R語言在政治學中的應用（精）

第1章 排序和打分
一、評價者間信度的測量
二、相對排序：選舉計票機制
三、相對排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序：其他算法
第2章 詞語聯(lián)想
一、詞頻和位置分析
二、關聯(lián)規(guī)則算法
三、用關聯(lián)規(guī)則算法分析文本
四、繪制關聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄：導入文本的多種方法
第3章 構建綜合指標
一、確定權重
二、分數(shù)聚合
附錄一：原型分析
附錄二：繪制雷達圖
第4章 用回歸模型確定績效指標
一、線性回歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄：繪制回歸系數(shù)置信區(qū)間圖
第5章 定性比較分析（QCA）
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一：尋找潛在因果關聯(lián)的其他方法——關聯(lián)規(guī)則
附錄二：尋找潛在因果關聯(lián)的其他方法——并存分析（CNA）
第6章 項目反應理論（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好數(shù)據(jù)
二、GRM模型：分析多級量表
三、三參數(shù)模型：分析測試題項
四、理想點模型：分析調(diào)查問卷
五、理想點模型：分析投票數(shù)據(jù)
附錄一：量表的可視化
附錄二：填補缺失值
附錄：復習基礎代碼
參考文獻