴歸(clogit指令)
7-1配對資料的條件邏輯斯迴歸：案例-控製研究(clogit指令)
7-2 配對的條件邏輯斯迴歸分析： McFadden’s choice模型(clogit指令)
7-3 Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)：汽車銷售調查法(asclogit指令)
7-4 Alternative-specific conditional logit model：選擇四種釣魚模式(asclogit指令)
7-5Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice) model: 避孕3種選擇(asclogit指令)

第8章 多層次邏輯斯迴歸(multilevel logistic regression)
8-1分層隨機抽樣
8-2 多層次Logistic迴歸(xtmelogit指令)
8-2-1 雙層次混閤logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-2 三層次logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-3 混閤效果logistic 迴歸(xtmelogit 指令)
8-2-4 Alternative-specific mixed logit regression(asmixlogit 指令)
8-3 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的
介入對健康概念程度的效果(meologit 指令)
8-4 雙層巢狀模型：巢狀結構的餐廳選擇(nested model，nestreg 指令)

第9章Panel-data 邏輯斯迴歸(xtgee、xtlogit 指令)
9-1 Panel-data 迴歸 (xtgee、xtlogit 指令)
9-2 追蹤資料(panel-data) 分析之STaTa 相關指令
9-3 追蹤資料(panel-data) 之基本模型
9-3-1 panel 資料型態及其模型分類
9-3-2 追蹤資料(panel-data) 四模型：綫性vs. 非綫性模型
9-3-3 追蹤資料(panel-data) 模型認定(identify) 與假設
9-4 Panel-data logit 迴歸分析(xtgee、xtlogit 指令)
9-5 Panel-data random-effects ordered logistic models (xtologit 指令)
9-6 Random-effects ordered probit models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtoprobit 指令)
9-7 互補log-log 迴歸(Random-effects and population-averaged cloglogmodels)：加入工會嗎(xtcloglog 指令)
9-7-1 對數邏輯分布(log-logistic)：偏態分布
9-7-2 Random-effects complementary log-log model：加入工會嗎(xtcloglog 指令)
參考文獻

序

　　本書旨在介紹分析二分類依變數時最常使用的統計分析模型之Logistic迴歸模型，及其擴充模型包括：「邏輯斯迴歸搭配ROC麯綫、多項邏輯斯迴歸、Alternative-specific multinomial probit regression、、Alternative-specific multinomial邏輯斯迴歸、邏輯斯迴歸搭配ROC麯綫來做工具之分類準確性、Exact邏輯斯迴歸、異質機率模型、Ordered Logit迴歸分析、多層次ordered logistic 迴歸、Rank-ordered logistic迴歸、特定方案Rank-ordered logistic迴歸、零膨脹ordered probit regression迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、分式多項式(Fractional polynomial)迴歸、多層次邏輯斯迴歸、巢狀邏輯斯迴歸、panel-data邏輯斯迴歸…」。透過例題分析，結閤計算機統計軟體的使用，詳細闡述該模型原理及其應用；同時，還介紹瞭如何將Logistic迴歸模型擴展到序次Logistic迴歸模型和多項Logit模型，以分析序次變數和多分類名義變數為因變數的數據。

　　本書第一章介紹SAS、R和SPSS如何轉成STaTa，坊間常見的41種軟體及大型資料庫之檔案格式，都可轉至STaTa來分析。

　　在統計學中，邏輯斯迴歸分析或logit模型是一個迴歸模型，其中依變數（DV）是分類的。本文涵蓋二進製因變數的情況，即輸齣隻能取兩個值“0”和“1”，這些值代錶:通過/失敗，贏/輸，活/死或健康/生病。依變數具有兩個以上結果類彆的情況可以在多項Logistic迴歸中進行分析，或者如果多個類彆被排序，則在順序邏輯迴歸中。在經濟學術語中，邏輯迴歸是定性反應/離散選擇模型的一個例子。

　　本書適閤的科係包括：財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學/心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係…等。

　　在google scholar學術搜尋中，查詢「logistic regression analysis」會齣現1,930,000篇以上論文。可見邏輯斯迴歸分析係非常熱門的統計法。

　　在我們週圍，logit迴歸的資料常齣現在不同領域中，包括：

　　(1)公共衛生領域：某傳染病的死亡因素。
　　(2)生物醫學領域：癌患者放射綫治療對産生副作用、腎虛癥與骨質疏鬆癥關聯性、憂鬱癥狀之影響因子等Logistic分析…。
　　(3)工程類中的建物地震損害程度評估模型、絕緣礙子火花偵測係統。
　　(4)商業領域：客戶關係管理、公司企業的存活。市場研究之消費者對特定商品購買時間，客戶忠誠度。或則商業上客戶資料管理、行銷、企業倒閉、員工離職。
　　(5)財務金融領域：個人消費性貸款、法人金融預警分析等。
　　(6)保險統計學及人口統計學中的投保與否。
　　(7)社會學中的事件曆史分析，研究女性婚姻抉擇因素、高齡人口選擇未來養老居住方式…。
　　(8)法學研究：犯罪的因素等。
　　(9)工業領域：可靠度分析、工業製成、産品cycle。
　　(10)經濟研究：失業的因素，從就業時間到失業時間，到再就業時間等。
　　(11)教育領域：老師離職、學生休退學/吸毒的因素等。
　　(12)財管領域：財務危機與轉投資活動關係、貸款授信違約風險評估、銀行放款信用評、應收帳款呆帳預測等。
　　(13)行銷/企管類：旅客參與觀光旅遊綫之消費型態、汽車保險續保、.投資型保險商品購買預測等。

　　有鑑於STaTa分析功能龐大，故作者將撰寫一係列的STaTa的書，包括：

　　7.多層次模型 (共15種多層次模型之類型可選擇)

　　社會科學、生物醫學、財金等領域，其統計學係採用統計學、運籌學、經濟、數學等領域之定量方法。社會科學及自然科學二大領域中各個學科，它們有許多共通之研究設計及統計分析法，都與作者在五南齣版STaTa一序列書名有關，包括:

　　一、《STaTa與高等統計分析的應用》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重覆測量…。
　　
　　二、「STaTa在結構方程模型及試題反應理論」一書，該書內容包括：路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析…。

　　三、《STaTa在生物醫學統計分析》一書，該書內容包括：類彆資料分析(無母數統計)、logistic迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、盛行率、發生率、相對危險率比、勝齣比（Odds Ratio）的計算、篩檢工具與ROC麯綫、工具變數（2SLS）…Cox比例危險模型、Kaplan-Meier存活模型、脆弱性之Cox模型、參數存活分析有六種模型、加速失敗時間模型、panel-data存活模型、多層次存活模型…

　　四、《Meta統計分析實作：使用Excel與CMA程式》一書，該書內容包括：統閤分析（meta-analysis）、勝齣比（Odds Ratio）、風險比、4種有名效果量(ES)公式之單位變換等。

　　五、《Panel-data迴歸模型：STaTa在廣義時間序列的應用》一書，該書內容包括：多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型…。

　　六、《總體經濟與財務金融：STaTa時間序列分析》一書，該書內容包括：誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整閤…等。

　　七、《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、vs.離散型多層次模型、計數型多層次模型、存活分析之多層次模型、非綫性多層次模型…。

　　八、《模糊多準評估法及統計》一書，該書內容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy理論、Fuzzy AHP…等理論與實作。

　　九、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、vs. 多元邏輯斯迴歸、配對資料的條件Logistic迴歸分析、Multinomial Logistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic迴歸、零膨脹ordered probit regression迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、多層次邏輯斯迴歸…。

　　十、《有限混閤模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)》一書，該書內容包括：FMM：綫性迴歸、FMM：次序迴歸、FMM：Logit迴歸、FMM：多項Logit迴歸、FMM：零膨脹迴歸、FMM：參數型存活迴歸…等理論與實作。

　　十一、《多變量統計：應用STaTa分析》一書，書內容包括：MANOVA、囷素分析、典型相關、區彆分析、MDS…。

　　此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實証研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用panel迴歸，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。

　　最後，特感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw)，提供STaTa軟體，晚學纔有機會撰寫STaTa一係列的書，以嘉惠學習者。

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迴歸就顯得力有未逮。這本書的齣現，簡直是為瞭解決這個痛點而來。它係統性地介紹瞭各種離散選擇模型，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軟體的結閤。對於每一個模型，書中都提供瞭詳盡的STaTa指令，以及如何讀懂STaTa輸齣的各種統計量，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，纔能完成類似的分析，現在有瞭這本書，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。這本書不隻是一本教科書，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☆☆☆☆☆

拿到這本《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的當下，我腦袋裡第一個浮現的念頭是：「終於有本紮實的書瞭！」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，邏輯斯迴歸和更進階的離散選擇模型絕對是核心工具。市麵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。這本書的齣現，恰好填補瞭這個斷層。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，那再完美的理論也隻是空中樓閣。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迴歸，而是深入探討瞭多項邏輯斯、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，並在研究論文中提齣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齣選擇。雖然邏輯斯迴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。這本書的齣現，恰好解決瞭我的睏惑。它係統性地介紹瞭各種離散選擇模型，從最基本的二元邏輯斯迴歸，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。書中不僅詳細解釋瞭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閤。作者提供瞭非常詳細的STaTa指令碼，以及如何解讀STaTa輸齣結果的範例。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齣發，套用到我的研究數據上。這不僅節省瞭寶貴的時間，更重要的是，它能夠幫助我更精準、更全麵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☆☆☆☆☆

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，我的工具箱裡最常齣現的便是二元邏輯斯迴歸。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《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的齣版，恰好為我打開瞭新的視野。書中不僅詳細介紹瞭邏輯斯迴歸的理論基礎、模型假設、參數估計與解讀，更重要的是，它深入探討瞭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齣選擇，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閤，提供瞭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齣發，針對自己的數據進行分析。這不僅節省瞭寶貴的時間，更重要的是，它能夠幫助我更精準、更全麵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，在介紹邏輯斯迴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嚮的軟體教學之間取得平衡，而這往往是一項艱钜的任務。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《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的齣現，恰好完美地解決瞭這個問題。它以極具條理性的方式，從邏輯斯迴歸的基礎概念齣發，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瞭其理論架構、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指令碼和輸齣結果解讀，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閤度，並選擇最適閤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。它的齣現，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☆☆☆☆☆

這本書的深度與廣度，在市麵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準、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，我雖然對邏輯斯迴歸有一定的瞭解，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。這本書恰好填補瞭我的知識斷層。它從最基礎的二元邏輯斯迴歸開始，詳細闡述瞭其理論框架、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瞭多項邏輯斯（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閤時，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的實務操作無縫結閤，提供瞭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，提供瞭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☆☆☆☆☆

這本書的結構設計，堪稱是為瞭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迴歸，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《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的齣版，恰好為我們提供瞭一個係統性的解決方案。它從邏輯斯迴歸的基礎理論講起，深入淺齣地解釋瞭其背後的機率模型、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，本書進一步探討瞭多項邏輯斯（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的實務操作無縫結閤，提供瞭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，提供瞭強有力的理論與工具支持。

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，邏輯斯迴歸（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《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計》的齣現，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，同時又緊密結閤瞭STaTa的實際操作。書中對於邏輯斯迴歸的基礎概念，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迴歸，而是深入探討瞭多項邏輯斯（Multinomial Logistic）、依序邏輯斯（Ordered Logistic）等更為進階的模型，並且詳細說明瞭它們在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，提供瞭極大的幫助。能夠在同一本書中，同時獲得紮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☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它提供瞭一個非常務實的視角，將理論與實務緊密結閤。身為一名數據分析師，我經常需要麵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迴歸，而對於更為複雜的離散選擇模型，則感到力不從心。這本書的齣版，恰好為我提供瞭一個係統性的學習路徑。它從邏輯斯迴歸的基礎概念開始，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，包含瞭模型的基本假設、參數的意義、估計方法等。更關鍵的是，它緊密結閤瞭STaTa軟體的操作。作者提供瞭詳盡的STaTa指令碼，以及如何解讀STaTa輸齣的各種統計量，例如係數的顯著性、Odd Ratio的解釋、以及模型適閤度的評估等。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。這本書不隻是一本工具書，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☆☆☆☆☆

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，我們經常麵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迴歸。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。這本書正好提供瞭係統性的解決方案。它從最基礎的邏輯斯迴歸講起，循序漸進地介紹瞭其背後的機率理論、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瞭如何在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。如何判斷模型的適閤度？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，並且結閤瞭具體的STaTa指令和輸齣結果，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瞭更清晰的認識。例如，在選擇治療方案時，患者可能在多個選項中做齣選擇，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」。