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實證模型專論 (3學分)
實證分析在許多醫療產業,乃至於社會科學的相關研究中皆是很重要的一環,一個好的實證分析高度仰賴其所使用的實證模型以及估計策略的設計。傳統上利用普通最小平方法的估計,由於在醫療產業中,其資料上的特性往往具有如應變數非連續以及受到限制(discrete and limited dependent variables),使得傳統回歸估計模型無法應用,造成估計偏誤。本課程希冀透過計量理論與實務的練習,探討(1)類別變數迴歸模型,如multinomial logit (and probit) model, conditional logit model, nested logit model,ordered logit (and probit) model的使用;(2)count data的估計模型,如poisson, negative binomial, hurdle models, zero-inflated poisson(negative binomial)models 以及zero truncated models(both poisson and negative binomial types)等。
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