线性回归分析基础读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 352页 | 2020 | 上海世纪格致 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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58.00元 | 2020-02-20 … | 2020-07-14 … | 73 |
主题/类型/题材/标签
统计学,方法论,回归分析,数据分析,数学,计量,美国,统计,
作者
(美)威廉·D.贝里|主编 ISBN:9787543218987 原作名/别名:《》
内容和作者简介
线性回归分析基础摘要
《线性回归分析基础》由四种讨论定量方法的小册子组成,分别是《理解回归假设》、《回归诊断简介》、《虚拟变量回归》以及《多元回归中的交互作用》。《线性回归分析基础》的主要内容如书名所示,是介绍社会学研究分析方法之一,即线性回归。线性回归分析是社会科学研究中最常见的分析方法,《线性回归分析基础》通过介绍回归分析的假设,进而提出新的变量分析方法,对回归分析中的各变量及其相互关系进行阐述,为读者提供了一套完整的线性回归分析的方法。
作者简介吴晓刚 毕业于美国加州大学洛杉矶分校(UCLA),现任香港科技大学社会科学部助理教授。他的研究领域为社会分层与流动、劳动力市场与经济社会学、定量研究方法。目前的研究兴趣为改革时期中国的教育不平等的形成机制。他是2006—2007年美国国家教育学院斯宾塞博士后研究基金的获得者。
曾于美国佛罗里达州立大学和肯塔基大学讲授统计学和研究方法,现为佛罗里达州立大学政治科学系教授。其主要研究领域是公共政策和美国政策,在学术期刊上发表了大量论文,还参与撰写了《理解美国政府的成长:对战后时期的经验研究》(Praeger,1987)以及《实用多元回归》(Sage,1985),同时他也是《非递归因果模型》一书的作者。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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