安德斯·斯科伦达尔;索菲亚·拉贝·赫斯基 广义潜在变量建模。多级、纵向和结构方程模型。 （英语） Zbl 1097.62001 跨学科统计佛罗里达州博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC（ISBN 1-5848-000-7/hbk；978-0-203-48943-7/电子书）。xi，508页。(2004). 本书的主要目的是统一和扩展最广泛意义上的潜在变量建模。涵盖的模型包括多层次、纵向和结构方程模型以及亲友关系，如广义线性混合模型、随机系数模型、项目反应模型、因子模型、面板模型、重复测量模型、潜在类别模型和脆弱性模型。大量的展示、数字和图表使这本书生动易读。这本书由两部分组成：方法和应用。第1章讨论了潜在变量的概念、用途和解释。在第二章中，介绍了一系列反应过程，大多数反应过程或多或少可以表示为广义线性模型，许多反应过程可以表示为潜在反应模型。第3章介绍了经典的潜在变量模型，第4章对这些模型进行了统一和扩展，适用于第2章调查的所有反应类型。第5章至第8章广泛介绍了模型识别、估计、潜在变量预测和模型诊断的现有和新方法。在第9章至第14章的应用中，第一部分中开发的方法用于解决生物学、医学、心理学、教育、社会学、政治学、经济学、市场营销和其他领域的问题。所有应用程序都基于真实数据，但由于教学原因，分析通常被简化。STATA程序GLLAMM用于所有应用。这本书是一本关于广义潜在变量建模的优秀参考书。它也可以作为广义潜在变量建模研究生课程的教科书。值得注意的是，本书中没有提供练习。审核人：吴月华（多伦多） 引用于1审查引用于181文件 MSC公司： 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） 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 62件 统计学的应用 关键词：绝对拟合标准;吸收事件;加速失效时间模型;接受概率;划线;调适数值积分法;自适应抑制采样;相邻类别logit模型;Akaike信息准则;算法模型;交替插补后验算法;交替逻辑回归;安斯科姆残留物;依赖前;二维因子模型;项目-偏差;捕获再捕获模型;complier平均因果模型;联合选择模型;协变量测量误差模型;离散时间脆弱性模型;疾病测绘;内生治疗模型;项目响应模型;联合生存和标志物模型;用于病例对照研究的潜在类协变量测量误差模型;潜在类模型;潜在增长曲线模型;马尔可夫转移模型;元分析;过度分散;多级模型;有序标度概率因子模型;比例危险潜变量模型;随机系数模型;随机截距模型;衰减;自回归残差;贝叶斯因子;伯克森误差;最佳线性无偏估计量;贝叶斯信息准则;二项logit-normal模型;典型链接;截尾响应;分类;持续时间分析;比较反应;互补对数链路;有条件的独立性;条件最大似然;logit模型;交叉验证;越轨;偏差信息准则;诊断;二分反应;扰动分布;经验等效性;经验性鉴定;经验模型;经验贝叶斯;等效;EM算法;指数族;因子维数;因子模型;要素结构;有限混合物;Fisher信息;固定效应模型;基本参数;Gateaux衍生物;高斯-海米特求积;广义估计方程;线性混合模型;Geweke-Hajivassiliou-Keane模拟器;重要性抽样;吉布斯采样器;广义线性模型;拟合优度;梯度法;耿贝尔分布;高级残留物;超参数;超验的;假设结构;识别问题;身份链接;影响;类内相关;迭代广义最小二乘法;迭代再加权最小平方;Kullback-Leibler信息;滞后响应模型;拉普拉斯近似;潜在反应;潜在协变量;潜在得分;潜在得分估计;潜在得分预测;潜在变量;一级残差;有限信息法;链接函数;本地标识;纵向模型;日志链接;logit链接;边缘力矩结构;边缘拟似然;马尔科夫蒙特卡洛;Metropolis算法;Metropolis-Hastings算法;多感应多电流模型;缺少值;混合回归模型;型号选择;采用蒙地卡罗积分法;基于模型的标准误差;多项式响应;Newton-Raphson算法;标称响应模型;无信息先验;非参数极大似然;序数因子模型;有序logit模型;序数probit模型;顺序反应;离群值;引导数据库;皮尔逊残差;惩罚准似然;泊松回归;多光响应;人口平均效应;剖面对数似然;拟似然;递归模型;简化形式;回归稀释;规则点;相对拟合标准;可靠性;限制最大似然;权利审查;左删失;稳健标准误差;因子负荷;收缩，收缩;空间模型;结构方程模型;结构参数;实体模型;生存分析;单位特异效应;异方差;同方差;效用;加权最小二乘法;二项式模型;异质性 软件：阿莫斯;GLLAMM公司;R（右）;数学软件;搅拌机;利姆代普;Mplus公司;Stata公司;MIXNO公司;LLTM公司;GenStat公司;BILOG公司;rms（有效值） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Skrondal}和\textit{S.Rabe-Hesketh}，广义潜在变量建模。多级、纵向和结构方程模型。佛罗里达州博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC（2004；Zbl 1097.62001） 全文： 链接