本書介紹的潛變量增長曲線模型為社會科學量化應用的研究者提供了一種新的方法，並可以超越經驗性的研究，顯示了潛變量增長曲線模型作為結構方程模型是如何表達和估計的，並說明了它和多層次增長模型的關係。本書作者顯示了各種各樣的模型，例如固定/隨機截距和/或固定/隨機坡度、有條件增長曲線模型、平行過程模型、多組分析，他們也討論了模型的各種延伸，例如分段增長、結構潛在增長、類型和有序變量結果等。他們用了大量的說明性的圖形來表述和討論，這是使用結構方程模型的一個優勢。

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多元時間序列模型（簡體書）

出版日：2024/11/01 作者：(美)帕特里克‧T.布蘭特; 約翰‧T.威廉姆斯 出版社：格致出版社 裝訂：平裝

本書首先對多元時間序列模型的方法論選擇和哲學基礎做簡單的討論。作者從受到外部因素影響的同時方程模型和單變量時間序列模型展開討論。隨後，作者討論了不同的時間序列模型和同時方程模型之間的關係。最後介紹了向量自回歸模型來代替前兩種方法。本書介紹的模型和假設包括：同時方程模型和向量自回歸模型的具體機制、對滯後項設定、格蘭傑因果檢驗（外生性檢驗）、衝擊反應的動態分析和預測誤差方差的分解，以及向量自回歸模型和誤差糾正模型之間的關係。此外，本書還包含了兩個實例：第一個是分析公眾對政府政策的態度和宏觀的各政黨參與情況之間的關係。第二個例子更為複雜，是討論有效公司數量的政治和經濟原因。

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貝葉斯統計推斷（簡體書）

出版日：2025/08/01 作者：古德蒙德‧R.艾弗森 出版社：格致出版社 裝訂：平裝

貝葉斯方法是一種計算假設概率的方法。該方法將未知模型或變量看成已知分佈的隨機變量，基於先驗和後驗概率對未知參數進行推斷。古特蒙德？R.艾弗森以清晰的筆調介紹了貝葉斯方法，通過一些簡單範例，講解了如何運用貝葉斯理論及統計推論估計各種參數（包括比例、均值、相關性、回歸和方差）。艾弗森提出貝葉斯方法的原理是基於先驗概率產生後驗概率，同時比較了貝葉斯推論法和經典推論法，闡述了貝葉斯推論的優缺點，並指出貝葉斯方法優於經典推論法。

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