新书: The SAGE Handbook of Regression Analysis and Causal Inference

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Best, H., C. Wolf. The sage handbook of regression analysis and causal inference[M]. SAGE, 2014. link

简要评价：虽然都是大牛写的，但内容不上不下。有些基本概念是讲的比较清楚，但基本上仅限于对某个话题的入门介绍。若想深入学习，尚需进一步阅读作者提供的参考文献。这个手册的好处是，每一个专题都配了一个实例，有些作者还在自己的主页上提供了相应的数据和程序，作为练习资料还是不错的。

• Chapter 1: Introduction

Part I: Estimation and Inference

• Chapter 2: Estimation Techniques: Ordinary Least Squares and Maximum Likelihood
• Chapter 3: Bayesian Estimation of Regression Models

Part II: Regression Analysis for Cross-Sections

• Chapter 4: Linear Regression
• Chapter 5: Regression Analysis: Assumptions and Diagnostics
• Chapter 6: Non-Linear and Non-Additive Effects in Linear Regression
• Chapter 7: The Multilevel Regression Model
• Chapter 8: Logistic Regression
• Chapter 9: Regression Models for Nominal and Ordinal Outcomes
• Chapter 10: Graphical Display of Regression Results
• Chapter 11: Regression with Complex Samples

Part III: Causal Inference and Analysis of Longitudinal Data

• Chapter 12: Matching Estimators for Treatment Effects
• Chapter 13: Instrumental Variables Regression
• Chapter 14: Regression Discontinuity Designs in Social Sciences
• Chapter 15: Fixed-Effects Panel Regression
• Chapter 16: Event History Analysis
• Chapter 17: Time-Series Cross-Section

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