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第一章 导论1

第一节 质变数、受限变数与社会科学的研究3

第二节 质变数与受限变数的机率分布7

第三节 广义线性模型20

第四节 最大或然估计法24

第五节 质变数分析的统计软体28

第六节 本书的章节29

第一篇 基础篇33

第二章 Stata软体简介33

第一节 启动Stata35

第二节 Stata指令的运用38

第三节 如何有效地使用Stata54

第三章 连续依变数的分析：线性回归模型57

第一节 线性回归模型59

第二节 最小平方法与线性回归系数的解读60

第三节 线性回归模型的若干假定63

第四节 一个线性回归的例子66

第五节 线性机率模型69

第六节 本章小结75

第二篇 质变数79

第四章 二分类依变数的分析：二分胜算对数模型79

第一节 二分胜算对数模型82

第二节 Stata指令95

第三节 假设检定103

第四节 回归系数的解释113

第五节 模型适合度134

第六节 残差值的检验143

第五章 有序多分类依变数的分析：有序胜算对数模型151

第一节 有序胜算对数模型154

第二节 Stata指令159

第三节 假设检定166

第四节 回归系数的解释170

第五节 平行回归假定之检测186

第六节 广义有序胜算对数模型189

第六章 无序多分类依变数的分析：多项胜算对数模型199

第一节 无序多分类变数统计模型201

第二节 Stata指令204

第三节 假设检定210

第四节 回归系数的解释218

第五节 不相关选项独立性的假定234

第三篇 受限变数241

第七章 直接筛选型受限依变数的分析：截尾回归、Tobit模型与设限回归241

第一节 受限依变数的成因：非随机之缺漏值244

第二节 无母数观：Manski之上下限区段法251

第三节 直接筛选之一：截尾分布及截尾回归263

第四节 直接筛选之二：设限资料及设限回归274

第五节 直接筛选之三：区段设限回归模型291

第八章 间接筛选型受限依变数的分析：选样校正模型与因果效应模型299

第一节 间接筛选模型之共通架构302

第二节 间接筛选之一：两段式模型304

第三节 间接筛选之二：连续依变数之选样模型309

第四节 间接筛选之三：二分类依变数之选样模型319

第五节 连续依变数之因果效应模型330

参考书目353

汉英对照索引365

英汉对照索引383