序言 1
1 引言 1
1．1 需求 1
1．2 为什么写成一本书？ 1
1．3 不同的使用者 2
1．4 各章的概述 3
1．5 计算程序 7
1．6 如何使用 7
2 计数数据的结构模型 10
2．1 引言 10
2．2 二维——四格表 13
2．3 二维情形——长方形表 28
2．4 三维表的模型 36
2．5 四维和四维以上的模型 50
2．6 练习 57
2．7 附录：2×2表的几何 59
3 完备表的最大似然估计 66
3．1 引言 66
3．2 抽样分布 72
3．3 充分统计量 72
3．4 求最大似然估计的方法 86
3．5 对数线性模型的比例迭代拟合 98
3．6 比例迭代拟合的经典用法 115
3．7 为了拟合模型重排数据 121
3．8 自由度 136
4．1 引言 148
4 正式的拟合优度：综合统计量与模型选择 148
4．2 拟合优度的综合评价 149
4．3 标准化比例 158
4．4 内部拟合优度 164
4．5 选一个模型 189
4．6 附录：Goodman的分割计算 206
5 不完备表的最大似然估计 214
5．1 引言 214
5．2 不完备的二维表 216
5．3 完备表子集的不完备二维表 249
5．5 表示成不完备多维表的二维表 272
6 封闭总体大小的估计 277
6．1 引言 277
6．2 二样的捕获——再捕获问题 280
5．4 不完备的多维表 2854
6．3 N的条件最大似然估计 286
6．4 三样本调查 288
6．5 一般的多重捕获问题 299
6．6 讨论 310
7 度量变化的模型 312
7．1 引言 312
7．2 一阶马尔可夫模型 317
7．3 高阶马尔可夫模型 325
7．4 有单个转移序列的马尔可夫模型 329
7．5 其他模型 332
8 方表的分析：对称性与边缘均匀性 341
8．1 引言 341
8．2 二维表 342
8．3 三维表 362
8．4 总结 374
9 模型的选取与拟合接近程度的评价：实用方面 375
9．1 引言 375
9．2 建模中的简单性 377
9．3 寻找抽样模型 381
9．4 用同一组数据拟合和检验 384
9．5 拟合过好 391
9．6 大样本以及零假设模型失真时的卡方 397
9．7 不正规数据和参数的缩减 401
9．8 频数分布的频数 406
10 交叉分类中估计和检验的其他方法 416
10．1 引言 416
10．2 信息论方法 418
10．3 极小卡方、修正卡方和对数卡方 423
10．4 逻辑斯蒂模型及如何使用 434
10．5 用分割卡方来检验 438
10．6 基于条件分布检验的精确理论 442
10．7 基于比例变换的分析 446
10．8 必需发展 451
11 关联性和一致性的度量 453
11．1 引言 453
11．2 2×2表的关联性度量指标 458
11．3 I×J表关联性的指标 468
11．4 作为关联性一个特例的一致性 479
12 格子概率的伪贝叶斯估计 489
12．1 引言 489
12．2 贝叶斯估计与伪贝叶斯估计 493
12．3 伪贝叶斯估计的渐近结果 500
12．4 小样本的结论。 508
12．5 依赖数据的λ 512
12．6 另一个例：二张社会流动表 520
13．2 项分布 521
12．7 近期的结论和一些忠告 524
13 离散数据的抽样模型 530
13．1 引言 530
13．3 泊松分布 534
13．4 多项分布 537
13．5 超几何分布 545
13．6 多元超几何分布 548
13．7 负二项分布 550
13．8 负多项分布 553
14 渐近方法 556
14．1 引言 556
14．2 ○，O记号 558
14．3 随机序列的收敛性 564
14．4 随机序列的○■，O■记号 579
14．5 矩收敛性 591
14．6 计算渐近分布的δ法 593
14．7 多项估计和检验的一般框架 613
14．8 多项最大似然估计的渐近行为 620
14．9 多项拟合优度检验的渐近分布 626
参考文献 649
数据集索引 676
名词索引 685