Analiza Statistică a Datelor Discrete

Sursă Originală: https://www.asc.ohio-state.edu/santner.1//TJS-DED//describe.html

Scrise

Thomas J. Santner și Diane E. Duffy

Springer Verlag, New York 1989

Aceasta este o introducere la nivel de absolvent la utilizarea de modele logliniare pentru a analiza date discrete multivariată și analiza de date de răspuns binar, inclusiv 2 x 2 tabele, stratificate 2 x 2 tabele, și de regresie binare


Descrierea:

Analiza statistică a datelor discrete oferă o introducere în metodele statistice actuale pentru analizarea datelor de răspuns discret. Cartea poate fi folosit ca un text de curs pentru studenții absolvent și ca o referință pentru cercetătorii care analizează date discrete. Cerințele matematice ale cărții sunt Algebră liniară și calcule elementare avansate. Acesta presupune un curs de bază de statistică, care include unele teorie a deciziei, precum și cunoașterea de teoria model liniar clasic pentru date de răspuns continuu. Problemele sunt furnizate la sfârșitul fiecărui capitol pentru a da cititorul o oportunitate de a aplica metodele în text, pentru a explora extensii ale materialului acoperit, precum și pentru a analiza datele cu răspunsuri discrete. În exemplele de text, și în probleme, am căutat să includă seturi de date interesante dintr-o mare varietate de domenii, inclusiv științe politice, medicina, inginerie nucleară, sociologie, ecologie, cercetare de cancer, stiinta biblioteca, și biologie.

Deși există mai multe texte disponibile pe analiza datelor discrete, am simțit că a existat o nevoie de o carte care a încorporat unele dintre nenumăratele progrese recente de cercetare. Motivația noastră a fost să introducem subiectul punând accentul pe legăturile sale cu teoriile binecunoscute ale modelelor liniare, ale designului experimental și ale diagnosticului de regresie, precum și pentru a descrie metodologii alternative (Bayesian, netezime etc.); Acestea din urmă se bazează pe premisa că sunt disponibile informații externe. Aceste obiective imperative, împreună cu propriile noastre experiențe și prejudecăți, au guvernat alegerea noastră de subiecte.

Textul acoperă atât problemele individuale ale eșantioanelor (capitolul 2), cât și problemele cu mijloace structurate care pot fi studiate prin intermediul modelelor loglineare și logistice (capitolele 3-5). Estimatorii clasici ai probabilității maxime clasice, precum și Estimatorii bazați pe abordări Bayesian, neteziți, contracție și crestături, sunt descriși pentru estimarea parametrilor în probleme structurate și nestructurate. Teoria estimării maxime a probabilității pentru modelele loglineare este dezvoltată prin noțiunea de proiecție liniară pentru a evidenția asemănările cu estimarea maximă a probabilității pentru modelele liniare normale. În plus față de formulările standard de testare și estimare, probleme de estimare simultană a intervalului, comparații multiple, și clasament și selecție sunt luate în considerare cu trimiteri la literatura de specialitate corespunzătoare. Descriem și comparăm diverse metode de eșantionare mici, în special pentru problemele frecvente ale intervalului de încredere, deoarece acestea sunt utilizate pe scară largă în aplicații. Sunt incluse descrieri ale cercetărilor recente privind modelele grafice pentru tabelele de urgență și instrumentele de diagnosticare pentru modelele loglineare și regresia logistică.

Această carte nu este destinată să acopere fiecare aspect al analizei statistice a datelor discrete. Multe subiecte importante, ar fi măsurile de asociere, modelele de măsurare a schimbării, analiza datelor ordinale, date incomplete și lipsă, precum și analiza panoului și a datelor de măsurare repetate nu sunt incluse.


Conţinutul

  1. Introducere
  2. Univariate răspunsuri discrete
  3. Teoria modelelor Loglinear
  4. Date inter-clasificate
  5. Univariate date discrete cu Covariates

Apendicele

  1. Unele rezultate din algebra liniară
  2. Maximizarea funcțiilor concave
  3. Dovada propunerii 3.3.1 (ii) și (III)
  4. Elemente ale teoriei probei mari

Listă de Errata


Autori:

Thomas Santner este profesor de statistică la Universitatea de stat din Ohio. Este fostul președinte al departamentului și fost director al Departamentului de servicii de consultanță statistică. Santner este, de asemenea, co-autor, cu Robert Bechhofer și Dave Goldsman, de ‘ ‘ Design și analiza de experimente pentru selecția statistică, screening, și comparații multiple. ‘ ‘ El este un coleg al Asociației statistice americane și Institutul de statistică matematică. Diane Duffy este director executiv, Business Management la Telcordia Technologies, Inc. Ea este responsabilă pentru procesele de afaceri în cercetare aplicată legate de clienți comerciali și contracte, proprietate intelectuală și de stabilire a prețurilor, precum și evaluarea și gestionarea riscurilor. Ea coordonează, de asemenea, de introducere pe piață pentru cercetare aplicată, inclusiv Telcordia lui ARgreenhouse site-ul web (www.ARgreenhouse.com).

Dr. Diane Duffy Telcordia Technologies, Inc 445 South Street MCC-1C311BMorristown, NJ 07960-6438USA E-mail: Diane@research.telcordia.com Profesorul Thomas SantnerDepartment al StatisticsOhio de stat University1958 Neil AvenueColumbus, OH 43210-1247USA E-mail: tjs@stat.ohio-state.edu

Editor:

Springer-Verlag cu pagini de start, în Germania și Statele Unite ale Americii.