应用回归分析和其他多元方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:克雷鲍姆

出品人:

页数:798

译者:

出版时间:2003-6

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787111123194

丛书系列:

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• 统计
• 数学
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《应用回归分析与其他多元方法》这本书，可以视为一次深入探索数据背后奥秘的旅程。它并非简单罗列公式或晦涩理论，而是以一种更为直观、更贴近实际应用的方式，带领读者走进统计分析的殿堂。本书的核心目标在于，赋能读者掌握那些能够揭示变量之间复杂关系、预测未来趋势、以及从海量数据中提炼有价值洞察的关键统计工具。 我们首先聚焦于“回归分析”。这是一种强大而灵活的统计技术，允许我们量化一个或多个预测变量（自变量）如何影响一个响应变量（因变量）。本书不会止步于最基础的简单线性回归，即一个自变量对一个因变量的线性影响。我们会更进一步，深入讲解多元线性回归。这意味着，我们将学习如何同时考虑多个预测变量，并评估它们各自对响应变量的独立影响，同时控制其他变量的作用。例如，在市场营销领域，我们可以分析广告投入、产品价格、竞争对手活动等多个因素如何共同影响产品的销售额。本书会详细阐述模型构建的每一步：从数据准备、变量选择（如何确定哪些变量最有预测力，哪些可以剔除）、模型假设的检验（如残差的正态性、同方差性、独立性，以及共线性问题），到模型诊断和解释。我们还会探讨如何解读回归系数的实际意义，理解其统计显著性，并构建置信区间和进行假设检验，从而对模型结果做出审慎的判断。 除了最常见的线性回归，本书还会触及非线性回归。在现实世界中，变量之间的关系往往并非简单的直线。例如，药物剂量与疗效之间可能存在一个最优剂量点，超过这个点后疗效可能不再增加甚至下降，呈现出一种曲线关系。本书将介绍如何识别和拟合这类非线性模型，以及相应的估计和检验方法。 回归分析的强大之处还在于其适应性。本书将介绍广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）。这是一种将回归模型扩展到响应变量不服从正态分布的情况的框架。举例来说，当响应变量是二元的（例如，客户是否购买产品）、计数的（例如，一天中接到的电话数量），或者比例数据时，传统的线性回归模型就不再适用。广义线性模型通过引入一个连接函数（link function）和一个概率分布族（如泊松分布、二项分布、伽马分布等），使得模型能够灵活处理这些非正态数据。我们将深入理解泊松回归（用于计数数据）和逻辑回归（用于二元数据）的应用场景、模型构建和结果解释。 紧接着，本书将目光投向更广阔的“多元方法”领域。当我们需要同时分析多个变量，或者处理变量之间相互关联的情况时，单纯的回归分析可能显得力不从心。这时，我们就需要借助更强大的统计工具。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是本书介绍的第一种重要的多元方法。在许多数据集中，变量之间可能存在高度相关性，导致信息冗余。PCA的目标是通过线性组合的方式，将原始的多个相关变量转换成一组新的、不相关的变量，称为主成分。这些主成分能够捕捉原始数据中的大部分变异信息，而且数量通常远少于原始变量。这对于降维、数据可视化以及作为其他多元分析方法的预处理步骤都非常有价值。本书将详细讲解PCA的原理，如何计算协方差矩阵、特征值和特征向量，如何选择主成分的数量，以及如何解释主成分的含义。 因子分析（Factor Analysis）是另一种用于降维和探索变量之间潜在结构的多元方法。与PCA不同，因子分析假设一组潜在的、不可观测的“因子”影响着我们观测到的多个变量。因子分析的目标是识别这些潜在因子，并确定每个观测变量与这些因子之间的关系强度。这在心理学、市场调研等领域尤为有用，例如，可以从多个问卷题目中推断出几个核心的心理特质。本书将介绍因子分析模型的基本假设、因子载荷矩阵的解释，以及如何通过旋转因子载荷矩阵来提高解释性。 聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督学习方法，用于将数据对象分组，使得同一组内的对象彼此相似，而不同组的对象则差异较大。这可以帮助我们发现数据中的自然分组或模式，例如，根据客户的购买行为将他们分成不同的细分市场，或者根据基因表达的相似性将细胞分为不同的类型。本书将介绍几种主要的聚类算法，如层次聚类（包括凝聚型和分裂型）和划分聚类（如K-means算法），以及如何评估聚类结果的质量。 判别分析（Discriminant Analysis）则是一种监督学习方法，用于构建一个模型，根据一组预测变量来预测某个对象属于哪个预定义的类别。与聚类分析不同，判别分析需要事先知道各个类别的成员。例如，基于客户的财务信息，预测他们是否会违约。本书将介绍线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），以及模型构建、分类规则的推导和模型性能的评估。 此外，本书还将适时穿插介绍方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）。尽管ANOVA可以看作是回归分析的一个特例，但在许多实际应用中，它被视为一种独立的方法，尤其是在实验设计中，用于比较多个组的均值是否存在显著差异。本书将介绍单因素ANOVA、双因素ANOVA，并探讨其与回归分析的联系。 本书在讲解这些统计方法时，会始终强调实际应用。每一种方法都会配有清晰的、来自不同学科领域的案例研究，例如，经济学中的宏观经济预测，医学领域的药物疗效评估，生物学中的基因组学分析，社会科学中的行为模式研究，以及工程学中的质量控制等。这些案例旨在展示这些统计工具如何在真实世界中解决问题，并帮助读者建立直观的理解。 对于数据处理和软件应用，本书也会给予足够的重视。虽然不直接提供代码，但会引导读者理解如何使用主流的统计软件（如R, Python中的统计库, SPSS等）来实现这些分析。我们会讨论数据清洗、变量转换、模型拟合、结果可视化等实践环节，使读者能够真正将所学知识转化为操作能力。 本书的另一个重要特点是，它鼓励读者批判性地思考统计结果。我们不会仅仅满足于得到一个统计显著的结果，而是会引导读者去理解模型的局限性，识别潜在的偏见，并根据实际背景对结果进行合理的解释。统计分析是一个探索和推理的过程，理解其背后的逻辑和潜在的陷阱至关重要。 总而言之，《应用回归分析与其他多元方法》是一本旨在为读者提供一套坚实的数据分析工具箱的书籍。它不仅教授理论，更注重实践，通过丰富的案例和对实际操作的引导，帮助读者掌握从海量数据中提取有价值信息、做出明智决策的能力。无论你是统计学专业的学生，还是需要在工作中运用统计分析的科研人员、工程师、商业分析师，都能从本书中受益匪浅，开启一段更加深入和富有洞察力的数据探索之旅。

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这本书在组织材料和逻辑连贯性上达到了一个非常高的水准。它的章节之间过渡得极其自然，仿佛一条精心铺设的轨道，将读者的注意力从一个复杂的概念平稳地引导至下一个，很少出现突兀或脱节的感觉。特别是关于时间序列分析和空间计量模型那几章，作者巧妙地将前文所学的多元回归基础作为跳板，引入了时间依赖性和空间自相关的处理技巧。这种知识的积累和串联，使得读者能够构建一个完整、立体的分析框架，而不是零散的知识点。我尤其欣赏作者对最新统计软件（如R和Python库的集成应用）的探讨，书中对特定函数的调用和输出结果的格式化处理都有明确的指导，这极大地提升了学习效率。这本书不仅仅是传授知识，更是在塑造一种系统性的、面向实战的分析思维模式，是一本值得反复研读的参考工具书。

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初读此书时，我最大的顾虑是其内容的深度是否能满足我作为一名有一定经验的分析师的需求。事实证明，我的担忧是多余的。书中对一些前沿的多元统计技术，比如非参数检验和混合效应模型，进行了非常深入且严谨的探讨。作者引用了大量最新的学术研究成果，并配以详尽的数学推导过程，这对于追求知其所以然的读者来说，简直是宝藏。我特别欣赏作者在讲解复杂模型时所展现出的那种毫不含糊的学术态度，他没有为了追求“通俗易懂”而牺牲掉理论的严谨性。例如，在讨论主成分分析时，书中对特征值和特征向量的解释，结合几何直觉和代数形式，令人茅塞顿开。此外，书中对不同方法适用性的讨论极富洞察力，作者总是在强调：“没有最好的方法，只有最适合当前问题的解法。”这种哲学层面的探讨，让我对如何选择工具箱中的“锤子”有了更深刻的理解。对于想从“会用”到“精通”的专业人士，这本书提供了必要的深度和广度。

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**读者视角书评：** 这本书的封面设计和装帧质量给我留下了非常深刻的印象，厚实的纸张和清晰的字体让人在阅读时感到非常舒适。我首先被它流畅的叙事风格吸引，作者似乎有一种魔力，能将原本枯燥的理论概念阐述得生动有趣。尤其是关于数据可视化的部分，书中提供了大量的实例图表，这些图表不仅美观，而且具有极强的解释力，让我这个初学者也能迅速捕捉到核心思想。在探讨如何选择合适的统计模型时，作者并没有给出“标准答案”，而是引导读者去思考不同情境下的优劣权衡，这种批判性思维的培养，远比单纯的公式堆砌来得有价值。我发现自己对许多过去感到困惑的统计学概念，如多重共线性或异方差性，都有了全新的认识，这完全得益于作者深入浅出的讲解方式。这本书的结构安排也相当合理，从基础概念的建立到高级应用的展开，层层递进，让人感觉每翻开一页都是在稳步向前，而不是原地踏步。对于任何希望系统性地提升自身数据分析能力的读者来说，这本书无疑是一个极佳的起点。

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我必须承认，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战性恰恰是其价值所在。它并非一本轻松的读物，尤其是在涉及高维数据处理和迭代优化算法的部分，需要读者具备扎实的数学基础和极大的耐心。我花了相当长的时间去消化其中关于正则化方法的部分，例如Lasso和Ridge回归的原理，作者的讲解虽然详细，但其内在的优化逻辑依然要求读者付出额外的脑力劳动。然而，正是这种略带“硬核”的风格，保证了它在专业领域内的权威性。对于那些渴望突破现有知识瓶颈、挑战自我、真正想深入理解数据背后驱动力的读者来说，这本书的难度是一种筛选，也是一种馈赠。一旦你攻克了这些难点，你将获得的不仅仅是知识的增长，更是一种解决复杂问题的信心和能力。它要求你思考，而不是仅仅被动接受。

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这本书给我的感觉更像是一位经验丰富、极富耐心的导师坐在我身边，手把手地教我处理实际工作中的棘手问题。它最大的亮点在于其实践指导性，书中提供的案例几乎都来源于真实世界的数据集，而非那种脱离实际的虚构场景。作者在展示如何操作和解读结果时，非常注重细节，比如如何设置软件参数，如何识别和处理异常值，以及如何撰写一份高质量的分析报告。我特别关注了关于模型诊断和假设检验那几个章节，它们不仅列举了检验方法，更教导我们如何解读P值和置信区间在商业决策中的真正含义。这种强调“结果的解释和沟通”的视角，是很多纯理论书籍所欠缺的。我尝试用书中的方法重新分析了我手头的一个项目数据，结果不仅提升了模型的预测精度，更重要的是，我能够更自信地向非技术背景的同事解释模型的可靠性了。这本书真正做到了理论与实践的完美桥接。

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认真读了前面的7章，也算有收获，至少让我“入门”了。但还不得不说这本教科书选的比较失败

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认真读了前面的7章，也算有收获，至少让我“入门”了。但还不得不说这本教科书选的比较失败

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认真读了前面的7章，也算有收获，至少让我“入门”了。但还不得不说这本教科书选的比较失败

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好书

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认真读了前面的7章，也算有收获，至少让我“入门”了。但还不得不说这本教科书选的比较失败