✍ Scribed by 保尔·D.埃里森
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《固定效应回归模型》详细介绍了多种形式的固定效应回归模型，这些模型使学者有可能对那些没有或无法被测量的变量进行控制，其基本的思想非常简单：用每个个体作为其自身的控制因素。此外，“固定效应模型”这一概念还经常与“随机效应模型”形成对照，作者在《固定效应回归模型》中也讨论了如何在固定效应模型和随机效应模型之间作出选择。
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<p>《Logistic回归中的交互效应》是格致方法定量研究系列之一种，重点在于介绍如何在logistics回归中用乘积项来进行交互效应分析。作者首先回顾了如何用概率、发生比和对数发生比的形式解释logistics回归的结果，然后介绍了双向交互效应和三向交互效应。之后，作者进一步讨论了更复杂情况下交互效应的解释方法，包括分类和连续变量的交互效应、两个连续变量的交互效应，以及当因变量是多类别变量时的交互效应。最后，作者使用SPSS统计软件对数据进行了多项式logistic回归，并指导读者解释该回归中的交互效应问题。</p>
<p>《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。</p>
<p>分位数回归的思想起源于1760年，然而，这一回归方法计算的复杂性知道最近依然是一大挑战。虽然如今快速的计算机功能和统计软件的广发应用使得拟合分位数回归模型变得容易，但至今我们仍未提供任何关于分位数回归是什么的介绍。本书中，作者提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体例子演示了对分位数回归估计值的解释。同时，他们也提供了应用分位数回归分析美国1991年和2001年收入不平等的完整例子，以此确定这一方法的思想和步骤。本书填补了该领域的空白并有助于社会科学研究者更加熟悉分位数回归。</p>
<p>《应用logistic回归分析(第2版)》介绍了线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。《应用logistic回归分析(第2版)》全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。</p>
<p>《应用回归导论》是格致方法定量研究系列之一种。作者用简洁、清晰的文字扼要地介绍了应用回归分析入门和非技术性的内容。针对如何正确运用和滥用回归分析的后果，作者巧妙地运用实际例子进行阐述，这些例子包括：收入的决定因素、影响采煤业死亡事故的因素、阿根廷大选中的左右贝隆所获选票的因素以及其他一些回归分析的实际应用。在案例分析中，作者先列出假设，然后阐述每个假设在实际运用中的实质含义。最后，作者还介绍了多元回归的原理及应用。</p>