logit與probit：次序模型和多類別模型

要使普通最小二乘法產生最優線性無偏估計，必須符合經典回歸假設。其中一個較難實現的假設是，因變量是連續的。如果因變量是離散的，最大似然技術(如logit或probit)通常更有效。本書致力於分析因變量具多類別時的估計情況，關注了離散和次序形式的因變量，並把處理對象擴展到具有兩個以上結果的多類別或非次序因變量。另外，作者提供了十分有用的計算機程序詳情，用於說明書中的表格結果是如何產生的。這種逐步對計算機程序進行註釋的方式有助於讀者明白如何運用數據分析。總體而言，本書為估計和解釋從更複雜的離散因變量模型中得到的結果提供了實用指南。



著：瓦尼·布魯雅（Vani Borooah），英國阿爾斯特大學經濟學教授。主要研究方向為應用經濟學、人口統計和社會、貧困和不平等、勞動市場、公共選擇等。

譯：張卓妮，香港科技大學（廣州）社會樞紐城市治理與設計學域副教授。主要研究領域包括研究領域包括社會分層與不平等、人口遷移、教育、勞動力市場和比較城市研究等。