解釋概率模型：logit、probit 以及其他廣義線性模型

解釋概率模型：logit、probit 以及其他廣義線性模型
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內容簡介

主要內容是介紹多種概率模型。首先回顧了廣義線性模型，第2章介紹了一種解釋廣義線性模型結果的系統方法。第3章解釋二分logit和probit模型。第4章解釋序列logit和probit模型。第5章解釋有序和probit模型。第6章解釋多類別logit模型。第7章解釋條件logit模型。第8章解釋泊松回歸。最后作者總結了對概率模型結果的解釋方法，並進一步評價了一些對概率模型參數估計的解釋。
 

目錄

序

第1章 介紹
第1節 為什麼要用概率模型？
第2節 為什麼需要解釋？

第2章 廣義線性模型和對其系數的解釋
第1節 廣義線性模型
第2節 解釋參數估計

第3章 二分的Logit和Probit模型
第1節 Logit模型
第2節 解釋Logit模型
第3節 Probit模型
第4節 解釋Probit模型
第5節 Logit還是Probit模型呢？

第4章 序列Logit和Probit模型
第1節 模型
第2節 解釋序列Logit和Probit模型

第5章 有序Logit和Probit模型
第1節 模型
第2節 解釋有序Logit和Probit模型

第6章 多類別Logit模型
第1節 模型
第2節 解釋多類別Logit模型

第7章 條件Logit模型
第1節 模型
第2節 解釋條件Logit模型

第8章 泊松回歸模型
第1節 模型
第2節 解釋泊松回歸模型

第9章 總結
第1節 概括
第2節 概率模型的重要文獻
第3節 解釋概率模型的進一步評論

注釋
參考文獻
譯名對照表
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