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分类数据分析。第2版。 (英语) Zbl 1018.6202号

概率与数理统计中的威利级数应用概率统计。奇切斯特:威利。十六、710页(2002年)。
[关于1990年第一版的审查,请参见Zbl 0716.62001号]
分类数据(CD)是随机实验的观察结果,其响应可分为几个定性或定量不同的类别之一。人们经常说,观察结果是按比例衡量的。测量CD的刻度为标称刻度和序数刻度。可以说,分类数据分析(CDA)与统计学一样古老,甚至与概率论一样古老。伯努利的方案中的回答是“成功”和“失败”,这是一个很有说服力的例子。因此,本书在第1章中从CDA中出现的二项式、泊松等分布开始。这里广义地理解数据分析,不仅是通过描述数据,而且主要是通过推断统计。
CDA的一个基本工具是列联表,显示分类变量之间的关系。它们在第2章中进行了描述;第3章中介绍了相关估计和测试。统计学中线性模型的范畴对应物是一些广义线性模型。第4章介绍了对数线性模型、最重要的模型和一些推广。二进制数据的CDA导致在第5章和第6章中处理的逻辑回归非常成功。多类别响应导致了第7章的主题逻辑模型。在第八章中,作者转向列联表的对数线性模型,并在第九章中与逻辑模型进行了比较。连接样本,即匹配对,是第10章的主题,更基本的匹配集是第11章的主题。混合模型意味着反应既有固定效应,也有随机效应。它们在第12章和第13章中进行了讨论。最后三章讨论了渐近模型、非常规模型以及该学科的历史发展总结。
仍然有两个附录,第一个是关于CDA软件的使用,重点是SAS,还有对互联网的提示。其次是一个小的分位数表。
简单地说,这本书很宏伟。它耗尽了CDA中所研究的所有内容。它以高度科学但生动的风格写成,该领域的所有研究人员都能理解。在许多地方,有迹象表明CDA在自然、医学和社会科学中的应用。除了大量引用文献、作者和主题索引外,还有一个更长的特殊索引用于处理示例。每一章的结尾都是对原创论文和应用中的高级问题以及理论和方法的提示。目前的第二版比第一版大得多。裁判热情推荐这本书作为相关研究的概要。

MSC公司:

62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62小时17分 应急表
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62第25页 统计学在社会科学中的应用

软件:

SAS公司
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