Cantitate/Preț
Produs

Generalized Linear Models for Bounded and Limited Quantitative Variables: Quantitative Applications in the Social Sciences

Autor Michael Smithson, Yiyun Shou
en Limba Engleză Paperback – 4 dec 2019

Observăm că volumul Generalized Linear Models for Bounded and Limited Quantitative Variables vine să umple o lacună metodologică esențială în cercetarea socială contemporană, unde variabilele cu limite naturale sunt adesea tratate eronat prin regresii liniare clasice. Structura materialului este riguros organizată pentru a ghida cititorul de la fundamentele teoretice către aplicații complexe: primele capitole definesc natura limitelor și cadrul general al modelelor liniare generalizate (GLM), urmate de secțiuni tehnice dedicate variabilelor cu o singură limită și celor cu limite duble. Ne-a atras atenția în mod deosebit capitolul dedicat distribuției Beta, esențial pentru modelarea proporțiilor, unde autorii tratează în detaliu heteroscedasticitatea naturală.

Suntem de părere că această lucrare reprezintă o alternativă specializată la volumul An Introduction to Generalized Linear Models de George H. Dunteman pentru cursurile de metode avansate de cercetare, cu avantajul major de a se concentra exclusiv pe variabilele mărginite, oferind soluții pentru cazurile de frontieră și modele de tip Tobit. Progresia conținutului este logică, integrând diagnosticul modelelor și estimarea bayesiană în capitolele finale, ceea ce indică o acoperire exhaustivă a subiectului. Față de Generalized Linear Models With Examples in R de Peter K. Dunn, care oferă o introducere generală, textul de față este mai focalizat pe provocările specifice ale datelor din științele umane, precum cenzurarea și trunchierea.

În contextul operei lui Michael Smithson, această carte continuă preocuparea sa pentru gestionarea incertitudinii și a limitelor imprecise, teme explorate anterior în Fuzzy Set Theory sau Uncertainty and Risk. Dacă lucrările sale precedente puneau bazele conceptuale ale ignoranței și riscului, acest titlu din seria Quantitative Applications in the Social Sciences oferă instrumentele statistice concrete pentru a cuantifica aceste fenomene în cercetarea empirică.

Citește tot Restrânge

Din seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Preț: 30969 lei

Puncte Express: 465

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie
Livrare express 12-16 mai pentru 2362 lei


Specificații

ISBN-13: 9781544334530
ISBN-10: 1544334532
Pagini: 136
Dimensiuni: 217 x 142 x 12 mm
Greutate: 0.17 kg
Ediția:1
Editura: Sage Publications, Inc
Seria Quantitative Applications in the Social Sciences

Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Această resursă este esențială pentru cercetătorii care lucrează cu date ce nu urmează o distribuție normală din cauza limitelor fizice sau teoretice. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modelelor Beta și Tobit, beneficiind de exemple gata de utilizat în R, SAS și Stata. Este o recomandare certă pentru studenții la doctorat și analiștii din științele sociale care doresc să evite erorile de inferență statistică provocate de ignorarea constrângerilor de interval ale datelor.


Despre autor

Michael Smithson este un cercetător recunoscut pentru contribuțiile sale interdisciplinare în studiul incertitudinii, riscului și proceselor decizionale. Expertiza sa acoperă metodele statistice pentru cercetarea psihologică și logica fuzzy, teme reflectate în lucrări precum Statistics with Confidence și Confidence Intervals. Yiyun Shou colaborează cu Smithson pentru a aduce rigoare matematică și aplicabilitate practică în modelarea variabilelor mărginite. Împreună, autorii reușesc să sintetizeze literatura fragmentată despre variabilele limitate într-un ghid coerent, adaptat nevoilor actuale de analiză computațională în științele comportamentale.


Descriere scurtă

The book brings together material on the analysis of limited and bounded variables that is scattered across the literature in several disciplines, and presents it in a style that is both more accessible and up-to-date. The authors provide worked examples in each chapter using real datasets from a variety of disciplines. The software used for the examples include R, SAS, and Stata. The data, software code, and detailed explanations of the example models are available on an accompanying website.

Recenzii

This book provides a thorough and accessible look at an important class of statistical models. It communicates intuition well and shows through numerous examples that understanding how to analyze bounded outcome variables is useful for applied researchers.
The authors are leaders in the world-wide effort to extend and tailor the generalized linear model to variables that are bounded and not normally distributed. The discussion of models for data recorded as proportions is worth the price of admission.

Cuprins

1. Introduction and Overview
Overview of this Book
The Nature of Bounds on Variables
The Generalized Linear Model
Examples
2. Models for Singly-Bounded Variables
GLMs for singly-bounded variables
Model Diagnostics
Treatment of Boundary Cases
3. Models for Doubly-Bounded Variables
Doubly-Bounded Variables and \Natural" Heteroskedasticity
The Beta Distribution: Definition and Properties
Modeling Location and Dispersion
Estimation and Model Diagnostics
Treatment of Cases at the Boundaries
4. Quantile Models for Bounded Variables
Introduction
Quantile regression
Distributions for Doubly-Bounded Variables with Explicit Quantile Functions
The CDF-Quantile GLM
5. Censored and Truncated Variables
Types of censoring and truncation
Tobit models
Tobit Model Example
Heteroskedastic and Non-Gaussian Tobit Models
6. Extensions and Conclusions
Extensions and a General Framework
Absolute Bounds and Censoring
Multi-Level and Multivariate Models
Bayesian Estimation and Modeling
Roads Less Traveled and the State of the Art
References

Notă biografică

Michael Smithson is a Professor in the Research School of Psychology at The Australian National University in Canberra, and received his PhD from the University of Oregon. He is the author of Confidence Intervals (2003), Statistics with Confidence (2000), Ignorance and Uncertainty (1989), and Fuzzy Set Analysis for the Behavioral and Social Sciences (1987), co-author of Fuzzy Set Theory: Applications in the Social Sciences (2006) and Generalized Linear Models for Categorical and Limited Dependent Variables (2014), and co-editor of Uncertainty and Risk: Multidisciplinary Perspectives (2008) and Resolving Social Dilemmas: Dynamic, Structural, and Intergroup Aspects (1999). His other publications include more than 170 refereed journal articles and book chapters. His primary research interests are in judgment and decision making under ignorance and uncertainty, statistical methods for the social sciences, and applications of fuzzy set theory to the social sciences.