Statistical Methods for Categorical Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計方法
• 分類數據
• 數據分析
• 統計建模
• 離散數據
• 廣義綫性模型
• Logistic迴歸
• 卡方檢驗
• 計數數據
• 統計推斷

　　Statistical Methods for Categorical Data Analysis is designed as an accessible reference work and textbook about categorical data (that is, data arising from counts instead of measurement. Examples include data about birth, death, marriage, and so forth). It integrates statistical and econometric approaches to the analysis of limited and categorical dependent variables, thereby offering a practical, mathematically uncomplicated approach to the topics of modern data analysis. The volume offers a comprehensive presentation of many different models in a one-volume format (with website). Two features distinguish this book from other analyses of categorical data. First, the authors present both the transformational and latent variable approaches and so synthesize similar methods in statistical and econometric literatures. Second, the book has an applied orientation and features actual examples from social science research. The authors keep discussions of theory to a minimum.

統計推斷的基石：超越離散世界的嚴謹視角 （一本專注於連續數據分析、迴歸模型、時間序列分析、高維數據處理與貝葉斯方法的專著） 本書旨在為統計學、數據科學、工程學及應用數學領域的專業人士和高級學生提供一套嚴謹且深入的分析框架，專注於處理和解釋連續型觀測數據所涉及的復雜統計推斷問題。我們避開瞭對計數、比例或分類變量的傳統分析方法，轉而聚焦於那些基於正態性假設、綫性模型、概率密度函數（PDF）連續支撐的領域，從而構建一個堅實的數據驅動決策基礎。 第一部分：連續數據基礎與綫性模型的精修 本書的第一部分奠定瞭分析連續觀測數據的理論和實踐基礎，重點關注經典但需精確理解的綫性模型。 第一章：連續隨機變量的概率結構與大樣本理論的重審 本章深入探討瞭諸如正態分布、伽馬分布、韋伯分布等在工程可靠性、金融建模中至關重要的連續概率分布的特性。我們不僅復習瞭矩、期望和變異度的計算，更將重點放在瞭這些分布下信息論度量（如熵、互信息）的計算及其在信息量評估中的應用。隨後，我們將嚴格考察中心極限定理（CLT）和強大數定律（SLLN）在處理高斯白噪聲序列時的收斂速度和漸進行為，這是構建任何穩健綫性模型的前提。 第二章：多元綫性迴歸的幾何與代數精要 針對多個連續預測變量對單一連續響應變量的影響分析，本章采取幾何與代數相結閤的方式，詳述瞭最小二乘（OLS）估計的性質。我們將詳細推導投影矩陣的特性，解析殘差的幾何意義，並深入探討多重共綫性的影響——不僅僅是方差膨脹因子（VIF），而是其對特徵空間投影的實質性扭麯。本章對模型的假設檢驗（如F檢驗、t檢驗）進行瞭更具統計力學的解釋，關注其在小樣本情況下的精確度。 第三章：模型診斷與穩健性：超越R-平方的視角 模型診斷不僅僅是檢查殘差的獨立性。本章側重於識彆和處理異常值（Outliers）和高杠杆點（High Leverage Points）在連續模型中的非對稱影響。我們詳細分析瞭Cook’s距離、DFBETAS等診斷統計量的推導過程及其解釋，並係統地介紹瞭穩健迴歸（Robust Regression）方法，如M-估計、S-估計和LTS（Least Trimmed Squares），這些方法在數據中含有不可避免的測量誤差或極端值時，能提供比OLS更可靠的參數估計。 第四章：廣義綫性模型的過渡：連接連續與非連續——混閤效應模型的前奏 雖然本書核心聚焦連續數據，但本章為後續更復雜的結構化數據分析做準備，特彆是當連續響應變量存在內在分組結構時。我們引入瞭方差分量模型的概念，探討瞭如何在混閤效應模型（Mixed-Effects Models）的框架下處理重復測量數據或空間相關數據，其中響應變量依然是連續的，但殘差結構是非獨立的。這為理解隨機截距和隨機斜率如何影響連續響應的推斷提供瞭橋梁。 第二部分：時間序列分析與動態係統建模 本部分完全緻力於分析數據點按時間順序排列的連續觀測序列，核心在於捕捉序列內部的動態依賴關係和長期趨勢。 第五章：平穩性、自相關與譜密度分析 時間序列分析的基石在於平穩性檢驗。本章詳細考察瞭ADF檢驗、KPSS檢驗的原理及其對非平穩序列的處理策略。我們深入研究瞭自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的理論推導，並利用譜密度函數來分解時間序列的方差，識彆數據中的周期性模式和周期長度，這對於理解振蕩係統（如物理測量或金融市場波動）至關重要。 第六章：ARIMA族模型的精確構建與優化 本章聚焦於自迴歸（AR）、移動平均（MA）和差分（I）模型的構建流程。我們不僅講解瞭如何通過ACF/PACF識彆最優的$p$和$q$階數，還詳細闡述瞭如何處理非平穩性（通過差分D），以及季節性ARIMA（SARIMA）模型的參數選擇。重點討論瞭模型識彆、估計和診斷的迭代過程，特彆是針對殘差序列是否滿足白噪聲假設的嚴格檢驗。 第七章：嚮量自迴歸（VAR）與格蘭傑因果關係檢驗 當需要同時分析多個相互作用的連續時間序列時，VAR模型是首選工具。本章詳細闡述瞭如何構建多變量VAR模型，如何確定最優滯後階數，以及如何在這一框架下應用格蘭傑因果關係檢驗來量化一個序列對另一個序列未來值的預測貢獻度。同時，我們也探討瞭如何通過脈衝響應函數（Impulse Response Functions, IRF）來跟蹤衝擊在係統中的傳播路徑。 第三部分：高維空間、降維與結構發現 當觀測數據的維度（特徵數量）超過瞭樣本量，或者數據集中存在內在的低維結構時，傳統的迴歸方法將失效。本部分提供瞭處理高維連續數據的工具箱。 第八章：正則化方法：應對高維共綫性的利器 麵對大量連續預測變量，嶺迴歸（Ridge Regression）和LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）成為必要工具。本章詳盡推導瞭這兩種方法的優化目標函數，解釋瞭L2懲罰（嶺迴歸）如何穩定方差而L1懲罰（LASSO）如何實現特徵選擇，從而産生稀疏解。我們還分析瞭彈性網絡（Elastic Net）如何結閤兩者的優點來處理特徵高度相關的場景。 第九章：主成分分析（PCA）與因子分析的幾何解釋 主成分分析（PCA）是處理連續數據降維的經典技術。本章從特徵值分解和協方差矩陣的特徵空間角度，嚴格闡述瞭PCA如何找到數據中最大方差的方嚮。隨後，我們對比瞭因子分析（Factor Analysis），後者假設觀測數據由一組不可觀測的潛在連續因子驅動，並詳細討論瞭如何通過鏇轉技術（如Varimax）來解釋這些潛在結構。 第四部分：貝葉斯推斷與馬爾可夫鏈濛特卡洛方法（MCMC） 本部分將統計推斷的範式轉嚮貝葉斯框架，適用於需要整閤先驗信息或處理復雜層次結構的連續數據分析。 第十章：貝葉斯綫性模型與共軛先驗 本章將貝葉斯方法應用於基礎的連續響應模型。我們將推導正態-正態模型下的共軛先驗，展示如何利用觀測數據有效地更新先驗分布，得到後驗分布。重點在於理解後驗均值、方差和可信區間（Credible Intervals）的構建，並將其與頻繁派方法的結果進行對比和解釋。 第十一章：馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的實踐與診斷 對於大多數現實世界的連續數據模型（特彆是高維或非共軛模型），解析計算後驗分布是不可能的。本章係統介紹瞭Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的工作原理。我們不僅關注算法的構造，更著重於後驗樣本的收斂診斷——包括Gelman-Rubin統計量和自相關分析，以確保MCMC鏈能夠充分探索後驗分布的整個空間，從而得到可靠的統計推斷。 本書內容環環相扣，從最基本的連續隨機變量到復雜的時間序列和高維結構，再到基於仿真的貝葉斯方法，為讀者提供瞭一個全麵、深入且高度實用的連續數據統計分析知識體係。

评分☆☆☆☆☆

這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》的書，光是書名就讓人眼睛為之一亮，對於在颱灣學術界打滾的我們來說，這絕對是期待已久的工具書。我們經常接觸到的研究，無論是社會科學的問捲調查、醫學臨床試驗、還是市場行為分析，都離不開類別資料。例如，探討影響消費者購買決策的各種因素，這些因素本身可能是類別的（如性別、職業、地區），而購買決策本身也是類別的（購買或不購買）。以往處理這類問題，可能隻能用一些基礎的卡方檢定，但對於更複雜的多變量分析，或是需要建立預測模型來預測某種行為發生的機率時，就會顯得力不從心。這本書的齣現，感覺就像是為我們打開瞭一扇新世界的大門。我特別希望這本書能夠深入淺齣地介紹各種用於處理類別資料的統計模型，像是邏輯斯迴歸（logistic regression）的原理與應用，它如何處理二元結果，以及如何解釋模型的係數。更進一步，對於有多個類別選項的情況，例如，分析不同地區的民眾對某項政策的看法（贊成、中立、反對），書中是否會介紹多項邏輯斯迴歸（multinomial logistic regression）或是有序邏輯斯迴歸（ordinal logistic regression）等方法，並且清楚說明它們各自的適用情境和差異。我還很想知道，書中對於模型的評估和選擇，例如，如何判斷模型的擬閤優度，如何進行模型之間的比較，是否有具體的指導。在颱灣，我們非常重視研究的實證和應用，因此，如果書中能提供實際的數據集，並搭配常見的統計軟體（如R語言）的操作範例，那將是極為寶貴的。總之，我期待這本書能夠為我提供更全麵、更深入的類別資料分析知識和技能，讓我在研究中能夠更精準、更有效地處理和解讀數據。

评分☆☆☆☆☆

這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》的書，對我來說，簡直就是一本期待已久的「武功秘笈」！身為一個長期在颱灣進行學術研究的人，我們深知類別資料在許多領域是無所不在的。從市場調查的消費行為分析，到醫療研究的疾病風險評估，再到教育學的學習成效評量，類別變數總是扮演著核心角色。然而，過去在處理這些資料時，常常會覺得手邊的工具不夠用，或是對結果的解釋感到睏惑。這本書的齣現，正好解決瞭這樣的痛點。我尤其希望能從這本書中學到，如何更係統地理解各種類別資料分析模型的原理，例如，邏輯斯迴歸模型是如何建立的？它與線性迴歸模型有什麼本質上的區別？又例如，對於多類別的輸齣變數，我們應該選擇多項邏輯斯迴歸還是有序邏輯斯迴歸？這本書會不會清楚地闡述這些模型的數學基礎，但同時又不會讓讀者感到過於艱澀難懂？更重要的是，我非常關心書中對於模型診斷（model diagnostics）和模型選擇（model selection）的探討。在實際研究中，我們不僅要建立模型，更要確保模型的可靠性和解釋性。這本書會不會介紹如何檢驗模型的擬閤度，以及如何選擇最適閤我們研究問題的模型？另外，我也期待書中能涵蓋一些較為進階的主題，例如，如何處理缺失值在類別資料分析中的影響，或是如何進行類別資料的敏感性分析。如果能有實際的案例，並且能夠對應到常見的統計軟體（像是R或Python的相關套件）的操作，那將會是無價的。總之，我非常期待這本書能帶給我全新的視角和實用的技能，讓我能夠在類別資料分析的領域更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》，我真是有一種相見恨晚的感覺。在颱灣，我們進行的許多學術研究，無論是社會學、心理學、經濟學，甚至是工程學，都離不開對類別資料的處理。例如，在市場調查中，我們分析消費者的購買意願（是或否）、產品的偏好等級；在醫療研究中，我們探討疾病的發生率、治療的有效性；在教育領域，我們評估學生的錶現是優、良、中、差。這些都是典型的類別資料。然而，以往在處理這些資料時，我們常常會發現，傳統的統計方法（如卡方檢定）在麵對複雜的數據結構或需要建立預測模型時，顯得力不從心。因此，一本能夠係統性地介紹各種進階類別資料分析方法的書籍，對我們來說，絕對是彌足珍貴的。我特別希望能從這本書中學到，如何深入理解各種模型的建立過程和背後的統計理論，例如，邏輯斯迴歸模型的機率解釋，以及如何正確地建構和解釋模型中的自變數與因變數之間的關係。更重要的是，我非常期待書中能涵蓋如何處理多個類別變數的交互作用，以及如何應用例如多項邏輯斯迴歸或有序邏輯斯迴歸來處理更複雜的分類問題。在實務應用方麵，如果書中能提供實際案例，並且能夠對應到颱灣學術界常用的統計軟體（例如R語言），那將大大提升學習的效率和實踐性。我希望這本書不僅能讓我瞭解「怎麼做」，更能讓我理解「為什麼這麼做」，從而建立起更紮實的類別資料分析功底，並在我的研究中應用得心應手。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》，我真是迫不及待地想要一探究竟。在颱灣，無論是學術研究還是產業應用，類別資料的分析都扮演著至關重要的角色。想想看，從醫療研究中評估病患的治療反應（有效、無效、部分有效），到市場分析中探測消費者的產品偏好（喜歡、普通、不喜歡），再到社會科學中分析問捲調查的多項選擇題，類別資料無處不在。然而，傳統的統計方法在處理這些資料時，常常會麵臨局限性，特別是當我們需要建立更精確的預測模型，或者處理多個變數之間的複雜關係時。這本書的齣現，無疑是為我們提供瞭一個強大的解決方案。我非常期待它能夠深入淺齣地講解各種處理類別資料的統計模型，例如，邏輯斯迴歸（Logistic Regression）的原理、假設條件以及參數的解釋。更重要的是，我希望能學習到如何處理更複雜的類別結構，比如多項邏輯斯迴歸（Multinomial Logistic Regression）用於無序類別結果，以及有序邏輯斯迴歸（Ordinal Logistic Regression）用於有序類別結果，並且清楚它們之間的區別和適用情境。此外，在實務操作層麵，我非常關心書中是否會包含如何評估模型的擬閤優度、如何進行模型選擇，以及如何診斷模型的潛在問題。如果書中能提供實際的案例，並結閤颱灣學術界常用的統計軟體（例如R語言）的操作說明，那將會極大地提升學習的效率和應用價值。我相信這本書將成為我進行類別資料分析時，一本不可或缺的寶貴參考書。

评分☆☆☆☆☆

噢，收到一本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》的書，剛開始翻瞭一下，覺得這本書的齣版，對於我們這些在學術界或是統計領域打滾的人來說，簡直是及時雨啊！尤其在颱灣，做研究的過程中，很多時候我們麵對的不是簡單的連續變數，而是各種分類、等級、或是比例的問題。想想看，像是醫療領域裡，病人的疾病分級、治療反應的有效或無效；社會科學裡，問捲調查的選擇題、滿意度等級；甚至是市場研究裡，產品的偏好度、購買意願等等，這些都是典型的類別資料。以前處理這些資料，可能隻能用一些比較基礎的方法，像是卡方檢定，但對於更複雜的結構，或是需要更精確的預測模型時，就顯得力不從心瞭。這本書的齣現，感覺就像是為我們打開瞭一扇新世界的大門，提供瞭更係統、更深入的工具和理論。我特別在意的是，它會不會花很多篇幅在介紹那些複雜的數學推導？畢竟，我們研究者很多時候更需要的是實務上的應用，能夠理解背後的原理固然重要，但如果能有清晰的步驟、實際的案例，並且最好能結閤一些統計軟體的應用（像是R或是SAS，不知道這本書會不會提到？），那就更棒瞭！我蠻期待它能解釋清楚，像是邏輯斯迴歸、多項邏輯斯迴歸、有序邏輯斯迴歸、泊鬆迴歸（雖然這處理計數資料，但有時也跟類別資料有關聯）等等這些方法，它們各自的適用情境、優缺點，以及在實際分析中如何解讀結果。另外，對於多層次資料（hierarchical data）或是縱嚮資料（longitudinal data）中的類別變數，這本書會不會有專章介紹，或是提供一些進階的處理方法？這也是很多實際研究中會遇到的難題。總之，光是看到書名，就覺得它應該是本能夠幫助我們提升分析能力的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

手中這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》，我纔剛翻閱，就已經感受到它撲麵而來的專業氣息。對於在颱灣學術界、尤其是在數據分析領域的同仁來說，這樣一本專注於類別資料分析的著作，絕對是我們一直在尋找的。畢竟，在我們的研究環境中，很多時候研究的對象並非是連續性的數值，而是各種分類、等級、屬性，例如：疾病的嚴重程度分級、產品的偏好順序、甚至是問捲調查中的多項選擇題。以往處理這些資料，可能隻能局限於一些較為基礎的統計方法，但對於更為複雜的資料結構和更精確的分析需求，就顯得力不從心瞭。我非常期待這本書能夠係統地介紹各種處理類別資料的統計模型，例如，邏輯斯迴歸、多項邏輯斯迴歸、以及有序邏輯斯迴歸，並能深入淺齣地解釋它們的原理、假設條件以及適用範圍。更吸引我的是，不知道這本書會不會也探討一些更為進階或近期發展的技術，例如，如何處理具有多層次結構的類別資料，或是如何應用機器學習的方法來進行類別預測？在實務應用方麵，我希望書中能夠提供豐富的案例研究，最好是能涵蓋颱灣學術研究中常見的研究情境，並且能夠結閤實際的統計軟體（如R、SAS或Stata）的操作步驟，這樣纔能幫助我們將書中的知識轉化為實際的研究能力。對於統計模型的評估和解讀，我也希望能有更深入的說明，例如，如何正確地解釋機率比，如何判斷模型的擬閤優劣，以及如何進行模型的比較。總而言之，我認為這本書將會是我們在處理複雜類別資料時，一本不可或缺的參考工具書。

评分☆☆☆☆☆

這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》的書，我拿在手裡，感受到的份量感就足以讓人期待。翻開目錄，看到許多熟悉的關鍵字，但更多的是一些我之前隻聽說過、或是覺得深不可測的專有名詞。我想，對於許多正在進行論文研究，或是需要定期產齣研究報告的颱灣學子和研究人員來說，這本書大概會是他們在圖書館或是書局裡，尋找救星的首選。我個人比較好奇的是，這本書在介紹各種統計模型時，會不會從最基礎的概念開始講起，然後循序漸進地引導讀者進入更複雜的議題？畢竟，不是每個人的統計背景都非常深厚，尤其是一些跨領域的研究者，可能對類別資料分析的細節比較陌生。如果它能夠清楚地解釋，為什麼某些模型適用於特定的類別資料類型，例如二元分類、多類別無序分類、還是多類別有序分類，並且在推導模型時，能夠提供一些直觀的解釋，而不是純粹的數學符號堆砌，那就非常吸引人瞭。我尤其關注的是，書中是否會涵蓋一些現代統計學中比較熱門的模型，比如像是廣義線性混閤模型（GLMM）在類別資料上的應用，或是非參數方法在處理類別資料時的可能性。另外，在實務應用方麵，不知道這本書會不會提供一些真實世界的資料集，讓讀者可以跟著書中的範例一起操作，從資料的清洗、模型的選擇、參數的估計、到結果的解讀，都有實際的演練。畢竟，理論知識再豐富，如果不能夠應用到實際問題上，那價值也會大打摺扣。颱灣的學術風氣很重視實證研究，而類別資料又如此普遍，我真的希望這本書能夠成為一本，能讓大傢「學得會、用得上」的工具書，而不是一本擺在書架上，隻是看看就好、或是隻能當作參考文獻的冷門書籍。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》，我腦海中立刻浮現齣在颱灣進行各種研究時，那無數次與類別資料奮鬥的場景。社會科學的問捲調查、醫學領域的診斷分類、市場研究的產品選擇，這些都是類別資料的重災區，也是分析的關鍵所在。以往，我們可能習慣於使用一些較為基礎的統計方法，但對於資料中潛藏的複雜結構和關係，總覺得隔靴搔癢。這本書的齣版，無疑為我們提供瞭一個更加強大和係統的分析工具箱。我特別希望能從書中深入理解各種模型的精髓，例如，邏輯斯迴歸是如何處理二元選擇問題的？它與普通線性迴歸在模型設定和參數解釋上有何不同？而當麵對多個類別選項時，我們又該如何選擇閤適的模型，像是多項邏輯斯迴歸或是有序邏輯斯迴歸，它們各自的適用條件又是什麼？我期盼這本書能夠在數學原理的嚴謹性和實際應用的直觀性之間取得很好的平衡，讓即使是統計背景不是那麼深厚的讀者，也能夠理解和掌握。此外，在颱灣學術界，對於研究的嚴謹性要求非常高，因此，關於模型驗證、參數估計的穩健性，以及結果的統計顯著性，都是我們非常關心的議題。不知道這本書會不會有專門的篇幅探討這些方麵，例如，如何進行模型的擬閤優度檢定，如何處理多重共線性問題，以及如何進行模型診斷來確保分析的可靠性。如果書中還能提供實際的軟體操作範例，特別是我們常用的R語言，那將是如虎添翼。總之，我非常期待這本書能夠幫助我更深入地理解類別資料的奧秘，並提升我在此領域的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》，我心裡就充滿瞭期待。在颱灣，我們進行的許多研究，都離不開對類別資料的分析。無論是社會學領域的問捲調查，醫學領域的疾病分級，還是市場研究中的產品選擇，類別資料都是核心。然而，傳統的統計方法，例如卡方檢定，在處理複雜的類別資料結構時，往往顯得力不從心，難以滿足我們對精確預測和深入解釋的需求。這本書的齣現，正好填補瞭這一塊重要的知識缺口。我非常希望能從這本書中學到，如何係統地理解和應用各種用於分析類別資料的統計模型。例如，邏輯斯迴歸（Logistic Regression）是如何工作的，它的基本假設和參數如何解讀。更進一步，我對如何處理多類別的結果變數感到好奇，例如，當我們分析某個產品的受歡迎程度時，可能有「非常喜歡」、「喜歡」、「普通」、「不喜歡」、「非常不喜歡」這樣的有序類別，這時我們應該使用哪種模型？書中是否會深入介紹多項邏輯斯迴歸（Multinomial Logistic Regression）或是有序邏輯斯迴歸（Ordinal Logistic Regression）等方法，並詳細闡述它們的應用場景和優缺點？此外，在學術研究中，模型診斷和選擇也是至關重要的環節。我希望書中能提供關於如何評估模型的擬閤優度，如何進行模型比較，以及如何處理可能齣現的多重共線性等問題的詳細指導。如果書中還能包含實際的案例研究，並結閤我們常用的統計軟體（如R語言）的操作範例，那將極大地幫助我們將理論知識轉化為實際的研究技能，讓我在麵對複雜的類別資料時，能夠更有信心和能力去進行分析和解讀。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Statistical Methods for Categorical Data Analysis》的書，我第一時間就迫不及待地翻閱瞭起來。書名本身就直指核心，對於我們這些經常在學術研究和實際應用中與類別資料打交道的人來說，這絕對是一本備受期待的著作。在颱灣，很多學術領域，從社會科學、醫學、大眾傳播到市場研究，類別資料的分析都佔有舉足輕重的地位。然而，過去我們在處理這些資料時，往往會遇到一些限製，像是傳統的卡方檢定雖然簡單易懂，但對於多變量之間複雜的交互作用，或是預測模型建構，就顯得力不從心。因此，一本能夠提供更全麵、更深入的類別資料分析方法的書籍，是非常珍貴的。我特別好奇的是，這本書在介紹各種統計模型時，會不會強調它們背後的統計原理和假設？例如，在討論邏輯斯迴歸時，它會不會深入解釋機率比（odds ratio）的意義，以及如何正確地解釋迴歸係數？更進一步，對於一些更複雜的模型，像是多項邏輯斯迴歸（multinomial logistic regression）或有序邏輯斯迴歸（ordinal logistic regression），它會不會清楚地說明它們的適用條件，以及如何處理無序或有序的類別變數？另外，在實務操作方麵，不知道這本書會不會提供一些案例研究，透過實際的數據來演示如何應用這些方法？尤其是在颱灣，學術界普遍使用R或SAS等統計軟體，如果書中能包含這些軟體的實作範例，那對於讀者來說，將會大大提升學習的效率和實用性。我非常期待它能夠填補我在類別資料分析領域的知識空白，讓我能夠更精準、更有效地解讀研究數據，並做齣更具說服力的研究結論。