Наконец - руководство для социальных ученых по преодолению подводных камней современных статистических вычислений. Книга решает проблему нехватки литературы по статистическим методам применительно к социальным и поведенческим наукам, предлагая уникальное практическое руководство по численным методам, лежащим в основе компьютеризированных статистических расчетов в этих областях.
Авторы демонстрируют, что знание этих численных методов и того, как они используются в статистических пакетах, необходимо для получения точных выводов. При помощи ключевых соавторов из социальных и поведенческих наук, авторы собрали богатый набор взаимосвязанных глав, призванных провести эмпирических социальных ученых через потенциальное минное поле современных статистических вычислений.
Книга уникально доступна и изобилует современными инструментами, советами и рекомендациями. Ей удается успешно преодолеть разрыв между текущим уровнем методологии социальных наук и более сложным техническим освещением, обычно ассоциируемым со статистической областью.
Особенности включают: акцент на проблемах метода максимального правдоподобия; интегрированные примеры статистических вычислений с использованием статистических пакетов; руководство по выбору точных статистических пакетов; обсуждение множества вычислительно емких статистических подходов; акцент на конкретных численных проблемах, статистических процедурах и их применении; повторение и переанализ опубликованных социально-научных исследований с использованием инновационных численных методов; ключевые вопросы численного оценивания и способы избежания распространенных ловушек.
Книга предназначена для использования в качестве самостоятельного исследовательского инструмента, профессионального справочника или учебного пособия. Она предлагает продуманное освещение сложной и многоаспектной области.
В этой книге, являющейся первым исследованием такого рода, Джефф Джилл подробно описывает возможные проблемы и противоречия при выполнении статистических расчетов, характерные для социальных наук, а также демонстрирует важность понимания численных методов, используемых в статистических программах. Кроме того, он помогает читателям выбрать точное программное обеспечение для статистических расчетов путем обсуждения преимуществ и недостатков различных программ, таких как SAS, GAUSS, SPARSE, R, STATA, LIMDEPU, SPSS и MATLAB®. Отличительными особенностями данной книги являются следующее: сосредоточенность на проблемах при расчете максимальных вероятностей, интегрированные примеры статистических расчетов с использованием программного обеспечения, такого как вышеуказанные, советы относительно выбора точных статистических программных пакетов, подробный анализ множества сложных статистических методов, например, экологического исследования, подключаемого вероятностного расчета и пространственной регрессионной формы статистической обработки данных. Ключевые числовые оценки наряду с предосторожностями от распространенных ошибок, связанных с выполнением расчетов. Народный издатель предоставил для демонстрации проблем с расчетами экспериментальные данные, коды для применения первоначальных методов и предложенные в данной книге методик, а также онлайн библиографию источников Web-ресурсов для статистической обработки. Эта книга может быть применена как автономный исследовательский инструмент, как профессиональный справочник или как пополнение для класса.
Электронная Книга «Numerical Issues in Statistical Computing for the Social Scientist» написана автором Jeff Gill в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471475743
Описание книги от Jeff Gill
At last—a social scientist's guide through the pitfalls of modern statistical computing Addressing the current deficiency in the literature on statistical methods as they apply to the social and behavioral sciences, Numerical Issues in Statistical Computing for the Social Scientist seeks to provide readers with a unique practical guidebook to the numerical methods underlying computerized statistical calculations specific to these fields. The authors demonstrate that knowledge of these numerical methods and how they are used in statistical packages is essential for making accurate inferences. With the aid of key contributors from both the social and behavioral sciences, the authors have assembled a rich set of interrelated chapters designed to guide empirical social scientists through the potential minefield of modern statistical computing. Uniquely accessible and abounding in modern-day tools, tricks, and advice, the text successfully bridges the gap between the current level of social science methodology and the more sophisticated technical coverage usually associated with the statistical field. Highlights include: A focus on problems occurring in maximum likelihood estimation Integrated examples of statistical computing (using software packages such as the SAS, Gauss, Splus, R, Stata, LIMDEP, SPSS, WinBUGS, and MATLAB®) A guide to choosing accurate statistical packages Discussions of a multitude of computationally intensive statistical approaches such as ecological inference, Markov chain Monte Carlo, and spatial regression analysis Emphasis on specific numerical problems, statistical procedures, and their applications in the field Replications and re-analysis of published social science research, using innovative numerical methods Key numerical estimation issues along with the means of avoiding common pitfalls A related Web site includes test data for use in demonstrating numerical problems, code for applying the original methods described in the book, and an online bibliography of Web resources for the statistical computation Designed as an independent research tool, a professional reference, or a classroom supplement, the book presents a well-thought-out treatment of a complex and multifaceted field.
