Categorical Data Analysis and Multilevel Modeling Using R

图书简介

Categorical Data Analysis and Multilevel Modeling Using R provides a practical guide to regression techniques for analyzing binary, ordinal, nominal, and count response variables using the R software. It offers a unified framework for both single-level and multilevel modeling of categorical and count response variables with both frequentist and Bayesian approaches. Each chapter demonstrates how to conduct the analysis using R, how to interpret the models, and how to present the results for publication.

Chapter 1. R Basics \\ Chapter 2. Review of Basic Statistics \\ Chapter 3. Logistic Regression for Binary Data \\ Chapter 4. Proportional Odds Models for Ordinal Response Variables \\ Chapter 5. Partial Proportional Odds Models and Generalized Ordinal Logistic Regression Models \\ Chapter 6. Other Ordinal Logistic Regression Models \\ Chapter 7. Multinomial Logistic Regression Models \\ Chapter 8. Poisson Regression Models \\ Chapter 9. Negative Binomial Regression Models and Zero-Inflated Models \\ Chapter 10. Multilevel Modeling for Continuous Response Variables \\ Chapter 11. Multilevel Modeling for Binary Response Variables \\ Chapter 12. Multilevel Modeling for Ordinal Response Variables \\ Chapter 13. Multilevel Modeling for Count Response Variables \\ Chapter 14. Multilevel Modeling for Nominal Response Variables \\ Chapter 15. Bayesian Generalized Linear Models \\ Chapter 16. Bayesian Multilevel Modeling of Categorical Response Variables

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Categorical Data Analysis and Multilevel Modeling Using R 使用 R 进行分类数据分析和多层次建模 社会学史

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