《定性数据分析》第二版：聚焦多元响应的GLM方法概述

《定性数据分析：分类数据处理第二版》是作者Alan Agresti所著的一本专著，由University of Florida的作者在Gainesville, Florida发布。该书旨在为读者提供一种全面的方法来分析分类数据，特别关注广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）及其在多变量响应情况下的扩展。GLMs是一种统计建模工具，广泛应用于社会科学、医学、商业等多个领域，因为它们能够处理离散和计数型的数据，这些数据通常表现为类别或等级。 书中详细讲解了如何处理各类分类数据，包括但不限于： 1. **描述性统计**：介绍如何对分类变量的基本特征进行概括，如频率、比例和分布表。 2. **卡方检验**：探讨卡方检验（Chi-square test）及其变种，用于评估类别之间的关联性和显著性。 3. **逻辑回归**：作为GLMs的基石，本书深入剖析逻辑回归模型及其在预测和分类任务中的应用。 4. **泊松回归**：适用于处理计数数据的模型，如事件发生率的估计。 5. **多元分类模型**：涉及多项式逻辑回归、Probit模型、Multinomial Logit (MNL) 和Nested Logit模型等多分类问题的处理方法。 6. **泊松混合模型**：当观测数据包含复杂结构时，如何结合概率模型与非参数模型进行分析。 7. **稳健性和模型选择**：讨论模型诊断和选择的重要性，以及如何处理模型过拟合和欠拟合问题。 8. **软件应用**：书中可能还包含了对常用统计软件（如R、SPSS等）在处理分类数据方面的实用指南。 版权方面，此书受1976年美国版权法保护，未经John Wiley & Sons, Inc.的书面许可或通过支付版权清除中心的费用，任何形式的复制、存储或传输都需得到明确授权。对于获取许可的请求，应直接联系出版社的许可部门。 对于本书，读者可以期待一个综合的框架，帮助他们理解和应用分类数据的高级分析技术，无论是初学者还是经验丰富的分析师都能从中受益。通过学习和实践，读者将能够有效地解决实际项目中关于分类数据的问题，提升数据分析的能力。