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Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata 2nd Edition - Couverture souple

 
9781597180115: Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata 2nd Edition

Synopsis

Book by Long J Scott Freese Jeremy

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Présentation de l'éditeur

Although regression models for categorical dependent variables are common, few texts explain how to interpret such models. Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, Second Edition, fills this void, showing how to fit and interpret regression models for categorical data with Stata. The authors also provide a suite of commands for hypothesis testing and model diagnostics to accompany the book.

The book begins with an excellent introduction to Stata and then provides a general treatment of estimation, testing, fit, and interpretation in this class of models. It covers in detail binary, ordinal, nominal, and count outcomes in separate chapters. The final chapter discusses how to fit and interpret models with special characteristics, such as ordinal and nominal independent variables, interaction, and nonlinear terms. One appendix discusses the syntax of the author-written commands, and a second gives details of the datasets used by the authors in the book.

Nearly 50% longer than the previous edition, the book covers new topics for fitting and interpreting models included in Stata 9, such as multinomial probit models, the stereotype logistic model, and zero-truncated count models. Many of the interpretation techniques have been updated to include interval as well as point estimates.

New to the Second Edition:

  • Regression models, including the zero-truncated Poisson and the zero-truncated negative binomial models, the hurdle model for counts, the stereotype logistic regression model, the rank-ordered logit model, and the multinomial probit model
  • Stata commands, such as estat, which provides a uniform way to access statistics useful for postestimation interpretation.
  • Expanded suite of programs known as SPost
  • Inclusion of confidence intervals for predictions computed by prvalue and prgen

    Because all the examples, datasets, and author-written commands are available from the authors' Web site, readers can easily replicate the concrete examples using Stata, making it ideal for students or applied researchers who want to know how to fit and interpret models for categorical data.
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    • ÉditeurStata Press
    • Date d'édition2005
    • ISBN 10 1597180114
    • ISBN 13 9781597180115
    • ReliureBroché
    • Langueanglais
    • Numéro d'édition2
    • Nombre de pages527

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    Couverture souple

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    Long, J. Scott; Freese, Jeremy
    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
    Ancien ou d'occasion paperback

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    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    Long, J. Scott; Freese, Jeremy
    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    Freese, Jeremy,Long, J. Scott
    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
    Ancien ou d'occasion Paperback

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    Freese, Jeremy
    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    Long, J. Scott
    Edité par Stata Press, 2005
    ISBN 10 : 1597180114 ISBN 13 : 9781597180115
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    Long, J. Scott and Freese, Jeremy
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