✍ Scribed by 迈克尔·沃德; 克里斯蒂安·格里蒂奇
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《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。
封面
书名
版权
前言
目录
第1章导论
第1节交互作用与社会科学
第2节世界各国的民主
第3节空间依赖关系介绍
第4节将地图作为可视化数据
第5节空间依赖性和相关性测量
第6节接近性测量
第7节估计空间模型
第8节小结
第2章空间滞后因变量
第1节空间滞后因变量的回归
第2节估计空间滞后y模型
第3节空间性间隔y模型的最大似然估计：以民主研究为例
第4节空间滞后y模型的均衡效应
第5节意大利投票率的空间依赖关系
第3章空间误差模型
第1节空间误差模型
第2节空间误差模型的最大似然估计
第3节以民主和发展研究为例
第4节空间滞后y和空间误差的比较
第5节估计成对贸易往来中的空间性误差
第6节小结
第4章扩展
第1节识别连接性
第2节推论与模型评估
第3节小结
附录
注释
参考文献
译名对照表
封底
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<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>
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