广义潜变量模型
《广义潜变量模型:多层次、纵贯性以及结构方程模型》综合以及扩展了各种潜变量模型,包括多层次模型、广义线性混合模型、纵贯性模型、题器响应模型、潜类模型以及结构方程模型。通过对潜变量模型的介绍,作者清晰地解释及比较了生物统计学、心理计量学、经济计量学以及统计学对模型估计及预测的方法。该书同时向研究人员展现了如何应用潜变量模型在社会学、经济学、心理学、医学等不同学科去解决实质性问题,该书所提供的经验案例详细具体,并包含有软件计算过程及数据,非常适合学习。
作者:(美国)斯科隆多(Anders Skrondal) (美国)赫斯基思(Sophia Rabe-Hesketh) 译者:陈华珊 叶鹏飞 李洋
安德斯·斯科隆多是英国伦敦经济学院统计学系教授。
索菲亚·拉贝-赫斯基思是美国加州伯克利大学教育学院教授及生物统计学系教授。
译者简介:
陈华珊,中国社会科学院社会学所助理研究员,从事社会学方****及组织社会学研究。
叶鹏飞,中国劳动关系学院工会学系讲师,清华大学博士毕业,主要研究领域是劳工和城市社会学。
李洋,北京市社会科学院社会学研究所助理研究员,清华大学博士毕业。
陈华珊翻译第5章至第11章以及第13章和第14章。叶鹏飞翻译了第1章、第2章和第3章。李洋翻译了第4章和第12章。
评论
博士论文 | 2023年Stanford | 非线性潜变量模型中的推理和学习
本文多图,建议阅读8分钟本论文开发了拟合潜变量模型的技术,其中变量之间的依赖关系由非线性函数参数化。建模的核心目标是帮助我们了解周围的世界,但我们希望建模的现象往往只能间接观察到。例如,我们经常通过黑洞对周围物体的引力效应来探测黑洞。未观察到的现象通常使用与观测变量统计相关但从未直接观察到的潜变量来
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