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上传时间: 2021-02-10
详细说明：主要2019年Spring
离散响应，时间序列和面板数据的统计方法（W271）
这是W271的主要开发资料库，所有课程资料将通过该资料库散布。 学生将通过GitHub Classroom创建自己的分支以提交作业。
课程大纲
该课程分为三个部分，涵盖了一系列用于对离散响应，时间序列和面板数据进行建模的基础统计模型。
第1部分（第1-5周）：离散响应建模（DRM）
伯努利，二项式，多项式和泊松概率分布
最大似然估计
轮廓似然比检验
推断事件的可能性以及使用Wald，Wilson，Agresti-Coull和Clopper-Pearson置信区间
赔率，相对风险和奇数比率
二元逻辑回归模型
多项逻辑回归模型
泊松回归模型
回归参数的假设检验
事件的对数奇数及其与二进制逻辑回归模型的关系
二元逻辑回归模型中事件的概率
可变（非线性）变换和相互作用
列联表和相关的推理过程
测试独立性
型号规格
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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