Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata
Autor Michael N. Mitchellen Limba Engleză Paperback – 18 dec 2020
Relevanța acestei lucrări pentru cercetarea academică și practica profesională în statistică este imediată, fiind un instrument esențial pentru oricine dorește să traducă rezultatele matematice complexe în reprezentări vizuale intuitive. În ediția a doua a volumului Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata, găsim o actualizare necesară care integrează noile funcționalități ale software-ului Stata, cum ar fi utilizarea etichetelor de text în locul valorilor numerice (de exemplu, „Căsătorit” în loc de „1”), facilitând interpretarea directă a tabelelor.
Reținem organizarea riguroasă a celor 610 pagini, care ghidează cititorul de la modele liniare simple cu predictori continui, până la complexitatea modelelor multinivel și a datelor de sondaj complexe. Structura cărții este construită progresiv: se începe cu fundamentele predictorilor continui și polinomiali, avansând spre interacțiuni de ordin superior (trei căi) și modele neliniare, precum regresia logistică sau ordinală. Această abordare completează perspectiva oferită de Interaction Effects in Linear and Generalized Linear Models de Robert L. Kaufman, adăugând o componentă vizuală mult mai bogată și instrucțiuni specifice pentru utilizarea comenzilor `marginsplot` și `contrast`.
Prin cele peste 200 de figuri, Michael N. Mitchell demonstrează cum transparența grafică poate clarifica suprapunerea intervalelor de confidență, o tehnică vitală pentru publicarea rezultatelor în jurnale științifice. Cartea se situează natural în continuarea lucrărilor sale anterioare, A Visual Guide to Stata Graphics și Create and Export Tables Using Stata, formând împreună o suită metodologică completă pentru managementul, analiza și prezentarea datelor statistice.
Preț: 469.03 lei
Preț vechi: 509.81 lei
-8%
Carte disponibilă
Livrare economică 05-19 mai
Livrare express 21-25 aprilie pentru 64.11 lei
Specificații
ISBN-10: 1597183210
Pagini: 610
Dimensiuni: 184 x 235 x 41 mm
Greutate: 1.28 kg
Ediția:2 ed
Editura: Stata Press
Colecția Stata Press
Public țintă
Academic, Postgraduate, and Professional Practice & DevelopmentDe ce să citești această carte
Această carte este recomandată cercetătorilor și studenților la nivel postuniversitar care doresc să stăpânească interpretarea modelelor de regresie fără a se pierde în formalism matematic abstract. Cititorul câștigă abilitatea practică de a genera vizualizări de înaltă calitate pentru interacțiuni complexe și modele multinivel, asigurând o comunicare clară a rezultatelor statistice. Este resursa definitivă pentru utilizatorii de Stata care vor să treacă de la simple cifre la grafice elocvente.
Despre autor
Michael N. Mitchell este un autor recunoscut în comunitatea utilizatorilor Stata, specializat în transformarea procedurilor tehnice complexe în ghiduri vizuale accesibile. Experiența sa este consolidată de lucrări de referință precum A Visual Guide to Stata Graphics, unde a analizat mii de publicații academice pentru a identifica cele mai eficiente formate de prezentare a datelor. Lucrările sale se concentrează pe aplicabilitatea practică, fiind esențiale pentru dezvoltarea profesională în mediul academic și în analiza de date aplicată.
Cuprins
Notă biografică
Descriere
Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata, Second Edition provides clear and simple examples illustrating how to interpret and visualize a wide variety of regression models. Including over 200 figures, the book illustrates linear models with continuous predictors (modeled linearly, using polynomials, and piecewise), interactions of continuous predictors, categorical predictors, interactions of categorical predictors, and interactions of continuous and categorical predictors. The book also illustrates how to interpret and visualize results from multilevel models, models where time is a continuous predictor, models with time as a categorical predictor, nonlinear models (such as logistic or ordinal logistic regression), and models involving complex survey data. The examples illustrate the use of the margins, marginsplot, contrast, and pwcompare commands.
This new edition reflects new and enhanced features added to Stata, most importantly the ability to label statistical output using value labels associated with factor variables. As a result, output regarding marital status is labeled using intuitive labels like Married and Unmarried instead of using numeric values such as 1 and 2. All the statistical output in this new edition capitalizes on this new feature, emphasizing the interpretation of results based on variables labeled using intuitive value labels. Additionally, this second edition illustrates other new features, such as using transparency in graphics to more clearly visualize overlapping confidence intervals and using small sample-size estimation with mixed models. If you ever find yourself wishing for simple and straightforward advice about how to interpret and visualize regression models using Stata, this book is for you.