內容簡介
有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)
本書特色
．本書架構循序漸進，有步驟地說明有限混合模型(FMM)的原理和應用實例分析。
．STaTa提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大，您不能不知！
．本書內容融合理論、方法及統計，每章節均輔以實例示範，學習效率提升。
．適用於教育學、心理學、社會科學、生產管理、經濟、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程等學術領域。
．隨書附贈資料檔光碟。
有限混合模型(FMM)為一種混合分布的機率模型，其假定原始實測資料係自眾多但有限的未知分布得來，而FMM模型的EM演算法可自行分類，以減少模型因存在不同異質體而導致偏誤的結果。其框架提供了一個方便且靈活的方法來模擬複雜的異質資料庫。坊間常見的四十一種軟體，例如：SAS、R和SPSS等大型資料庫之檔案格式，都可轉至STaTa進行分析，STaTa亦提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大、實用。有限混合模型(FMM) 早期應用在天文學、生物學、經濟學、工程學、市場行銷、醫學，現已流行於教育學、心理學、社會科學、人資管理、生產管理、航運管理、財務金融、會計等專業領域。
本書章節內容包含線性迴歸、次序迴歸、Logistic迴歸、多項Logistic迴歸、count迴歸、零膨脹迴歸、參數型存活迴歸、2SLS線性迴歸、order迴歸、Beta迴歸…等理論與實證研究，隨書附贈光碟資料檔，讓研究者在詳閱本書後，在進行此類研究方法的分析實作時，能得心應手並獲得最佳的研究成果。
本書特色
．本書架構循序漸進，有步驟地說明有限混合模型(FMM)的原理和應用實例分析。
．STaTa提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大，您不能不知！
．本書內容融合理論、方法及統計，每章節均輔以實例示範，學習效率提升。
．適用於教育學、心理學、社會科學、生產管理、經濟、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程等學術領域。
．隨書附贈資料檔光碟。
有限混合模型(FMM)為一種混合分布的機率模型，其假定原始實測資料係自眾多但有限的未知分布得來，而FMM模型的EM演算法可自行分類，以減少模型因存在不同異質體而導致偏誤的結果。其框架提供了一個方便且靈活的方法來模擬複雜的異質資料庫。坊間常見的四十一種軟體，例如：SAS、R和SPSS等大型資料庫之檔案格式，都可轉至STaTa進行分析，STaTa亦提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大、實用。有限混合模型(FMM) 早期應用在天文學、生物學、經濟學、工程學、市場行銷、醫學，現已流行於教育學、心理學、社會科學、人資管理、生產管理、航運管理、財務金融、會計等專業領域。
本書章節內容包含線性迴歸、次序迴歸、Logistic迴歸、多項Logistic迴歸、count迴歸、零膨脹迴歸、參數型存活迴歸、2SLS線性迴歸、order迴歸、Beta迴歸…等理論與實證研究，隨書附贈光碟資料檔，讓研究者在詳閱本書後，在進行此類研究方法的分析實作時，能得心應手並獲得最佳的研究成果。
作者簡介
作者簡介
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授
內容目錄
自序
Chapter01 地表最強的統計軟體STaTa
1-1 STaTa 如何讀入各種資料格式
1-1-1 SPSS 資料檔(*.sav) 轉成STaTa 格式
1-1-2 SAS 格式轉成STaTa
1-1-3 R 軟體之格式轉成STaTa
1-2 STaTa 是地表最強大的統計軟體
1-2-1 有限混合模型(finite mixtures models, FMM): EM algorithm指令
1-2-2 單層次：連續vs. 類別依變數迴歸之種類
1-2-3 STaTa 多層次混合模型的迴歸種類
1-2-4 STaTa panel-data 迴歸的種類
1-2-5 STaTa 流行病(epidemiologists) 之選擇表對應的指令
1-2-6 STaTa 存活分析的選擇表之對應指令
1-2-7 STaTa 縱貫面—時間序列之選擇表
1-2-8 依變數binary outcome 之STaTa 選擇表
1-3 評比敵對模型，適配指標有八種
Chapter02 有限混合模型(finite mixtures models, FMM配搭十七種指令)
2-1 有限混合模型(finite mixtures models, FMM)
2-1-1 高斯混合模型(Gaussian mixture model，簡稱GMM)
2-1-2 單一高斯機率密度函數的參數估測法
2-1-3 有限混合模型之對應指令
2-1-4a 有限混合模型之應用領域
2-1-4b 有限混合模型之研究議題
2-2 Gaussian 混合模型(GMM) 使用expectation maximization(EM) 技術
2-2-1 高斯混合模型與最大期望(EM) 演算法
2-2-2 EM algorithm 範例解說
2-3 高斯(Gaussian) 混合模型應用在圖形辨識
2-3-1 K-Means 分類(classifier) 法，如何演變成EM algorithm 呢？
2-3-2 EM-GMM 建立的流程
2-3-3 期望值最大演算法(expectation maximization, EM) 之解說
2-3-4 EM algorithm 如何找出高斯混合模型(GMM) 潛在類別之解說？
2-3-5 混合模型、潛在類別(class) 和EM 演算法(mixture model,latent class and EM algorithm)
2-4 最大概似(ML)vs. 期望值最大(EM) 演算法
2-4-1a 最大概似(ML) ≠概似比(LR)
2-4-1b EM 與ML 的關係解說
2-4-2a EM 演算法是使訓練數據的對數概似函數最大化( 重點解說)
2-4-2b 聚類(clustering) EM algorithm：簡單版
2-4-2c EM 演算法的推導(derivation of EM algorithm)
2-5 EM 演算法的工科論文
2-5-1 EM 演算法的範例：圖形模式分類(pattern classification)
2-5-2 EM 演算法的論文：圖像分割(image segmentation)
Chapter03 高斯混合模型(fmm: regression 指令)、異質線性迴歸
3-1 機率密度函數(probability density function) 常見有十種
3-2 單一常態( 高斯) 分布之迴歸分析
3-3 單一分布之線性迴歸概念
3-3-1a 單層次固定效果：最小平方法OLS 重點整理(regress 指令)
3-3-1b 單層次固定效果：最小平方法(OLS) 七個假定的診斷及補救法
3-3-2 最小平方法(OLS) vs. 概似法
3-3-3 單一分布之各類型迴歸
3-3-4 Type I 誤差α、Type II 誤差β、檢定力：ROC 圖的切斷點
3-4 雙高斯混合模型之解說
3-4-1 EM 演算法如何求解高斯混合模型？
3-4-2 混合模型有十七種：STaTa 指令語法
3-4-3a 雙高斯混合模型：重點回顧
3-4-3b EM 演算法是使訓練數據的對數概似函數最大化：簡單版
3-4-3c 雙高斯混合模型(fmm 2: regress指令)：婦女全薪wagefull
3-4-4 參高斯混合模型(fmm 3: regress 指令)：Ln(醫療花費)
Chapter04 有限混合模型：線性迴歸(fmm:開頭指令)
4-1 內生共變數之線性迴歸(2SLS)(ivregression) 指令
4-2 工具變數及兩階段最小平方法(2SLS) (ivregression) 指令
4-2-1 進行OLS 統計分析時應注意之事項
4-2-2 工具變數(IV) 之重點整理
4-2-3 隨機解釋變數X(random regressor) 與工具變數Z(instrumental variable)
4-2-4a 單一工具變數及單一內生變數：內生性檢定
4-2-4b 兩階段最小平方法迴歸：Wu-Hausman 內生性檢定(estatendogenous指令)
4-2-5 為何需要多個工具變數？
4-2-6 工具變數(instrumental variables) 在教育應用 .
4-2-7 兩階段迴歸vs. 最小平方法迴歸之練習題
4-3 橫斷面/panel：如何偵測需要工具變數呢？
4-3-1 為何「教育水準」需要多個工具變數Z 呢？
4-3-2 橫斷面Hausman 檢定：OLS vs. 2SLS 誰優？(hausman 指令)
4-3-3 Panel-data Hausman-Taylor 法：需工具變數嗎？(xthtaylor)
4-4 內生共變數之混合模型(2SLS)(fmm : ivregression) 指令)
4-4-1 2SLS 混合模型
4-4-2 內生共變數之線性迴歸混合模型(2SLS)(fmm: ivregression) 指令：房租之影響因素
Chapter05 有限混合模型：logistic 迴歸(fmm:開頭指令)
5-1 logistic 迴歸之概念
5-1-1 logistic 迴歸假定、迴歸式解說
5-1-2 STaTa 之單一binary regression 選擇表之對應指令
5-2 單一邏輯斯迴歸的入門
5-2-1a 單模型之logistic 迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-2-1b 單一logistic 迴歸之再練習：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-3 對數常態(log-normal) 分布、對數logistic (log-log) 分布
5-3-1 對數常態(log-normal) 分布：偏態分布
5-3-2 對數邏輯斯分布(log-logistic)：偏態分布
5-4 雙邏輯斯混合模型(fmm 2 : logit指令)：電子支付之因素
5-5 雙機率混合模型(fmm 2: probit指令)：電子支付之因素
5-5-1 線性機率迴歸模型(probit regression) vs. logistic 模型
5-5-2 雙機率迴歸分析：電子支付影響因素
5-6 雙complementary log-logistic 模型(fmm 2: cloglog 指令)：電子支付之因素
5-6-1 對數- 邏輯斯模型(complementary log-logistic model)
5-6-2 雙「對數- 邏輯斯」模型(complementary log-log model)：電子支付
Chapter06 有限混合模型：多項Logit 迴歸(「fmm:」開頭mlogit 等指令)
6-1 離散選擇模型(asmprobit、mlogit、fmlogit、bayes: mlogit、mprobit、clogit、asclogit、ologit、logit、xtologit、zip 等指令)
6-1-1 離散選擇模型(DCM) 概念
6-1-2 離散選擇模型(DCM) 之數學式：以住宅選擇為例
6-2 單分布之多項邏輯斯模型(multinominal logit model, MNL)
6-3 Multinomial logit 迴歸分析：職業選擇種類(mlogit 指令)
6-4 多項邏輯斯迴歸分析：乳房攝影(mammo-graph) 選擇的因素(mlogit 指令)
6-5 多項機率迴歸分析(multinomial probit regression)：三種保險的選擇(mprobit 指令)
6-6 多項式邏輯斯迴歸
6-6-1 個人化的行為預測和市場區隔的行為預測何者較有效度?
6-6-2 品牌選擇行為模型：隨機效用模型vs. 混合分群之多項式邏輯斯迴歸模型
6-7 雙多項Logit 迴歸(fmm: mlogit指令)：汽車品牌選擇
6-7-1 雙多項邏輯斯混合模型(fmm: mlogit指令)：三種汽車品牌選擇
Chapter07 有限混合模型：Ordinal outcomes 迴歸(fmm:開頭ologit、oprobit 指令)
7-1 離散選擇模型(asmprobit、mlogit、fmlogit、bayes: mlogit、mprobit、clogit、asclogit、ologit、logit、xtologit、zip 等指令)
7-2 Ordered Logit 及Ordered Probit 模型之概念
7-3 Ordered Logit 及Ordered Probit 迴歸分析：影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
7-4 Ordered Logit 迴歸分析：Copenhagen 的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit 指令)
7-5 雙Ordered logistic 混合迴歸(fmm: ologit 指令)：健康等級之因素
7-6 雙Ordered probit 混合模型(fmm : oprobit 指令)：健康等級之因素
7-6-1 Ordered probit regression 混合模型之指令 .
7-6-2 Ordered probit regression 混合模型：健康等級之因素
Chapter08 有限混合模型：計次(count) 迴歸(fmm:開頭指令)
8-1 單分布Count 依變數：零膨脹Poisson 迴歸 vs. negative binomial迴歸
8-1-1 Poisson 分布
8-1-2 負二項(negative binomial) 分布
8-1-3 零膨脹(Zero-inflated)Poisson 分布
8-2 單分布Count 依變數：零膨脹Poi
Chapter01 地表最強的統計軟體STaTa
1-1 STaTa 如何讀入各種資料格式
1-1-1 SPSS 資料檔(*.sav) 轉成STaTa 格式
1-1-2 SAS 格式轉成STaTa
1-1-3 R 軟體之格式轉成STaTa
1-2 STaTa 是地表最強大的統計軟體
1-2-1 有限混合模型(finite mixtures models, FMM): EM algorithm指令
1-2-2 單層次：連續vs. 類別依變數迴歸之種類
1-2-3 STaTa 多層次混合模型的迴歸種類
1-2-4 STaTa panel-data 迴歸的種類
1-2-5 STaTa 流行病(epidemiologists) 之選擇表對應的指令
1-2-6 STaTa 存活分析的選擇表之對應指令
1-2-7 STaTa 縱貫面—時間序列之選擇表
1-2-8 依變數binary outcome 之STaTa 選擇表
1-3 評比敵對模型，適配指標有八種
Chapter02 有限混合模型(finite mixtures models, FMM配搭十七種指令)
2-1 有限混合模型(finite mixtures models, FMM)
2-1-1 高斯混合模型(Gaussian mixture model，簡稱GMM)
2-1-2 單一高斯機率密度函數的參數估測法
2-1-3 有限混合模型之對應指令
2-1-4a 有限混合模型之應用領域
2-1-4b 有限混合模型之研究議題
2-2 Gaussian 混合模型(GMM) 使用expectation maximization(EM) 技術
2-2-1 高斯混合模型與最大期望(EM) 演算法
2-2-2 EM algorithm 範例解說
2-3 高斯(Gaussian) 混合模型應用在圖形辨識
2-3-1 K-Means 分類(classifier) 法，如何演變成EM algorithm 呢？
2-3-2 EM-GMM 建立的流程
2-3-3 期望值最大演算法(expectation maximization, EM) 之解說
2-3-4 EM algorithm 如何找出高斯混合模型(GMM) 潛在類別之解說？
2-3-5 混合模型、潛在類別(class) 和EM 演算法(mixture model,latent class and EM algorithm)
2-4 最大概似(ML)vs. 期望值最大(EM) 演算法
2-4-1a 最大概似(ML) ≠概似比(LR)
2-4-1b EM 與ML 的關係解說
2-4-2a EM 演算法是使訓練數據的對數概似函數最大化( 重點解說)
2-4-2b 聚類(clustering) EM algorithm：簡單版
2-4-2c EM 演算法的推導(derivation of EM algorithm)
2-5 EM 演算法的工科論文
2-5-1 EM 演算法的範例：圖形模式分類(pattern classification)
2-5-2 EM 演算法的論文：圖像分割(image segmentation)
Chapter03 高斯混合模型(fmm: regression 指令)、異質線性迴歸
3-1 機率密度函數(probability density function) 常見有十種
3-2 單一常態( 高斯) 分布之迴歸分析
3-3 單一分布之線性迴歸概念
3-3-1a 單層次固定效果：最小平方法OLS 重點整理(regress 指令)
3-3-1b 單層次固定效果：最小平方法(OLS) 七個假定的診斷及補救法
3-3-2 最小平方法(OLS) vs. 概似法
3-3-3 單一分布之各類型迴歸
3-3-4 Type I 誤差α、Type II 誤差β、檢定力：ROC 圖的切斷點
3-4 雙高斯混合模型之解說
3-4-1 EM 演算法如何求解高斯混合模型？
3-4-2 混合模型有十七種：STaTa 指令語法
3-4-3a 雙高斯混合模型：重點回顧
3-4-3b EM 演算法是使訓練數據的對數概似函數最大化：簡單版
3-4-3c 雙高斯混合模型(fmm 2: regress指令)：婦女全薪wagefull
3-4-4 參高斯混合模型(fmm 3: regress 指令)：Ln(醫療花費)
Chapter04 有限混合模型：線性迴歸(fmm:開頭指令)
4-1 內生共變數之線性迴歸(2SLS)(ivregression) 指令
4-2 工具變數及兩階段最小平方法(2SLS) (ivregression) 指令
4-2-1 進行OLS 統計分析時應注意之事項
4-2-2 工具變數(IV) 之重點整理
4-2-3 隨機解釋變數X(random regressor) 與工具變數Z(instrumental variable)
4-2-4a 單一工具變數及單一內生變數：內生性檢定
4-2-4b 兩階段最小平方法迴歸：Wu-Hausman 內生性檢定(estatendogenous指令)
4-2-5 為何需要多個工具變數？
4-2-6 工具變數(instrumental variables) 在教育應用 .
4-2-7 兩階段迴歸vs. 最小平方法迴歸之練習題
4-3 橫斷面/panel：如何偵測需要工具變數呢？
4-3-1 為何「教育水準」需要多個工具變數Z 呢？
4-3-2 橫斷面Hausman 檢定：OLS vs. 2SLS 誰優？(hausman 指令)
4-3-3 Panel-data Hausman-Taylor 法：需工具變數嗎？(xthtaylor)
4-4 內生共變數之混合模型(2SLS)(fmm : ivregression) 指令)
4-4-1 2SLS 混合模型
4-4-2 內生共變數之線性迴歸混合模型(2SLS)(fmm: ivregression) 指令：房租之影響因素
Chapter05 有限混合模型：logistic 迴歸(fmm:開頭指令)
5-1 logistic 迴歸之概念
5-1-1 logistic 迴歸假定、迴歸式解說
5-1-2 STaTa 之單一binary regression 選擇表之對應指令
5-2 單一邏輯斯迴歸的入門
5-2-1a 單模型之logistic 迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-2-1b 單一logistic 迴歸之再練習：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-3 對數常態(log-normal) 分布、對數logistic (log-log) 分布
5-3-1 對數常態(log-normal) 分布：偏態分布
5-3-2 對數邏輯斯分布(log-logistic)：偏態分布
5-4 雙邏輯斯混合模型(fmm 2 : logit指令)：電子支付之因素
5-5 雙機率混合模型(fmm 2: probit指令)：電子支付之因素
5-5-1 線性機率迴歸模型(probit regression) vs. logistic 模型
5-5-2 雙機率迴歸分析：電子支付影響因素
5-6 雙complementary log-logistic 模型(fmm 2: cloglog 指令)：電子支付之因素
5-6-1 對數- 邏輯斯模型(complementary log-logistic model)
5-6-2 雙「對數- 邏輯斯」模型(complementary log-log model)：電子支付
Chapter06 有限混合模型：多項Logit 迴歸(「fmm:」開頭mlogit 等指令)
6-1 離散選擇模型(asmprobit、mlogit、fmlogit、bayes: mlogit、mprobit、clogit、asclogit、ologit、logit、xtologit、zip 等指令)
6-1-1 離散選擇模型(DCM) 概念
6-1-2 離散選擇模型(DCM) 之數學式：以住宅選擇為例
6-2 單分布之多項邏輯斯模型(multinominal logit model, MNL)
6-3 Multinomial logit 迴歸分析：職業選擇種類(mlogit 指令)
6-4 多項邏輯斯迴歸分析：乳房攝影(mammo-graph) 選擇的因素(mlogit 指令)
6-5 多項機率迴歸分析(multinomial probit regression)：三種保險的選擇(mprobit 指令)
6-6 多項式邏輯斯迴歸
6-6-1 個人化的行為預測和市場區隔的行為預測何者較有效度?
6-6-2 品牌選擇行為模型：隨機效用模型vs. 混合分群之多項式邏輯斯迴歸模型
6-7 雙多項Logit 迴歸(fmm: mlogit指令)：汽車品牌選擇
6-7-1 雙多項邏輯斯混合模型(fmm: mlogit指令)：三種汽車品牌選擇
Chapter07 有限混合模型：Ordinal outcomes 迴歸(fmm:開頭ologit、oprobit 指令)
7-1 離散選擇模型(asmprobit、mlogit、fmlogit、bayes: mlogit、mprobit、clogit、asclogit、ologit、logit、xtologit、zip 等指令)
7-2 Ordered Logit 及Ordered Probit 模型之概念
7-3 Ordered Logit 及Ordered Probit 迴歸分析：影響親子親密關係的因素(reg、listcoef、prgen、ologit、logit)
7-4 Ordered Logit 迴歸分析：Copenhagen 的住房條件(ologit、lrtest、graph bar、oprobit 指令)
7-5 雙Ordered logistic 混合迴歸(fmm: ologit 指令)：健康等級之因素
7-6 雙Ordered probit 混合模型(fmm : oprobit 指令)：健康等級之因素
7-6-1 Ordered probit regression 混合模型之指令 .
7-6-2 Ordered probit regression 混合模型：健康等級之因素
Chapter08 有限混合模型：計次(count) 迴歸(fmm:開頭指令)
8-1 單分布Count 依變數：零膨脹Poisson 迴歸 vs. negative binomial迴歸
8-1-1 Poisson 分布
8-1-2 負二項(negative binomial) 分布
8-1-3 零膨脹(Zero-inflated)Poisson 分布
8-2 單分布Count 依變數：零膨脹Poi