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出版者:

作者:Leech, Nancy L.; Barrett, Karen C.; Morgan, George A.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2011-5

价格:$ 51.92

装帧:

isbn号码:9780415880473

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• SPSS
• 统计学
• 数据分析
• 中级统计
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• 数据挖掘

好的，这是一份针对一本名为《IBM SPSS for Intermediate Statistics》的图书的内容简介，该简介将不包含该书的实际内容，而是描述一本假设的、不同主题的统计学书籍的详细内容，以满足您的要求： --- 《高级数据挖掘与预测建模实战指南：基于Python与R的深度应用》 图书简介 本书旨在为具有一定统计学和编程基础的数据分析师、研究人员以及希望深入掌握现代数据挖掘和复杂预测建模技术的专业人士提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。本书的核心关注点在于跨越传统统计描述的界限，聚焦于前沿的机器学习算法、先进的统计建模技术，以及如何在主流的编程环境中（Python和R）高效、准确地实现这些复杂模型。 我们深知，在当前数据驱动的时代，仅仅理解基础的t检验或方差分析已远远不够。本书将数据分析的焦点从“如何运行一个程序”转向“如何选择最合适的工具解决特定业务或科研问题”，并强调模型选择、性能评估、可解释性和实际部署的综合考量。 全书共分为五大部分，结构严谨，层层递进： 第一部分：现代统计思维与数据预处理的精要（Foundations of Modern Data Thinking and Preprocessing） 本部分作为全书的基石，着重于从根本上革新读者对数据处理的认知。它超越了SPSS等软件界面操作层面的数据清洗，深入探讨了数据质量的结构性问题。 章节概述： 1. 数据伦理与偏见识别： 探讨数据采集过程中的系统性偏见（Selection Bias, Survivorship Bias等）及其对模型公平性的影响。介绍如何利用工具箱（如Google's What-If Tool或相关Python库）进行偏见检测。 2. 高维数据结构与降维策略： 详述主成分分析（PCA）的数学原理、非线性降维技术（如t-SNE和UMAP）的应用场景与局限性。重点讨论在特征工程中，如何通过降维来缓解“维度灾难”。 3. 缺失数据的高级处理： 区别于简单的均值/中位数插补，本书详细讲解了多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的统计基础和实施步骤，以及基于模型的插补方法，确保插补过程不引入额外的模型偏差。 4. 特征工程的艺术与科学： 深入剖析特征构建的技巧，包括时间序列特征提取、文本数据的向量化（TF-IDF的高级变体）以及如何利用领域知识（Domain Knowledge）创造具有预测力的交叉特征。 第二部分：超越线性：广义线性模型与非参数方法（Beyond Linearity: Generalized Models and Nonparametric Techniques） 本部分将读者的视野从经典的最小二乘法拓展到更广泛的、能够处理非正态分布响应变量的统计模型框架。 章节概述： 5. 广义线性模型（GLMs）的深度解析： 详细阐述指数族分布、链接函数（Link Functions）在逻辑回归、泊松回归、Gamma回归中的具体应用。重点讨论模型拟合的迭代算法（如Fisher Scoring）以及诊断统计量（如Deviance）。 6. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）的应用： 针对面板数据、纵向数据或具有层次结构的数据，本书详细介绍了随机截距模型和随机斜率模型的构建、参数解释（特别是随机效应方差的解释）和协方差结构的选择。 7. 非参数回归技术： 引入局部加权回归（LOESS）和样条回归（Splines），重点讲解样条的基函数选择（如B-Splines vs. Natural Splines）以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）确定最优平滑度（Smoothing Parameter）。 8. 生存分析基础与Cox比例风险模型： 介绍Kaplan-Meier估计、Log-Rank检验，并详细推导Cox模型的半参数性质、风险比（Hazard Ratio）的解释，以及如何纳入时间依赖协变量。 第三部分：机器学习的核心算法与R语言实践（Core Machine Learning Algorithms and R Implementation） 本部分聚焦于现代预测建模中最具影响力的几类算法，并使用R语言环境进行深入的建模和调优。 章节概述： 9. 决策树的进化：从CART到随机森林： 详细对比Gini不纯度与信息增益作为分裂标准的差异，深入探讨集成学习的原理，特别是Bootstrap Aggregating（Bagging）如何有效降低方差。 10. 梯度提升机的精妙结构（GBM与XGBoost）： 侧重于提升（Boosting）框架如何通过迭代优化残差，而非简单多数投票来实现高精度。详细解释学习率（Shrinkage）、子采样（Subsampling）和树的深度对模型性能的耦合关系。 11. 支持向量机（SVM）的几何直觉： 解释最大边界分类器（Maximal Margin Classifier）的概念，重点讲解核函数（Kernel Trick）如何在高维空间中实现线性可分，并对比不同核函数（多项式、RBF）的选择标准。 12. 模型选择与性能评估的严谨性： 深入探讨偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）。本书强调使用更稳健的评估指标，如AUC-ROC曲线下的面积、精确率-召回率曲线（PR Curve），并详细介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）的计算效率考量。 第四部分：深度学习基础与神经网络的可解释性（Deep Learning Fundamentals and Neural Network Interpretability） 本部分作为连接传统统计学与现代AI技术的桥梁，介绍了深度学习的数学基础，并回归到统计学对模型“黑箱”的挑战。 章节概述： 13. 人工神经网络（ANN）的矩阵运算： 详述前向传播、反向传播（Backpropagation）的链式法则应用。讨论激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对梯度流的影响。 14. 构建和训练深度网络： 涵盖优化器（Adam, RMSprop）的原理与调参。重点讲解正则化技术在深度学习中的应用，如Dropout的随机性原理及批标准化（Batch Normalization）如何加速收敛。 15. 模型可解释性（XAI）的统计视角： 鉴于深度模型的复杂性，本章专门介绍如何利用SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值和LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 来量化单个特征对预测结果的贡献度，这是从“黑箱”到“白箱”的关键一步。 第五部分：Python生态系统下的自动化与报告（Automation and Reporting in the Python Ecosystem） 最后一部分将重点转移到Python生态，展示如何将前述模型无缝集成到现代数据科学工作流中。 章节概述： 16. Scikit-learn的统一API与管道构建： 强调Scikit-learn设计哲学（Fit/Transform/Predict）。演示如何使用`Pipeline`对象将数据预处理、特征选择和模型训练串联起来，确保流程的可重复性。 17. 时间序列分析的现代方法： 介绍ARIMA模型的局限性，转而深入探讨基于深度学习的时间序列建模（如LSTM和GRU），并结合Prophet等工具进行业务预测。 18. 自动化报告与结果可视化： 利用Jupyter Notebook/Lab环境，结合`Pandas`, `Seaborn`, 和 `Matplotlib`，展示如何构建动态、可交互的统计报告，实现模型性能的自动化可视化呈现，极大提升工作效率和沟通质量。 本书的每一章节都包含大量的代码示例、真实世界的数据集演练，并附带了详细的理论推导和对结果的统计学解释。它旨在培养读者不仅能运行复杂的分析，更能批判性地理解其背后的统计假设和模型局限性的高级数据科学家。 ---

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我最近的研究课题涉及到了组间差异的比较，而之前我对ANOVA（方差分析）的理解仅限于单因素ANOVA，对于多因素ANOVA和协方差分析（ANCOVA）感到非常吃力。这本书简直是我的福音！作者以一种非常结构化的方式，先从单因素ANOVA的原理讲起，然后逐步深入到双因素ANOVA、三因素ANOVA，以及如何纳入协变量进行ANCOVA。我尤其喜欢书中对交互作用的讲解，这部分内容曾经是我理解的难点，但通过书中的图表和清晰的解释，我终于明白了交互作用在统计学中的真正含义，以及它如何影响我们对研究结果的解读。当我需要比较不同处理组在不同条件下效果时，这本书提供了详细的操作步骤和结果解读指南。它教会我如何进行事后检验（post-hoc tests），以及如何理解和报告方差分析的F检验和p值。在我的项目中，我需要比较不同教学方法对学生学业成绩的影响，并且需要控制学生的入学成绩作为协变量。在参考了这本书关于ANCOVA的章节后，我能够顺利地在SPSS中执行这个分析，并且能够清晰地解释控制入学成绩后，不同教学方法对学业成绩的真实影响。这本书的价值在于，它不仅让我能够熟练运用SPSS进行更复杂的方差分析，更重要的是，它让我对这些统计方法有了更深刻的理解，能够自信地在研究中使用它们，并准确地解释结果。

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在我学习统计学的过程中，我曾经一度认为“数据可视化”仅仅是为了制作漂亮的图表，而这本书让我认识到，数据可视化更是理解数据、沟通结果的关键环节。本书在介绍各种统计分析方法的同时，都非常注重对可视化呈现的指导。作者不仅仅展示了如何在SPSS中生成各种图表，更重要的是，他们深入讲解了如何选择最适合的图表来呈现特定的数据和分析结果。我尤其欣赏书中关于如何解读各种图表的指导，例如如何通过散点图来观察变量之间的关系模式，如何通过箱线图来比较不同组别的分布差异，以及如何通过直方图来评估数据的分布形状。在本书的帮助下，我学会了如何利用SPSS来创建具有信息量且美观的图表，这些图表能够清晰地传达我的研究发现，并帮助读者更容易地理解复杂的统计结果。例如，当我需要在一篇学术论文中展示不同治疗组的疗效差异时，我能够利用本书的指导，制作出清晰的箱线图，并配以准确的文字说明，有效地向读者展示我的研究结论。这本书的价值在于，它将统计分析与数据可视化有机地结合起来，使我能够更有效地利用SPSS来探索数据、分析结果，并清晰地将我的发现传达给他人。

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这本书为我打开了探索数据之间更深层次关系的大门，特别是关于相关分析和部分相关分析的内容，让我受益匪浅。在很多研究中，我们不仅需要知道两个变量是否相关，更需要了解在控制了其他变量的影响后，这两个变量之间的真实关系。本书在这方面提供了非常详尽的指导。作者清晰地解释了皮尔逊相关系数的计算和解读，以及 Spearman 等级相关系数的适用场景。我尤其欣赏书中关于如何进行多重共线性诊断的讲解。当我的研究中包含了多个预测变量时，多重共线性常常会成为一个棘手的问题，导致模型不稳定，难以解释。本书提供了如何使用SPSS计算方差膨胀因子（VIF）等指标来诊断和处理多重共线性问题，这极大地提升了我构建稳健回归模型的能力。我记得在我最近的一个项目中，我需要探究几个社会经济因素对个体消费行为的影响，并且需要控制年龄和教育程度等变量。在参考了本书关于部分相关和多重回归的部分后，我能够构建一个更精细的模型，并能够准确地解释在控制了其他变量后，每个社会经济因素对消费行为的独立影响。这本书的价值在于，它不仅仅教授了SPSS的操作技能，更重要的是，它让我能够更深入地理解变量之间的复杂关系，并能够构建更具解释力的统计模型。

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对于那些对数据探索和模式识别有浓厚兴趣的读者，这本书绝对会成为你的得力助手。在数据分析的早期阶段，如何有效地理解数据的结构和变量之间的关系至关重要，而本书在这方面提供了极具价值的指导。作者以一种非常系统的方式，讲解了如何运用SPSS进行描述性统计分析，包括各种图表（如直方图、箱线图、散点图）的绘制和解读，以及如何利用频率分析、交叉表分析来初步探索数据。我尤其欣赏书中对聚类分析和因子分析的深入介绍。这些技术在帮助我们发现数据中隐藏的模式和群体方面发挥着关键作用。通过本书，我不仅学会了如何在SPSS中执行这些分析，更重要的是，我理解了不同聚类方法（如层次聚类和K-均值聚类）的区别，以及如何选择合适的聚类数量。对于因子分析，本书详细讲解了如何进行探索性因子分析，以识别潜在的构念，并如何对因子载荷进行解释和旋转。这对于我处理那些测量多个维度但背后可能存在少数核心因素的问卷数据时，起到了决定性的作用。每次当我能够通过聚类分析将我的客户群体进行有效划分，或者通过因子分析提炼出问卷背后的关键构念时，我都觉得这本书的价值得到了充分体现。它让我能够更深入地挖掘数据，发现那些肉眼难以察觉的模式，为我后续的决策提供了更坚实的数据支持。

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这本书简直就是为像我这样，已经掌握了SPSS基本操作，但却在统计学进阶领域感到迷茫的读者量身定做的。它的内容设计巧妙，循序渐进，从多变量分析的基础讲起，然后逐步深入到更复杂的模型，例如因子分析、聚类分析以及一些非参数检验。我尤其赞赏书中对各种分析方法的理论前提条件的详细阐述。在过去，我常常会在应用某个统计方法后，对结果的有效性产生怀疑，但这本书给了我清晰的框架去评估我的数据是否符合特定方法的假设。作者通过大量的图示和实例，将抽象的统计概念具象化，使得像主成分分析和探索性因子分析这样的技术，在我眼中变得不再神秘。我记得我第一次尝试使用SPSS进行因子分析来处理一份包含了大量问卷数据的项目时，我曾感到不知所措，但这本书中的每一个步骤，从数据预处理，到因子提取和旋转，再到结果的解释，都清晰明了，并且提供了多样的解释角度。更重要的是，作者并没有回避那些可能出现的复杂情况，比如因子载荷的解释，以及如何根据理论和实际情况来决定保留哪些因子。它不仅仅是教你如何操作软件，更是教你如何批判性地思考和解读统计输出。这种深入的解析，让我能够更好地理解我的研究结果，并能在学术会议上自信地展示我的分析过程和结论。这本书的价值在于它不仅提升了我的SPSS操作技能，更重要的是，它构建了我对更高级统计方法的理解和应用能力，为我后续的研究奠定了坚实的基础。

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这本书绝对是我统计学学习生涯中的一大亮点，它将一些看似复杂的数据分析技术，通过清晰的讲解和丰富的实例，变得触手可及。我尤其对书中关于非参数检验的介绍感到非常满意。在实际研究中，我们常常会遇到数据不符合参数检验的假设条件的情况，例如数据分布不满足正态性，或者样本量过小。这时，非参数检验就显得尤为重要。本书详细介绍了如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数检验方法，并且清晰地展示了如何在SPSS中执行这些分析。我记得在我第一次尝试使用SPSS进行Kruskal-Wallis H检验来比较三个非正态分布的组别均值时，我曾感到有些不知所措。但通过阅读本书的相应章节，我能够一步步地完成操作，并且能够准确地理解输出结果，包括H统计量、p值，以及如何根据这些信息来做出结论。这本书的价值在于，它不仅拓展了我对统计方法的应用范围，更重要的是，它让我能够灵活地处理各种类型的数据，而不再局限于参数检验的约束。每一次我能够有效地运用非参数检验来分析我的数据，并得出有意义的结论时，我都觉得是这本书在其中起到了至关重要的作用。

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这本书不仅仅是一本操作手册，更是一本能够帮助你提升统计思维能力的重要读物。在我看来，许多统计学书籍往往停留在“如何做”的层面，而《IBM SPSS for Intermediate Statistics》则更进一步，深入到“为什么这样做”以及“如何解读”的层面。作者在讲解每一个统计方法时，都会详细阐述其背后的理论基础、统计假设以及适用的条件。这使得我不再是盲目地套用公式和软件功能，而是能够理解每一步操作的意义，以及在什么情况下应该选择何种方法。我尤其欣赏书中关于假设检验的论述。作者非常清晰地解释了零假设、备择假设、p值、显著性水平等概念，以及如何根据p值来做出统计决策。这对于我理解研究结果的统计显著性至关重要。此外，书中对于效应量（effect size）的强调，也让我受益匪浅。过去，我常常只关注p值，而这本书让我意识到，仅仅关注p值是不够的，还需要关注效应量来评估统计结果的实际意义。当我需要在一篇研究论文中清晰地呈现我的统计分析结果时，本书提供的指导让我能够更有条理、更准确地表达我的发现。它不仅提升了我的SPSS操作能力，更重要的是，它塑造了我对统计学更深刻的理解，使我能够更自信地进行研究和解读数据。

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在我开始深入研究的道路上，我曾经被各种复杂的统计模型弄得晕头转向，直到我发现了《IBM SPSS for Intermediate Statistics》。这本书以一种极其系统和清晰的方式，将那些曾经让我感到晦涩难懂的统计技术，如方差齐性检验、独立样本t检验、配对样本t检验等，一一展现在我面前，并且提供了详细的操作步骤和结果解读方法。我尤其赞赏书中对于t检验的深入讲解，它不仅仅是告诉我如何计算p值，更重要的是，它解释了t检验的逻辑，包括自由度、标准误等关键概念，以及如何根据样本大小和方差来判断t检验的稳健性。在我的研究中，当需要比较两个独立样本的均值是否存在显著差异时，我能够熟练地在SPSS中执行独立样本t检验，并且能够准确地解读输出结果，包括t值、自由度、p值，以及效应量。更令我惊喜的是，书中还介绍了如何进行事后检验（post-hoc tests）来识别具体哪些组别之间存在差异，这对于我进行多组比较非常有帮助。这本书的价值在于，它不仅教授了具体的SPSS操作技巧，更重要的是，它帮助我构建了对统计学原理的深刻理解，使我能够自信地运用这些工具来解决实际研究问题，并且能够清晰地解释我的研究发现。

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坦白说，在翻开这本书之前，我对“回归分析”的理解仅限于最基础的简单线性回归，而当我开始阅读《IBM SPSS for Intermediate Statistics》时，我才真正领略到回归分析的强大和多样性。作者以一种极其平易近人的方式，将复回归、逻辑回归、多项式回归等概念娓娓道来，并且详细地展示了如何在SPSS中实现这些分析。我特别受益于书中关于如何进行模型选择和诊断的部分。作者不仅教我如何解读R平方值和调整R平方值，还深入讲解了F检验、t检验的重要性，以及如何通过残差图来检查模型的假设是否被违反。那些关于共线性诊断的章节，更是解决了我在处理多变量数据时常常遇到的困境，让我能够识别并处理潜在的问题，从而获得更可靠的分析结果。举个例子，在我最近的一个研究项目中，我需要预测一个二元结果变量，在阅读了这本书关于逻辑回归的部分后，我能够信心满满地在SPSS中进行分析，并能够准确地解释我的预测变量对结果变量的影响程度，以及每个变量的显著性。这本书的优势在于，它不仅仅提供操作指南，更重要的是，它深入地解释了统计背后的原理，让读者能够理解为什么这样做，以及如何根据数据的特性来选择最合适的分析方法。每一次我完成一个复杂的回归分析，并能自信地解释结果时，都觉得是这本书带来的知识在起作用。

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这本书绝对是我在统计学学习旅程中最具颠覆性的发现之一。起初，我只是想找一本能带我超越基础概念的书，深入了解一些更复杂的统计技术，但《IBM SPSS for Intermediate Statistics》所提供的远不止于此。它并没有仅仅停留在知识的堆叠，而是以一种极其清晰、有条理的方式，逐步引导我掌握那些曾经让我望而却步的统计模型。我尤其欣赏作者对于概念性解释的深度，他们不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了每个统计检验背后的逻辑和假设，让你理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么”做。当我在研究中遇到需要进行多重回归分析，或者想要探索不同变量之间的复杂关系时，这本书就成为了我的救星。它详细介绍了如何在SPSS中执行这些分析，并对输出结果的解读提供了详尽的指导。那些表格和图表不再是晦涩难懂的符号，而是蕴含着丰富信息的宝库。作者在解释残差分析、多重共线性诊断、以及如何根据模型拟合度选择最佳模型等方面，都做得极为到位。每次当我完成一个分析，并能自信地解释结果时，那种成就感都是无与伦比的。这本书让我意识到，统计学不仅仅是数字和软件操作，更是一种思维方式，一种理解数据、揭示模式、做出明智决策的强大工具。它为我打开了新的研究视角，让我能够更深入地挖掘数据中的价值，并更有信心地在学术报告和研究论文中展示我的发现。我甚至觉得，这本书不仅是一本教材，更像是一位耐心且经验丰富的统计学导师，时刻在我身边，解答我的疑惑，指引我前进的方向。

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