对数线性模型的关联图和多重图_PDF下载[93MB-百度云]哈里.J.哈米斯

本书特色

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本书展示了如何运用数学资源中的图论来理解复杂对数线性模型表明的关联结构。作者首先回顾了二向与多向列联表的关系模式，以及这些表的对数线性模型。在介绍了图论中的一些关键概念后，作者紧接着将这些思想应用到对数线性模型的两个图形典型中：关联图和生成多重图。利用丰富示例以及清晰解释，作者展示了对数线性模型的两个图形典型如何说明模型的结构，揭示了他们的一些特征，如条件性独立、可分解性、可压缩性等。

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内容简介

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对数线性模型于20世纪60年代末期至70年代早期得以发展并流行。包括对数线性模型在内的分类数据分析的课程目前是社会科学专业研究生教育的一项重要内容。全书结合大量示例，清晰展示了如何运用图论理解复杂对数线性模型表明的关联结构。本书描述的图论有助于构想和解释多向列表中的复杂对数线性模型。对于想要深入理解对数线性模型结构的学生和在研究中应用这些模型的研究者，这一专著都是有价值的。

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作者简介

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哈里•J.哈米斯（Harry J.
Khamis），俄亥俄州代顿市莱特州立大学数学与统计学院及布恩邵夫特医学院联合任命的教授。从1993年开始他担任莱特州立大学统计咨询中心主任。自1980年以来，他一直任教于莱特州立大学，期间也曾在瑞典的乌普萨拉大学，于默奥大学及达拉那大学访问并担任教学、研究和咨询的相关职务。他的专业领域是统计方法，尤其是在分类响应模型，拟合检验以及Cox回归模型方面。

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关于作者丛书编辑介绍第1章介绍第2章关联结构第1节离散变量的统计独立第2节比值比：二向表第3节比值比：三维列表第4节模型拟合：三维表第5节多向表第3章对数线性模型回顾第1节二向列联表第2节三维列联表第3节三维表LLM之间的关系第4节 LLM和列联表属性第5节多向表第4章对数线性模型的关联图第1节基本图论法则第2节三向表的关联图第3节多维表的关联图第4节可分解的LLM第5节总结第5章可压缩性条件和关联图第1节三维列联表的可压缩性第2节压缩性定理和关联图第3节结论第6章生成多重图第1节构建多重图第2节三维表格的多重图第3节多维表的多重图第4节 *大生成树第5节可分解性第6节分解可分解LLM的联合概率第7节可分解LLMs的基本条件独立第7章不可分解对数线性模型的基本条件独立第1节边割集第2节不可分解LLM的FCI第3节使用多重图的压缩条件第4节 FCI：总结第8章结论及附加实例第1节关联图和多重图的比较第2节附加实例第3节 *后要点数据集参考文献译名对照表