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1 年龄-时期-队列模型概述1

1.1 引言1

1.2 对年龄、时期和队列的关注2

1.3 队列的重要性5

1.4 本书的计划16

参考文献18

2 多分类模型和约束回归21

2.1 引言21

2.2 线性编码的年龄-时期-队列（APC）模型22

2.3 分类编码的APC模型24

2.4 广义线性模型29

2.5 零向量29

2.6 模型拟合31

2.7 解与约束条件正交32

2.8 检验解之间的关系32

2.9 约束解在旋转前后的差异40

2.10 忽略一个或多个年龄、时期或队列因素的解42

2.11 偏差：约束估计和数据生成参数46

2.12 单一约束条件下的无偏估计48

2.13 有额外实证支持的合理约束条件48

2.14 结论51

附录2.1 虚拟变量和效应编码52

附录2.2 确定效应编码、虚拟变量编码变量的零向量53

附录2.3 作为无偏估计的约束估计55

参考文献55

3 APC模型和约束估计的几何原理57

3.1 引言57

3.2 一般几何视角下的单一秩亏模型58

3.3 多维模型的泛化65

3.4 含线性编码变量的APC模型66

3.5 几何解和代数解的等价性73

3.6 多分类模型的几何原理75

3.7 离原点的距离和沿解集线的距离76

3.8 实证案例：Frost的结核病数据77

3.9 APC模型几何原理重要特征总结80

3.10 机械约束的问题82

3.11 讨论85

附录3.185

参考文献86

4 可估函数法88

4.1 引言88

4.2 可估函数89

4.3 在年龄-时期-队列（APC）模型中用l’sv法建立可估函数91

4.4 利用l’sv法推导可估函数的一些示例93

4.5 对l’sv法的评论99

4.6 有经验数据的可估函数100

4.7 对男女肺癌死亡率差异的更多实质性检验104

4.8 结论106

附录4.1107

参考文献109

5 在年龄-时期-队列（APC）模型中分解方差111

5.1 引言111

5.2 归因方差：年龄-时期-队列方差分析法（APC ANOVA）112

5.3 APC混合模型115

5.4 分层APC模型124

5.5 使用凶杀犯罪数据的实证案例127

5.6 结论136

参考文献138

6 因素-特征法140

6.1 引言140

6.2 单因素特征141

6.3 双因素或多因素的特征145

6.4 因素和因素特征的方差分解146

6.5 实证案例：年龄-时期别自杀率和频数147

6.6 对具有两个队列特征的自杀数据进行年龄-时期-队列特征（APCC）分析152

6.7 对具有两个时期特征的自杀数据进行年龄-队列-时期特征（ACPC）分析155

6.8 年龄-时期-特征-队列特征模型158

6.9 基于因素特征和机制的方法160

6.10 因素-特征模型的其他特征和分析161

6.11 结论162

参考文献163

7 总结：一个实证案例165

7.1 引言165

7.2 实证案例：凶杀犯罪166

7.3 结论183

参考文献185

索引187

译后记193