分类数据分析：广义线性模型与多变量响应

"CategoricalDataAnalysis.pdf" 《分类数据分析》是WILEYSERIESINPROBABILITYANDSTATISTICS系列的一部分，由一系列知名统计学专家编辑。这本书主要关注的是近年来在处理分类数据方法上的发展，这些方法自20世纪60年代起就开始兴起，并持续发展至今。书中对传统的和现代的标准方法进行了概述，特别是对广义线性模型技术进行了深入探讨，这些技术扩展了连续变量的线性模型方法，并适用于多响应变量的情况。 分类数据分析在各种领域，如社会科学、医学研究、市场调研等都具有广泛应用。在这个领域，数据通常表现为类别或等级，而不是连续数值，例如性别（男/女）、疾病状态（有病/无病）等。这类数据的分析不同于处理连续变量的传统统计方法，需要专门的技术来提取有用信息。 本书的作者ALANAGRESTI是来自佛罗里达大学统计系的教授，他在第三版中详细阐述了处理分类数据的各种方法。这可能包括频数分析、交叉表分析、卡方检验、逻辑回归、有序回归、多项式逻辑回归以及对应的多元模型等。这些方法帮助研究人员理解分类变量之间的关系，进行假设检验，并预测基于分类特征的结果。 广义线性模型（GLMs）是书中的重点，它将线性模型的概念推广到非正态分布的响应变量上，如二项分布（用于二分类问题）和泊松分布（用于计数数据）。GLMs通过链接函数将线性预测器与响应变量的概率分布联系起来，使得模型可以适应不同类型的分类数据。 此外，书中还可能讨论了模型的选择和诊断，包括似然比检验、残差分析以及模型的验证和改进策略。对于多响应变量，可能涉及多元响应广义线性模型，这允许同时处理多个分类变量的关联。 版权信息显示，本书由John Wiley & Sons, Inc.于2013年出版，并强调未经许可，不得复制或传播书中的任何内容，除非符合1976年美国版权法的第107条或108条的规定。 总体而言，《分类数据分析》是统计学和相关领域专业人士的重要参考书籍，它提供了处理分类数据的全面理论和技术，有助于读者理解和应用这些方法解决实际问题。