답변:
개인적으로, 선택 분석을 위해
(1)은 상당히 짧고 읽기 쉬운 고전입니다. (2) nlogit 소프트웨어에 많은 공간을 할당하지만 직관이 많은 훨씬 더 입문 적입니다. (3)은 (2)와 동일한 기능을 갖지만보다 집중된 주제를 제공합니다. (4) 또한 꽤 입문 적이며 Stata 사용에 중점을 둡니다. 아마도 네 가지 중에서 가장 "경제적"일지 모르지만 여전히 꽤 좋습니다.
카운트 데이터의 경우, 나는 Cameron과 Trivedi의 카운트 데이터 북 과 Winkelmann 's를 좋아 합니다.
당신이 나열한 책들, 특히 Wooldridge는 훌륭하지만 깊이를 희생하여 이산 데이터보다 훨씬 더 많은 내용을 다루고 있습니다.
Alan Agresti의 "범주 데이터 분석" 도 살펴볼 것을 제안합니다 .
여기 에서 자세한 내용을보고 책의 수준을 알 수 있습니다. 여기에서는 2nd와 3d edition의 차이점에 대해 사용자가 검토 합니다. 여기 에서 2003 2nd edition을 확인할 수 있습니다.
이 책은 계량 경제학 응용에 초점을 맞추지 않았으며 이것이 바로 내가 제안하는 이유 입니다. 문제에 대한보다 일반적인 견해를 제공하며 때로는 새로운 아이디어를 가져옵니다.
제 경험은 2 판입니다. 이 책은 다른 학자가 아니라 학생과 실무자를 대상으로합니다. 엑스트라에서, 나는 특히 ch를 좋아한다. 16 "범주 적 데이터 분석의 역사 여행"은 과학 분야가 어떻게 진화했는지에 대한 이해를 갖기 위해 재료에 대한 나의 이해에 항상 도움이되기 때문에.
매우 광범위합니다. 그것은 많은 모델과 추정 기술을 다루기 때문에 최소한 참고할만한 가치가 있습니다. 그것은 직감에 약간의 빛입니다. 또한 매우 비싼 하드 커버보다 훨씬 저렴한 킨들 에디션이 있습니다.
나는 이것을 보지 않았으므로 경험으로는 말할 수 없습니다. 인기가있는 것 같습니다.
내 경험상,이 책은 조금 더 읽기 쉽고 설명하기 위해 더 나은 작업을 수행합니다. Greene만큼 광범위하지 않습니다. 이 책은 더 접근하기 쉽기 때문에이 책에 먼저 갈 것입니다. 필요한 답변을 얻지 못하면 아마도 Greene 일 것입니다.