数据管理与模型分析：STATA软件应用

图书标准信息

• 作者 杨菊华 著
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2012-08
• 版次 1
• ISBN 9787300161631
• 定价 45.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 丛书 21世纪人口学系列教材

【内容简介】

　　《数据管理与模型分析：STATA软件应用》整合数据挖掘、管理、模型分析及Stata统计软件应用于一体，较为系统地介绍了数据的基本结构、缺失值与极端值的处理、因子分析、连续数据与OLS模型、分类数据与logistic模型、纵向数据与固定效果模型、多层数据与随机效果模型、计数数据与相关模型。内容循序渐进，由易到难，结合大量实际问题讲解数据处理技术、常规和前沿模型的特点及软件操作示例，架起基础统计理论和软件应用之间的桥梁，架起研究思路与数据管理和挖掘之间的桥梁，架起研究理论和数据分析方法之间的桥梁，为社会科学领域定量研究的专业教学和普及培训提供了一本通用教材。

【作者简介】

    杨菊华，中国人民大学人口学系、人口与发展研究中心教授、博士生导师。美国布朗大学社会学系博士(2005年)，目前主要研究方向包括：社会人口学、家庭社会学、社会统计学。

【目录】

导言

第一部分 数据质量控制与管理

第一章 数据的基本结构

第一节 数据结构的基本类型

第二节 数据的测量水平

第三节 数据的测量与模型的选择

第二章 数据的缺失及其处理

第一节 数据缺失的机制及检测

第二节 缺失数据的处理方法

第三节 几种填补方法的实证演示

第三章 数据的极值及其处理

第一节 极值概述

第二节 极值的判断方法

第三节 极值的应对方法

第四章 数据的简化与因子分 析

第一节 因子分 析的主要目的及基本概念

第二节 因子分 析的类型及原理

第三节 公因子提取方法

第四节 因子旋转

第五节 因子结构及因子分 析的基本假定

第六节 因子分 析应用举例

第二部分 常规回归分 析模型

第五章 连续数据与OLS模型

第一节 相关分 析

第二节 线性回归的基本原理

第三节 利用Stata进行线性回归分 析

第六章 分 类数据与logistic模型

第一节 logistic回归概述

第二节 二元logistic回归的应用

第三节 序次logistic回归

第四节 多项式logistic回归

第三部分 前沿回归分 析模型

第七章 纵向数据与固定效果模型

第一节 固定效果模型简介

第二节 固定效果模型的基本原理

第三节 线性固定效果模型的演示

第四节 线性固定效果模型的应用

第五节 非线性固定效果模型的应用

第八章 多层结构数据与多层模型

第一节 多层模型简介

第二节 多层线性模型的基本原理

第三节 多层线性模型的应用

第四节 多层非线性模型的应用

第九章 计数数据与相关模型

第一节 泊松分 布及泊松模型

第二节 负二项式模型

第三节 零膨胀模型

第四节 零截断模型

第五节 四类模型的比较