Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)

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9780803973749: Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences)
Críticas:

"Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables excels at explaining applications of nonlinear regression models. . . The  book provides much practical guidance for the estimation, identification, and validation of models for CLDVs. Each chapter is interspersed with exercises and helpful questions. In summary, the author exceeds his goal to provide ‘a firm foundation’ for further reading from the vast and growing literature on limited and categorical dependent variables."

(Ulf Bockenholt Chance)

Reseña del editor:

A unified treatment of the most useful models for categorical and limited dependent variables (CLDVs) is provided in this book. Throughout, the links among the models are made explicit, and common methods of derivation, interpretation and testing are applied. In addition, the author explains how models relate to linear regression models whenever possible.

After a review of the linear regression model and an introduction to maximum likelihood estimation, the book then: covers the logit and probit models for binary outcomes; reviews standard statistical tests associated with maximum likelihood estimation; and considers a variety of measures for assessing the fit of a model. J Scott Long also: extends the binary logit and probit models to ordered outcomes; presents the multinomial and conditioned logit models for nominal outcomes; considers models with censored and truncated dependent variables with a focus on the tobit model; describes models for sample selection bias; presents models for count outcomes by beginning with the Poisson regression model; and compares the models from earlier chapters, discussing the links between these models and others not discussed in the book.

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Long, J. (John) Scott
ISBN 10: 0803973748 ISBN 13: 9780803973749
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J. Scott Long
Editorial: SAGE Publications Inc, United States (1997)
ISBN 10: 0803973748 ISBN 13: 9780803973749
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Descripción SAGE Publications Inc, United States, 1997. Hardback. Estado de conservación: New. New.. 231 x 157 mm. Language: English . Brand New Book. A unified treatment of the most useful models for categorical and limited dependent variables (CLDVs) is provided in this book. Throughout, the links among the models are made explicit, and common methods of derivation, interpretation and testing are applied. In addition, the author explains how models relate to linear regression models whenever possible. After a review of the linear regression model and an introduction to maximum likelihood estimation, the book then: covers the logit and probit models for binary outcomes; reviews standard statistical tests associated with maximum likelihood estimation; and considers a variety of measures for assessing the fit of a model. J Scott Long also: extends the binary logit and probit models to ordered outcomes; presents the multinomial and conditioned logit models for nominal outcomes; considers models with censored and truncated dependent variables with a focus on the tobit model; describes models for sample selection bias; presents models for count outcomes by beginning with the Poisson regression model; and compares the models from earlier chapters, discussing the links between these models and others not discussed in the book. Nº de ref. de la librería AAX9780803973749

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Descripción SAGE Publications Inc, United States, 1997. Hardback. Estado de conservación: New. New.. 231 x 157 mm. Language: English . Brand New Book. A unified treatment of the most useful models for categorical and limited dependent variables (CLDVs) is provided in this book. Throughout, the links among the models are made explicit, and common methods of derivation, interpretation and testing are applied. In addition, the author explains how models relate to linear regression models whenever possible. After a review of the linear regression model and an introduction to maximum likelihood estimation, the book then: covers the logit and probit models for binary outcomes; reviews standard statistical tests associated with maximum likelihood estimation; and considers a variety of measures for assessing the fit of a model. J Scott Long also: extends the binary logit and probit models to ordered outcomes; presents the multinomial and conditioned logit models for nominal outcomes; considers models with censored and truncated dependent variables with a focus on the tobit model; describes models for sample selection bias; presents models for count outcomes by beginning with the Poisson regression model; and compares the models from earlier chapters, discussing the links between these models and others not discussed in the book. Nº de ref. de la librería AAX9780803973749

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Editorial: SAGE Publications Inc 1997-02-21, Thousand Oaks (1997)
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Descripción 1997. Hardcover. Estado de conservación: New. 1st. 163mm x 26mm x 237mm. Hardcover. After reviewing the linear regression model and introducing maximum likelihood estimation, Long extends the binary logit and probit models, presents multinomial and conditioned logit model.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 328 pages. 0.671. Nº de ref. de la librería 9780803973749

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