回归设计及多元统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:广西科学技术出版社

作者:白厚义

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2003-11

价格:36.00元

装帧:平装

isbn号码:9787806664070

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 回归分析
• 多元统计
• 实验设计
• 统计学
• 数据分析
• 统计建模
• R语言
• SPSS
• 生物统计
• 社会统计

好的，以下是一本名为《回归设计及多元统计分析》的书籍简介，完全聚焦于该书不包含的内容，并力求详尽自然，避免任何AI痕迹。 --- 《回归设计及多元统计分析》—— 内容导览：我们不讨论什么 本书《回归设计及多元统计分析》旨在为读者提供一个专注于现代统计建模与数据解释的深度指南。在构建坚实理论框架的同时，我们致力于实用工具的介绍与应用。然而，为了确保内容的高效聚焦和深度，我们明确地将许多其他重要的统计学或相关学科的领域排除在本书的讨论范围之外。 以下是本书严格不涉及的核心领域和主题的详细概述： 一、 基础数学与概率论的深入探讨（非统计建模基础） 本书的前提是读者已具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识。因此，我们不会深入探讨以下内容： 1. 高等微积分与实分析： 关于勒贝格积分、测度论、函数空间理论（如希尔伯特空间）的严格证明与推导将完全缺席。本书关注的是应用中的导数和积分，而非其数学基础的严密性。 2. 矩阵代数的高级理论： 虽然本书广泛使用矩阵表示法（如最小二乘法的矩阵形式），但我们不会讨论特征值分解的深层性质、奇异值分解（SVD）在抽象代数中的意义，或者关于矩阵范数、张量分析的理论性章节。 3. 极限理论与大数定律的严谨证明： 诸如中心极限定理（CLT）的各种变体（如Lindeberg-Feller条件）的详尽证明过程，以及强大数定律的严格论证，均不在本书讨论范畴内。我们直接应用这些定理的结果来支持统计推断的有效性。 4. 随机过程的复杂模型： 马尔可夫链、布朗运动、泊松过程等随机过程的详细建立、平稳性分析以及其在金融时间序列中的应用，这些内容属于独立领域，本书不予涵盖。 二、 非参数、半参数方法与机器学习前沿 尽管非参数和半参数方法在现代数据分析中占据重要地位，但本书的重点清晰地锁定在基于模型的、假设驱动的回归分析上。因此，下列主题被明确排除： 1. 纯粹的非参数估计器： 例如核密度估计（KDE）、核回归（如Nadaraya-Watson估计器）的细节推导、带宽选择的优化准则（如基于交叉验证的优化）将不会被详细阐述。 2. 基于树的集成方法： 诸如随机森林（Random Forest）、提升树（Gradient Boosting Machines, GBM）或XGBoost等方法的内部工作原理、构建机制、偏差-方差权衡的细致分析，均不在本书的回归框架内。 3. 支持向量机（SVM）及其核函数理论： SVM作为一种强大的分类和回归工具，其拉格朗日对偶优化、核技巧的几何解释，以及不同核函数（如径向基函数）的特性分析，均不属于本书的回归设计范畴。 4. 深度学习架构： 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其在结构化数据建模中的应用，与本书侧重于可解释的线性/非线性回归模型的目标相去甚远，故不被讨论。 三、 专门化的多元统计技术（非回归导向） 多元统计学领域广阔，本书专注于“回归”这一核心任务。因此，许多用于探索数据结构或进行分类判别的技术将被省略： 1. 因子分析（Factor Analysis, FA）与主成分分析（PCA）的替代方法： 虽然PCA常被用于特征降维，但本书不会深入探讨替代性的降维技术，如独立成分分析（ICA）用于盲源分离，或t-SNE/UMAP等用于高维数据可视化。 2. 判别分析（Discriminant Analysis）： 线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）是用于分类任务的经典方法。由于本书的核心是预测和解释连续变量（回归），我们不讨论如何构建最优的分类边界。 3. 聚类分析（Clustering）： K-Means、DBSCAN、层次聚类等用于发现数据内在分组结构的技术，与参数回归模型的焦点不同，因此不在讨论之列。 4. 结构方程模型（SEM）的完整框架： 虽然回归分析是SEM的基础，但SEM中关于潜变量模型（Latent Variable Models）、测量模型（Measurement Model）与结构模型（Structural Model）的完整路径分析和拟合优度检验（如CFI, TLI, RMSEA）的深入讲解，超出了本书对标准回归模型的覆盖范围。 四、 时间序列与空间统计的特定议题 对于具有特定依赖结构的数据，本书仅在广义最小二乘法（GLS）或广义估计方程（GEE）的背景下触及相关概念，但不会展开特定领域的高级工具： 1. 经典时间序列模型： 自回归移动平均模型（ARMA, ARIMA, GARCH族模型）的严格识别、参数估计、以及长期预测策略，均不属于本书的范畴。 2. 状态空间模型与卡尔曼滤波： 用于动态系统跟踪和估计的复杂算法，将不会出现在本书的讨论之中。 3. 空间计量经济学模型： 如空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）的特定空间权重矩阵构建、空间自相关检验（如Moran's I）的详细应用和解释，被视为专业领域而未包含。 总结 《回归设计及多元统计分析》的目标是提供一个清晰、可操作的模型选择、拟合、诊断和解释的工具箱。我们专注于如何构建一个稳健的回归模型，并解读其系数、检验其假设。因此，任何过于偏离此核心目标——无论是偏向于纯粹的数学基础，还是偏向于前沿的非参数/机器学习算法，或是特定结构化数据的专业统计方法——均被系统性地排除在外，以确保读者能够高效地掌握回归分析的精髓。

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我是一名长期在业界摸爬滚打的资深设计师，我的困惑点往往在于如何用量化的语言去佐证那些基于直觉的优秀设计决策。因此，我急切地寻找一本能弥合“艺术感”与“科学性”之间鸿沟的工具书。这本书的结构恰好击中了我的需求。它似乎将复杂的多元统计分析工具，巧妙地转化为一套设计评估的“手术刀”。我注意到其中关于实验设计和样本选择的章节，其详尽程度令人印象深刻，这对于需要进行A/B测试或用户体验评估的专业人士来说，简直是福音。那种对数据严谨性的强调，无疑会提升我们团队决策的可靠性和说服力。这本书不是在教你如何做统计，而是在教你如何**用**统计来**赋能**设计，这种视角上的转换，是我认为它最宝贵的地方，它真正体现了“回归设计”的时代意义。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种沉稳又不失现代感的排版，让人一眼就能感受到作者在内容上的深度和严谨。拿到手上，那种扎实的质感，仿佛在无声地诉说着其中蕴含的知识量。我尤其欣赏扉页上那句引人深思的话，它一下子就把我拉入了一个关于“设计”与“分析”之间微妙平衡的思考之中。虽然我还没有完全深入到每一个技术细节，但光是目录的梳理，就足以看出作者在构建知识体系上的匠心独运。它不像那些教科书一样堆砌公式和概念，而是像一个老道的向导，带着你逐步深入一个复杂但充满逻辑美感的领域。我期待着在接下来的阅读中，能体会到那种从宏观概念到微观实操的流畅过渡，相信它能为我的设计实践带来全新的视角和坚实的统计学支撑。那种对“回归”这一核心概念的全面解构，预示着它绝非泛泛而谈，而是真正致力于打通理论与应用之间的壁垒。

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从排版和印刷质量来看，出版方显然没有在成本上妥协，这使得长时间阅读变成了一种享受而非折磨。页边距的舒适度、字体大小的适宜性，都体现了对读者体验的尊重。更重要的是，书中引用的案例和图表质量极高，清晰锐利，即便是复杂的交互图表也能一目了然。我注意到作者在引用前沿研究时非常谨慎和精确，这为全书增添了强大的学术背书。它没有那种为了凑字数而堆砌过时案例的通病，而是紧密结合了当前设计和数据科学领域的热点问题。这本工具书的价值，在于它的持久性——它不是一本读完就束之高阁的时尚指南，而是一本可以伴随职业生涯不断翻阅、每次都有新领悟的案头常备书。

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说实话，我本来对这类偏向理论的专著抱持着一丝警惕，生怕内容过于晦涩难懂，让人望而却步。然而，翻开内文的第一个章节，我的担忧立刻烟消云散了。作者的叙事方式极其生动，他似乎非常懂得如何将复杂的统计模型“人格化”，让原本冰冷的数学符号变得可触摸、可理解。我发现自己并不是在“学习”一个枯燥的流程，而是在跟随一个经验丰富的导师进行一场深度对话。特别是他对一些经典统计假设的讨论，简直是入木三分，那种对潜在误区的细致剖析，远超出了我以往阅读的其他资料。我能感受到作者在撰写此书时倾注的热情，那是一种希望读者真正掌握精髓而非仅仅记住步骤的执着。这本书的行文节奏把握得非常好，该快的地方果断推进，需要细嚼慢咽的地方则用丰富的图示和案例引导，让人心悦诚服地接受每一个论断。

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对于初学者而言，这本书可能需要一定的耐心和基础铺垫，但对于那些已经具备一定统计学常识，渴望将工具提升到战略高度的进阶读者来说，它简直是一次知识的“重塑”。我特别留意到作者在探讨模型解释性与预测精度之间的权衡时，提出的那种辩证思维。这说明作者深知，设计领域需要的不仅仅是准确的数字，更重要的是数字背后的“故事”和“机制”。这种对深层逻辑的挖掘，使得这本书远远超越了一般的应用手册。它在引导读者建立起一套健康的、批判性的数据思维模式，让我们不再盲目相信任何一个P值，而是真正理解数据流动的内在逻辑。这本书无疑是为那些追求卓越、不满足于表面功夫的实践者量身打造的深度智囊。

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