对数线性模型

　　《对数线性模型》是最好的对数线性模型教学材料之一，不仅讨论了一般对数线性模型，还讨论了logit模型，这一模型通过分析作为自变量函数的因变量的期望发生比来检验自变量与因变量之间的关系。作者从处理二分变量的方法开始，逐步形成一个处理多类别变量的方法。在理论阐述的过程中，作者还使用了大量的来源于政治社会学的例子，每个例子都阐明了对数线性模型的具体运用。最后，作者讨论了对数线性模型运用中的具体问题。

　　戴维？？诺克（David Knoke） 美国印第安纳大学社会学副教授。因致力于研究自愿性社团问题而被美国国家精神健康研究院授予“研究型科学家发展奖”。 彼得？？J.伯克（Peter J. Burke） 美国印第安纳大学社会学教授兼系主任。目前的研究关注两个问题：理解自我的结构和小群体互动中的谈话结构。

序
第1章 交互表中的作用
第2章 对数线性模型
第1节 设定模型
第2节 拟合边际
第3节 分析发生比
第3章 拟合检验
第1节 评估模型对数据的拟合
第2节 相同数据不同模型的比较
第3节 更复杂的模型：多类别变量
第4节 更复杂的假设
第5节 对大样本多元R2的模拟
第4章 实际问题的应用
第1节 对数线性模型的因果关系模型
第2节 分析随时间的变化性
第5章 对数线性模型的特殊技术
第1节 处理零单元格
第2节 设定起始值
第3节 分析定序数据
第4节 合并多类别变量
第5节 非分层模型
第6章 结论
参考文献
译名对照表