Regression Models : Censored, Sample Selected, or Truncated Data
Lingua: inglese
Editore: Sage Publications, Inc, 1996
Serie: Libro 82 di 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - What techniques can social scientists use when an outcome variable for a sample (for example, y) is not representative of the population for which generalized results are preferred Author Richard Breen provides an introduction to regression models for such data, including censored, sample-selected, and truncated data. Regression Models begins with a discussion of the Tobit model and examines issues such as maximum likelihood estimation and the interpretation of parameters. The author next discusses the basic sample selection model and the truncated regression model. Elaborating on the modeling of censored and sample-selected data via maximum likelihood, he shows the close links between the models introduced and other regression models for non-continuous dependent variables, such as the ordered probit. Concluding with an exploration of some of the criticisms of these approaches and difficulties associated with them, this volume gives readers a guide to the practical utility of these models.…
Codice articolo 9780803957107
- Titolo
- Regression Models : Censored, Sample Selected, or Truncated Data
- Autore
- Richard Breen
- Editore
- Sage Publications, Inc
- Anno di pubblicazione
- 1996
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0803957106
- ISBN 13
- 9780803957107
- Peso dell'articolo
- 126 grammi
- Dimensioni
- 216x140x5 mm
- Serie
- Libro 82 di 194: Quantitative Applications in the Social Sciences
What techniques can social scientists use when an outcome variable for a sample (for example, y) is not representative of the population for which generalized results are preferred? Author Richard Breen provides an introduction to regression models for such data, including censored, sample-selected, and truncated data. Regression Models begins with a discussion of the Tobit model and examines issues such as maximum likelihood estimation and the interpretation of parameters. The author next discusses the basic sample selection model and the truncated regression model. Elaborating on the modeling of censored and sample-selected data via maximum likelihood, he shows the close links between the models introduced and other regression models for non-continuous dependent variables, such as the ordered probit. Concluding with an exploration of some of the criticisms of these approaches and difficulties associated with them, this volume gives readers a guide to the practical utility of these models.
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Informazioni sull’autore
My research interests are social stratification and inequality, and the application of formal models in the social sciences.
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