Negative Binomial Regression

出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Hilbe, Joseph M.

页数:264

出版时间:2007-7

价格:$ 97.18

装帧:HRD

isbn号码:9780521857727

具体描述

At last - a book devoted to the negative binomial model and its many variations. Every model currently offered in commercial statistical software packages is discussed in detail - how each is derived, how each resolves a distributional problem, and numerous examples of their application. Many have never before been thoroughly examined in a text on count response models: the canonical negative binomial; the NB-P model, where the negative binomial exponent is itself parameterized; and negative binomial mixed models. As the models address violations of the distributional assumptions of the basic Poisson model, identifying and handling overdispersion is a unifying theme. For practising researchers and statisticians who need to update their knowledge of Poisson and negative binomial models, the book provides a comprehensive overview of estimating methods and algorithms used to model counts, as well as specific guidelines on modeling strategy and how each model can be analyzed to access goodness-of-fit.

用户评价

我是一名对定量分析充满热情的经济学研究生，在进行面板数据分析时，我经常遇到响应变量为计数类型的情况，例如企业报告的专利数量、消费者购买某个产品的次数等。这类数据通常伴随着零值过多和方差大于均值的现象，而传统的线性回归或泊松回归模型在这种情况下往往会产生不准确的结果。因此，我一直在寻找一本能够深入讲解负二项回归模型，并将其应用于复杂经济学数据的著作。我非常希望这本书能详细阐述负二项回归模型的数学原理，包括其概率分布的特性、参数估计的方法（例如最大似然估计），以及如何解释模型中的回归系数，特别是当应用于经济学语境下的解释时。我同样关注书中是否会提供关于如何处理面板数据的负二项回归，例如随机效应或固定效应负二项模型，以及如何检验模型假设和进行模型诊断。在我看来，一本好的教材不仅需要讲解理论，更需要提供实用的操作指南。我期待书中能够包含使用主流统计软件（如Stata、R）实现负二项回归的详细步骤和代码示例，并且最好能提供来自不同经济学领域的实际案例，例如就业数据、金融交易数据或创新活动数据，来展示负二项回归的应用价值。如果书中还能深入探讨负二项回归与零膨胀模型、负二项分布的扩展形式（如负二项-P、负二项-Q）等的比较，那将使这本书的价值更上一层楼。

作为一名在计算生物学领域工作的研究人员，我经常处理与基因表达、蛋白质相互作用或疾病发生率相关的计数数据。这些数据往往具有显著的离散性和零值的存在，使得标准的泊松回归模型难以胜任。负二项回归因其能够处理过度离散性而成为我关注的焦点。我期望这本书能够系统地介绍负二项回归模型，从其统计学基础出发，详细阐述其概率分布的性质、与泊松分布的联系与区别，以及在何种情况下应该优先选择负二项模型。我非常希望书中能深入探讨过度离散的成因，并提供检测和量化过度离散的方法。此外，我对负二项回归在生物信息学中的具体应用非常感兴趣，例如在基因表达差异分析、物种丰度估计或流行病学模型构建等方面的应用。书中是否会提供详细的算法解释，包括最大似然估计（MLE）的推导以及在处理大规模生物数据时的数值优化策略？我也期待书中能够包含使用常用统计软件（如R、Python）实现负二项回归的详细操作步骤和示例代码。更重要的是，我希望这本书能够提供关于模型诊断和评估的实用指导，以及对模型结果的解释性分析，特别是如何将统计模型的结果与生物学机制联系起来。如果书中能涵盖负二项回归的各种扩展形式，如零膨胀负二项模型或贝叶斯负二项模型，那将极大地提升其价值。

我在从事市场营销研究时，经常需要分析顾客购买次数、产品评论数量等计数型数据。这些数据往往表现出零值过多和方差大于均值（过度离散）的特征，这使得传统的泊松回归模型在预测和解释方面力不从心。因此，我一直在寻找一本能够深入讲解负二项回归模型，并提供在市场营销领域实际应用的著作。我非常希望这本书能够系统地介绍负二项回归模型，从其概率分布的数学定义出发，详细阐述其如何处理过度离散的计数数据，以及其与泊松回归模型的关键区别。我期待书中能够提供详细的参数估计方法，例如最大似然估计（MLE），并且对模型参数（如回归系数）的解释提供深入的见解，尤其是在市场营销的应用语境下，例如分析广告投入对顾客购买次数的影响。我非常关注书中是否会提供关于如何构建和评估负二项回归模型的实用指南，包括如何进行变量选择、模型诊断以及模型比较。对于实际操作，我希望书中能够提供使用主流统计软件（如R、Python、SAS）实现负二项回归的详细步骤和代码示例，并最好能附带来自市场营销领域的实际案例，例如顾客生命周期价值分析、产品推广效果评估等，以展示负二项回归的强大应用能力。如果书中能涵盖零膨胀负二项模型（Zero-Inflated Negative Binomial Regression）以及负二项回归的各种扩展形式，那将是一大亮点。

作为一名长期从事流行病学研究的学者，我对计数数据的处理和建模有着持续的关注。泊松回归模型固然是基础，但现实世界中的许多健康相关数据，例如疾病的发生次数，往往表现出比泊松模型预期的更强的变异性，即过度离散。这时候，负二项回归就显得尤为重要了。我非常好奇这本书将如何系统地介绍负二项回归模型，它是否会从其概率分布的定义入手，详细解释其均值和方差的结构，以及它与泊松分布在参数设置上的关键区别。我希望书中能详细阐述如何识别数据中的过度离散现象，并提供判断何时应该选择负二项回归而非泊松回归的清晰标准。例如，书中是否会介绍常用的过度离散检验方法，以及在负二项模型中如何估计和解释“离散度参数”？这对于理解数据的变异性至关重要。此外，对于实际应用，我非常关注书中是否会提供不同统计软件（如R、SAS、Stata等）实现负二项回归的详细代码和操作指南，并且是否会包含不同类型的数据集分析示例，覆盖诸如生存分析（结合负二项回归）、纵向数据分析等更复杂的场景。我对书中关于模型解释的深入探讨也很感兴趣，例如如何解释回归系数的含义，以及如何进行模型比较和选择，特别是与零膨胀模型（Zero-Inflated Models）或其他过度离散模型（如负二项的扩展形式）的比较。这本书如果能提供这些细节，无疑将极大地提升我处理复杂计数数据的能力。

在我的科研工作中，我经常需要处理生态学领域中的计数数据，例如特定物种的个体数量、物候事件的发生频率等。这类数据通常具有显著的过度离散（overdispersion）特性，即方差远大于均值，这使得泊松回归模型难以准确拟合。因此，我对负二项回归模型产生了浓厚的兴趣，并一直在寻找一本能够深入讲解该模型及其在生态学中应用的著作。我期望这本书能够从统计学的角度，清晰地阐述负二项分布的数学性质，包括其概率质量函数、期望和方差的计算，并详细解释其如何通过引入一个额外的方差参数来处理过度离散的数据。我希望书中能提供实用的模型构建步骤，例如如何识别数据中的过度离散，如何进行模型拟合，以及如何解释模型中的回归系数，特别是当这些系数与生态学过程相关联时。我非常关注书中是否会提供关于模型诊断的详细指导，包括如何检验模型假设，如何进行残差分析，以及如何评估模型的拟合优度。此外，我期待书中能够包含使用常用统计软件（如R）实现负二项回归的详细代码示例，并最好能提供来自生态学研究领域的实际案例，例如栖息地选择模型、种群动态模型、生物多样性评估等，以展示负二项回归的应用价值。如果书中能够深入探讨负二项回归与其它计数模型的比较，例如零膨胀负二项模型（Zero-Inflated Negative Binomial Regression），那将非常有益。

我是一名对统计学理论与实践都非常感兴趣的博士生，目前的研究方向涉及对具有高度变异性的计数数据的建模。负二项回归模型是我在文献中频繁遇到的一个重要工具，但我希望能够更系统、更深入地理解其背后原理和应用细节。我非常期待这本书能够提供关于负二项回归的全面介绍，从其统计分布的定义和性质开始，详细阐述其与泊松回归的联系与区别，以及为何它能够有效处理过度离散（overdispersion）的数据。我希望书中能对最大似然估计（MLE）的过程进行细致的推导，并解释在实际应用中如何通过数值优化方法来求解模型参数。对我而言，模型诊断和解释是至关重要的部分，我期待书中能提供关于如何评估模型拟合优度、如何进行残差分析以及如何解释回归系数在不同领域（如生物统计学、社会科学）的含义的深入指导。我也非常关注书中是否会涵盖负二项回归的各种扩展形式，如零膨胀负二项模型（Zero-Inflated Negative Binomial Regression）、贝叶斯负二项模型，以及它们各自的适用场景和优缺点。如果书中能够提供使用主流统计软件（如R、Stata）的详细操作指南和丰富的案例研究，那将极大地帮助我将理论知识转化为实际研究能力。我希望这本书能够成为我进行计数数据建模的权威参考。

我是一名心理学研究者，在进行问卷调查数据分析时，我经常会遇到回答者对某个行为的发生次数或对某个陈述的同意次数等计数型变量。这类数据往往存在着零值过多（例如，很多被调查者可能从不执行某个行为）以及方差大于均值的现象。在这种情况下，标准的泊松回归模型往往会失效，需要更灵活的模型来处理。我一直在寻找一本能够深入讲解负二项回归模型，并提供在心理学研究中实际应用的著作。我非常期待这本书能系统地介绍负二项回归模型的理论基础，包括其概率分布的特性、如何处理过度离散（overdispersion）的数据，以及其与泊松回归模型的主要区别。我希望书中能够详细阐述如何识别数据中的过度离散以及零值过多的问题，并提供相应的模型选择策略，例如何时选择负二项回归，何时选择零膨胀负二项回归（Zero-Inflated Negative Binomial Regression）。我非常关注书中是否会提供关于模型参数估计和解释的详细指导，特别是如何解释回归系数在心理学研究中的含义，例如某个自变量的改变对因变量发生次数的影响。此外，对于实际操作，我期待书中能够提供使用主流统计软件（如R、SPSS）实现负二项回归的详细步骤和代码示例，并最好能附带来自心理学研究领域的实际案例，如亲子互动次数、药物依从性、治疗反应次数等，以展示负二项回归的应用价值。

在我的科研工作中，我经常需要处理来自社会调查的计数型变量，例如某个行为发生的次数，或者某个事件的发生频率。这类数据常常表现出“零过多”（excess zeros）和“过度离散”（overdispersion）的特征，而泊松回归在这种情况下往往表现不佳。因此，我一直在寻找一本能够深入讲解负二项回归模型，并提供实际操作指导的著作。我非常期望这本书能够从理论层面详细阐述负二项回归的数学基础，包括其概率质量函数、均值和方差的特性，以及其与泊松分布的内在联系和区别。更重要的是，我希望书中能够清晰地解释负二项回归如何应对过度离散的问题，以及如何通过引入额外的方差参数来更好地拟合数据。我期待书中能够提供实用的模型构建步骤，包括如何进行变量选择，如何进行模型诊断（例如，对残差的检验，以及对模型拟合度的评估），以及如何解释模型的回归系数，特别是对于那些具有社会学意义的变量。我对书中是否会包含关于零膨胀负二项回归（Zero-Inflated Negative Binomial Regression）的讨论也很感兴趣，因为在社会科学研究中，零过多的现象非常普遍。如果书中能够提供不同统计软件（如R、Python、Stata）中负二项回归的实现方法，并附带详细的案例分析，那将是极大的帮助。我希望这本书能够帮助我更准确、更有效地分析我的计数数据，并从中提取有价值的洞见。

作为一名初入统计建模领域的学生，我对于计数数据的建模有着浓厚的兴趣，而负二项回归模型是我特别想深入了解的一个主题。我一直在寻找一本能够从基础概念出发，逐步深入讲解负二项回归的书籍。我非常期待这本书能够清晰地解释负二项分布的生成过程，以及它如何克服泊松回归在处理过度离散数据时的局限性。我希望书中能够提供详细的数学推导，例如负二项分布的概率质量函数、期望和方差的计算，以及如何通过最大似然估计（MLE）来估计模型参数。此外，我非常关注书中关于模型拟合和诊断的部分，例如如何检验模型是否充分拟合数据，以及如何解释模型输出的各种统计量。我期待书中能够提供实际案例分析，最好能涵盖不同领域的数据，例如生物学、社会科学或经济学，以便我能够更直观地理解负二项回归的应用。对于初学者来说，学习如何在各种统计软件（如R、Python、Stata）中实现负二项回归是非常重要的，所以我希望书中能提供详细的代码示例和操作指南。如果书中还能对负二项回归的各种扩展形式，比如零膨胀负二项模型（Zero-Inflated Negative Binomial Regression）进行介绍和比较，那将极大地拓宽我的视野。我希望通过阅读这本书，能够扎实掌握负二项回归的核心理论和实际应用技巧，为我未来的统计学学习和研究打下坚实的基础。

一本关于负二项回归的书籍，光是这个题目就足以吸引那些在统计建模领域深耕多年的研究者。我一直以来都在寻找一本能够深入浅出地讲解负二项回归模型、其理论基础、应用场景以及与其他计数模型的比较分析的著作。这套书的出现，让我看到了希望。我期望它能详细阐述负二项分布的生成机制，是如何由泊松分布在参数上发生变化而来的，以及其在何种条件下比泊松回归更具优势。例如，在处理具有过度离散（overdispersion）的计数数据时，负二项回归的稳健性和解释性是至关重要的。书中是否会包含对这种过度离散现象的详细探讨，以及如何检验和量化它？我期待它能提供一系列实际案例，从生物统计学、生态学、社会科学到经济学，展示负二项回归在不同领域解决实际问题的能力。更重要的是，我希望这本书能够提供详细的算法解释，比如最大似然估计（MLE）的推导过程，以及在大型数据集上进行估计时的数值优化方法。是否会涉及贝叶斯框架下的负二项回归？这对于许多希望利用先验信息来改进模型预测的研究者来说，是一个非常有吸引力的方向。我同样关注书中是否会介绍模型诊断的工具和技术，例如残差分析、拟合优度检验等，以确保模型能够被正确地应用。总而言之，我对这本关于负二项回归的书籍充满了期待，希望它能成为我工具箱中一件不可或缺的利器。