事件史和生存分析-(第二版)

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作者：(美)保罗·D.埃里森(PaulD.A

出版社：格致出版社

本类榜单：社会科学

分类：社会科学 > 社会科学总论

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图文详情

ISBN：9787543220966
装帧：一般轻型纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：32开
页数：155
出版时间：2017-06-01
条形码：9787543220966 ; 978-7-5432-2096-6

本书特色

本书通过严谨的统计语言和生动的例子，详实而系统地介绍了处理事件史数据的方法。作者特别关注了回归方法，即事件的发生依赖于一个或多个解释变量。他解释了构成事件史分析基础的统计模型，介绍了在实际分析中如何进行操作，包括数据管理、成本和一些有用的计算机软件。对于希望了解事件史数据处理方法的读者而言，本书不失为一本全面扼要的手册。主要特点：系统严谨，直观扼要本书作者长期从事事件史分析的创新和应用分析，提供了极具实践指导意义的方法指引事件史数据是社会科学极为重要的数据类别，本书涵盖了事件史分析的主要方法

内容简介

本书是保罗•D.埃里森教授时隔三十年对原著《事件史分析：纵贯数据的回归》的修订再版。三十年间，事件史和生存分析有了长足发展，立足于此，埃里森教授对原书进行了数据更新以及结构调整，在新的结构下，阐述了很多种生存分析的方法，并结合生物化学家教授升迁、累犯再次被捕两个例子的数据，循序渐进地介绍了离散时间方法、Cox回归模型等事件史和生存分析必不可少的研究手段，以及如何去研究包含多重事件的竞争性事件以及多次发生的事件等复杂情况。第1版就有一批忠实的读者，我们相信本书的第2版对新一代希望将生存分析应用到他们研究之中的社会科学家们有所裨益。

序第二版前言第1章导言第1节事件史分析的难题第2节事件史方法综述第3节计算第2章离散时间方法第1节一个离散时间的例子第2节离散时间机会第3节logistic回归模型第4节模型估计第5节生物化学例子的估计值第6节似然比卡方检验第7节离散时间的logistic方法存在的问题第8节删截第9节离散时间vs.连续时间第3章连续时间数据的参数法第1节连续时间的机会第2节参数比例机会模型第3节极大似然估计第4节一个实际案例第5节加速失效时间模型第6节评估模型拟合度第7节异质性的隐性来源第8节为什么选择参数模型？第4章Cox回归第1节比例机会模型第2节部分似然第3节部分似然应用于累犯数据第4节时变解释变量第5节应用包含时变解释变量的模型第6节检验和放松比例机会假设第7节时间尺度原点的选择第8节离散时间数据的Cox回归第9节基于Cox模型的预测第5章多种类事件第1节多种类事件的分类第2节平行过程的估计第3节竞争性风险模型第4节竞争性风险的实例第5节不同种类事件间的依赖第6节累计发生函数第6章重复事件第1节重复事件的计数分析第2节基于间隔时间的方法第3节基于起点时间的方法第4节扩展第7章结论附录参考文献译名对照表

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作者简介

保罗•D.埃里森博士是宾夕法尼亚大学的社会学教授。他在那里教授研究生的方法和统计课程。他也是Statistical Horizons LLC的创办人和主席，该机构提供了一系列关于。这一机构提供了关于广泛的统计话题的短期课程。从威斯康辛大学获得社会学博士学位之后，埃里森在芝加哥大学和宾夕法尼亚大学从事统计学博士后的研究。他已经出版了八本书并发表了出版发表了八本书和超过60篇文章，涵盖的话题包括了线性回归、对数线性分析、logistic回归、结构方程模型、不平等测量、缺失数据以及生存分析。他的大部分早期研究关注的是学者的职业轨迹。目前他的主要研究是分析纵观数据的方法，尤其是那些决定事件发生原因和结果的数据，以及处理缺失数据的方法。作为Guggenheim Fellow，埃里森因为对社会学方法论的杰出贡献获得了2001 Lazarsfield Award。在2010年，他获选为美国统计学会会员。他也因为在继续教育上的贡献而两次获得了美国统计学会的奖项。

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