邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計


	非常熱門的統計方法──邏輯斯迴歸分析！　　邏輯模型(Logit model)為離散選擇法模型，且屬於多項變數分析。在我們周圍，邏輯迴歸的資料常出現在不同領域中，例如：生物醫學領域中憂鬱症狀之影響因子分析、法學研究中犯罪的因素，以及商業領域中，客戶關係管理、公司企業存活、客戶忠誠度分析等等，還可延伸到眾多領域！　　本書以STaTa介紹相關知識及理論，各章皆有實際案例分析，配合光碟資料檔與書中圖文指示練習，可讓學習者及研究者快速熟悉統計軟體的操作、強化基本功。本書適用科系包括：財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學及心理系、風險管理系、社會系、法學院、經濟系…等。　　•本書介紹分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型──邏輯斯迴歸模型。　　•本書提供精闢的實作例題分析，並結合計算機統計軟體使用，詳細闡述邏輯斯模型原理及應用，深入淺出，讓您有效率地學習。　　•以STaTa介紹相應離散選擇的模型適配方法，把離散選擇模型相關理論知識和軟體應用方法做系統性的整理。　　•統計常用41種軟體及大型資料庫之檔案格式，都可轉成STaTa來分析，功能十分龐大，您不可不知！　　•隨書附贈資料檔光碟


	目錄第1章二元(Binary)依變數：邏輯斯迴歸(logit指令) 1-1 STaTa如何讀入各種資料格式之資料 1-1-1 資料輸入的方法：問卷、Excel檔的讀入 1-1-2 SPSS資料檔(.sav)轉成STaTa格式 1-1-2 SAS格式轉成STaTa 1-1-3 R軟體之格式轉成STaTa 1-1-4 Logistic迴歸的應用領域 1-1-5 STaTa之binary regression選擇表之對應指令 1-2 簡單邏輯斯迴歸的入門 1-2-1 簡單邏輯斯迴歸(Logistic Regression Model)的介紹 1-2-2a 簡單Logistic迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD)關係 1-2-2b Logistic迴歸之練習題：年齡與罹患冠心病(CHD)關係 1-3 邏輯斯迴歸分析 1-3-1二元依變數之Logistic迴歸分析：大學申請入學之關鍵條件？ 1-3-2 如何挑選最佳解釋變數們：影響早產兒之危險因子有那些？ 1-4 邏輯斯迴歸分析(logit、glm指令) 1-4-1 邏輯斯迴歸分析一(母蟹crab)：(logit、prvalue、glm指令) 1-4-2 質性自變數之Logit迴歸(AZT處理對AIDS效果)(logit指令) 1-5 邏輯斯迴歸之建模法(logit、lrtest、tab1、lowess、fp/fracpoly指令) 1-5-1 評比敵對模型，適配指標有7種 1-5-2a羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(Fractional polynomial regression)(fp或fracpoly指令) 分式多項式迴歸(Fractional polynomial regression)：練習題(fp或fracpoly指令) 1-6 邏輯斯迴歸搭配ROC曲線來做篩檢工具之分類準 1-6-1 Type I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來 1-6-2 ROC曲線、敏感度/特異性：不同篩檢工具之分類準確性比較 1-7 Logit+ROC曲線來評比敵對logit模型，那個好？ 1-7-1 ROC曲線、cut-off點 1-7-2 Logit模型搭配ROC曲線來找最佳cut-off點(logit、estat classification、lsens、lroc、graph指令) 1-8 小數據:Exact logistic regression(是否染愛滋病毒之二種血清檢測值)(exlogistic指令) 第2章 Logit迴歸的診斷(diagnostics)* 2-1 Logit迴歸的假定(assumption) 2-1-1 Logit迴歸的假定(assumption) 2-1-2 橫斷面Hausman檢定：OLS vs. 2SLS誰優？(hausman指令) 2-2界定誤差(Specification Error) 2-2-1 多元(複)線性迴歸診斷(diagnostics)之重點整理 2-2-2 線性迴歸的診斷 2-2-3 Logit迴歸的界定適當嗎？優質辦校之因素(logit、boxtid、linktest指令) 2-3 Logit模型適配度有三方法？優質辦校之因素(logit、lfit、fitstat指令) 2-4共線性(Multicollinearity)診斷：優質辦校之因素(logit、*指令) 2-5偵測異常且有影響力的觀察值：優質辦校之因素(指令) 2-6 邏輯迴歸的常見數值問題(指令) 2-7 有用指令之歸納第3章離散選擇模型(Discrete Choice Models) 3-1離散選擇模型(Discrete Choice Models, DCM) 3-2 多項機率迴歸分析(Multinomial probit regression)：3種保險的選擇(mprobit指令) 3-3多項式概率模型來進行離散選擇建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit指令) 3-3-1 Alternative-specific multinomial probit regression：三種保險計畫的選擇(asmprobit指令) 3-3-2使用多項式概率模型進行離散選擇建模:四種旅行方式的選擇(asmprobit指令) 第4章 Logit迴歸、Linear Probability、Probit、Cox迴歸之比較 4-1 Probit迴歸模型之解說 4-2 Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logit迴歸分析之比較 4-3 Logit模型、 Cox迴歸、probit模型的概念比較 4-4 異質機率模型：模擬資料(Heteroskedastic probit model)(hetprobit指令) 4-5 Bivariate probit迴歸vs.二個似乎無相關依變數「private, vote」模型，誰優?(biprobit指令) 4-6調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)* 4-6-1 Stata提供的「svy：」前置指令 4-6-2 交叉效度 4-6-3調查法交叉效度：邏輯斯迴歸(Application of Logistic Regression with Different Sampling Models)(svy: logit指令)* 第5章多分類依變數(Multinomial)的邏輯斯迴歸分析 (mlogit指令) 5-1多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL) 5-1-1多項邏輯斯模型(Multinominal Logit Model, MNL)之概念 5-1-2多項邏輯斯模型之應用 5-1多項(Multinomial) Logit迴歸之多項選擇 5-2 Multinomial Logit迴歸之解說(mlogit指令) 5-3 Multinomial Logit迴歸分析：職業選擇種類(mlogit指令) 5-4 多項邏輯斯迴歸分析:乳房攝影(mammograph)經驗的影響因素(mlogit指令) 5-5羅輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional multinomial logit model):6種行政預算編列比例之因素(fmlogit外掛指令) 5-5 多項邏輯斯迴歸分析:12地區宗教信仰3選擇之因素(mlogit指令) 第6章單層vs多層次：Ordered Logit、Ordered Probit Analysis及擴充模型(ologit、eoprobit、meologit、meoprobit指令) 6-1 Ordered Logit及Ordered Probit模型之概念 6-2 Ordered Logit及Ordered Probit迴歸分析：影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit) 6-3 Ordered Logit迴歸分析: Copenhagen的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit指令) 6-4 Extended ordered probit regression迴歸分析：內生共變數之二階段機率迴歸(eoprobit指令) 6-4-1 內生共變數：工具變數(IV)之重點整理 6-4-2 Extended ordered probit regression迴歸分析：健康狀況程度之因素(eoprobit指令) 6-5 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit指令) 6-6 Multilevel mixed-effects ordered probit regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meoprobit指令) 6-7 Panel-data Random-effects ordered logistic models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtologit指令) 6-8 等級-次序迴歸：四種方案偏好排名(Rank-ordered logistic regression(rologit指令) 6-9 Alternative-specific rank-ordered probit regression:四種工作特性偏好之影響因素(asroprobit指令) 6-10 Zero-inflated Poisson迴歸vs. Zero-inflated ordered probit regression(zip、zioprobit指令) 6-10-1 零膨脹(Zero-inflated)Poisson分布 6-10-2 Count依變數：零膨脹Poisson迴歸 vs負二項迴歸(zip、nbreg、prgen指令) 6-10-3 Zero-inflated ordered probit regression練習:釣魚(zip指令) 6-10-4 零膨脹ordered probit迴歸分析(zioprobit指令) 第7章配對資料的條件邏輯斯迴歸(clogit指令) 7-1配對資料的條件邏輯斯迴歸：案例-控制研究(clogit指令) 7-2 配對的條件邏輯斯迴歸分析： McFadden’s choice模型(clogit指令) 7-3 Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)：汽車銷售調查法(asclogit指令) 7-4 Alternative-specific conditional logit model：選擇四種釣魚模式(asclogit指令) 7-5Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice) model: 避孕3種選擇(asclogit指令) 第8章多層次邏輯斯迴歸(multilevel logistic regression) 8-1分層隨機抽樣 8-2 多層次Logistic迴歸(xtmelogit指令) 8-2-1 雙層次混合logistic 迴歸(xtmelogit 指令) 8-2-2 三層次logistic 迴歸(xtmelogit 指令) 8-2-3 混合效果logistic 迴歸(xtmelogit 指令) 8-2-4 Alternative-specific mixed logit regression(asmixlogit 指令) 8-3 Multilevel mixed-effects ordered logistic regression：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(meologit 指令) 8-4 雙層巢狀模型：巢狀結構的餐廳選擇(nested model，nestreg 指令) 第9章Panel-data 邏輯斯迴歸(xtgee、xtlogit 指令)** 9-1 Panel-data 迴歸 (xtgee、xtlogit 指令) 9-2 追蹤資料(panel-data) 分析之STaTa 相關指令 9-3 追蹤資料(panel-data) 之基本模型 9-3-1 panel 資料型態及其模型分類 9-3-2 追蹤資料(panel-data) 四模型：線性vs. 非線性模型 9-3-3 追蹤資料(panel-data) 模型認定(identify) 與假設 9-4 Panel-data logit 迴歸分析(xtgee、xtlogit 指令) 9-5 Panel-data random-effects ordered logistic models (xtologit 指令) 9-6 Random-effects ordered probit models：社會抵抗課程的介入對健康概念程度的效果(xtoprobit 指令) 9-7 互補log-log 迴歸(Random-effects and population-averaged cloglogmodels)：加入工會嗎(xtcloglog 指令) 9-7-1 對數邏輯分布(log-logistic)：偏態分布 9-7-2 Random-effects complementary log-log model：加入工會嗎(xtcloglog 指令) 參考文獻