应用线性回归 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国统计出版社

作者:[美] S. Weisberg

出品人:

页数:350

译者:王静龙

出版时间:1998-03-01

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787503723469

丛书系列:现代外国统计学优秀著作译丛

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 数学
• 线性回归
• 教材
• Statistics
• 回归分析
• 统计/数学/运筹
• 线性回归
• 应用统计
• 回归分析
• 数据分析
• 统计建模
• 计量经济学
• 机器学习
• R语言
• Python
• 数据科学

深入浅出：从统计学基石到现代数据科学的桥梁 本书旨在为读者提供一个坚实的基础，帮助他们理解数据驱动决策的理论核心与实践应用。我们聚焦于数据分析的基石——那些定义了我们如何从观测数据中提取意义、预测未来趋势和评估不确定性的基本工具和方法论。 本书内容涵盖了统计推断的四大支柱：描述性统计、概率论基础、参数估计与假设检验，以及如何将这些理论应用于解决现实世界中的复杂问题。我们不会纠缠于特定的单一模型，而是致力于构建一个全面的分析框架，让读者能够根据数据的特性灵活选择和构建最合适的解决方案。 第一部分：数据世界的语言——描述性统计与可视化 在开始任何复杂的建模之前，我们必须学会如何“阅读”数据。本部分是数据分析的入门基石，旨在培养读者对数据分布、集中趋势和离散程度的直观理解。 1.1 数据的组织与结构： 我们将探讨数据的类型（定性与定量，离散与连续），以及如何有效地组织和清洗原始数据集。数据质量是模型性能的决定性因素，因此对缺失值、异常值（离群点）的处理策略，以及数据转换（如对数变换、标准化）的必要性，将作为本部分的重要内容。 1.2 集中趋势与离散程度的量度： 深入解析均值、中位数和众数在不同分布形态下的意义差异。重点在于理解方差和标准差如何量化数据的波动性，以及四分位数和箱线图在识别数据偏态和异常值方面的优越性。 1.3 数据可视化： 强调“一图胜千言”的原则。我们将详细介绍构建有效统计图表的原则，包括直方图、散点图矩阵、条形图以及时间序列图的选择标准。重点讲解如何通过视觉化发现潜在的模式、趋势和不符合常态的观测点，为后续的统计推断提供直观的证据。 第二部分：量化不确定性——概率论与随机变量 统计学建立在概率论的坚实基础之上。本部分将构建读者理解随机现象和不确定性的数学框架。 2.1 概率论基础公理： 从集合论的角度回顾概率的基本定义、条件概率和独立性概念。重点讲解贝叶斯定理，它作为连接先验知识与观测证据的核心工具，是现代许多高级分析方法的思想源头。 2.2 常见概率分布的精要： 系统梳理离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如均匀分布、指数分布）随机变量的特性。其中，正态分布（高斯分布）的性质和其在中心极限定理中的关键作用将被深入剖析，阐明为何它在统计推断中占据核心地位。 2.3 随机变量的联合分布与期望： 理解多个随机变量之间的相互关系，包括协方差和相关系数的计算及其物理意义。通过期望、方差和矩的计算，为后续推导统计量提供了必要的数学工具。 第三部分：从样本到总体——统计推断的核心原理 统计推断是利用有限的样本信息来对无限的总体做出可靠结论的过程。本部分是全书理论深度的核心体现。 3.1 抽样分布与中心极限定理的应用： 详细阐述大数定律和中心极限定理的强大威力，解释为何均值的抽样分布趋近于正态分布，这是构建置信区间和进行假设检验的理论依据。 3.2 参数估计：点估计与区间估计： 探讨如何从样本数据中估计总体的未知参数。我们着重分析点估计量的优良性质（如无偏性、有效性、一致性）。随后，重点介绍置信区间的构建方法，清晰解释置信水平的实际含义——它描述的是方法的可靠性，而非特定区间包含真实参数的概率。 3.3 假设检验的逻辑框架： 这是本部分最关键的部分。我们将剥离复杂的公式外衣，专注于假设检验的思维模式：如何构建零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），P值的确切解释（及常见的误读），以及第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）之间的权衡。我们将介绍Z检验、t检验的基本原理和适用条件，让读者掌握何时使用何种检验工具。 第四部分：变量间的关系探究——相关性、回归分析的理论基础 本部分将分析两个或多个变量之间是否存在系统性的联系，以及如何利用这种联系进行预测和因果推断的初步探索。 4.1 衡量关系强度：相关性分析： 深入分析皮尔逊相关系数的含义、局限性，以及斯皮尔曼秩相关系数在非线性或有序数据中的应用。强调相关性不等于因果关系这一基本原则，并探讨可能存在的混淆变量问题。 4.2 简单线性模型的构建与评估（基础篇）： 介绍如何建立一个描述一个因变量（响应变量）和一个自变量（预测变量）之间线性关系的数学模型。本节侧重于最小二乘法的几何意义和代数推导，解释如何拟合出“最佳”直线。我们将详细讲解模型的拟合优度指标——决定系数（$R^2$）的含义，以及残差分析的重要性，用以检验模型的基本假设是否被满足（如残差的正态性、独立性）。 4.3 深入理解回归模型的假设： 对回归模型的理论要求进行严格审视，包括误差项的独立性、同方差性、以及响应变量的线性依赖性。如何通过残差图谱识别异方差性（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation），并讨论修正这些问题的方法。 第五部分：迈向多维度的分析——多元统计视角 现实世界的问题往往涉及多个相互作用的因素。本部分将视角扩展到处理多重预测变量的情况，并引入更强大的分析工具。 5.1 多元回归分析： 探讨如何将多个预测因子纳入模型中。重点解析回归系数（偏回归系数）的解释，即在控制其他变量影响后，单一变量对响应变量的边际效应。讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别及其对模型稳定性的影响。 5.2 模型选择与正则化方法简介： 介绍在包含大量潜在预测变量时，如何进行科学的模型选择（如逐步回归、AIC/BIC信息准则）。初步引入维度缩减和正则化（如岭回归L2和Lasso回归L1）的概念，解释它们如何在牺牲轻微拟合度的前提下，通过惩罚复杂性来提高模型的泛化能力和稳定性，为现代预测模型打下理论铺垫。 5.3 方差分析（ANOVA）的统计视角： 将ANOVA视为一种特殊的线性模型，重点阐述其核心思想——比较不同组别均值差异的统计检验。通过F检验的原理，读者将理解如何科学地判断分类变量对定量结果的影响。 --- 本书特色： 本书侧重于理论的严谨性与实际操作的清晰衔接。每章均配有精心设计的案例说明，这些案例不依赖于任何特定的软件工具，而是旨在揭示统计概念背后的数学逻辑。我们力求在不预设读者具备高深微积分背景的前提下，确保对核心推导的完整呈现，使读者能够真正掌握从数据收集到结论推导的完整分析流程，建立起对数据科学的深刻洞察力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《应用线性回归》简直是打开了我理解数据分析的一扇新大门！我一直觉得统计学和数学理论过于枯燥，但在阅读这本书的过程中，作者巧妙地将复杂的线性回归模型与实际生活中的案例紧密结合起来，让我这个非科班出身的读者也能轻松入门。书中对数据预处理的讲解尤为细致，从缺失值处理到异常值检测，每一步骤都配有清晰的代码示例，让人可以立刻上手操作。特别是关于模型假设检验的那一章，它没有停留在抽象的公式推导上，而是用生动的比喻解释了多重共线性、异方差性这些常见问题的成因和对策，这对于我这种需要将分析结果汇报给非技术背景同事的人来说，简直是福音。我尤其欣赏作者在介绍变量选择方法时所展现的审慎态度，不再是简单地罗列算法，而是深入探讨了每种方法背后的统计学原理及其在特定业务场景下的适用性。读完前几章，我已经迫不及待地想把我手头上的客户流失预测项目用书中学到的工具重新梳理一遍了。这本书的结构设计非常合理，循序渐进，不会让人有“一口吃不成胖子”的挫败感，是真正意义上的“应用”导向型教材。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和例子的选择非常具有“工程师气质”。它没有花里胡哨的色彩或图表，一切都以清晰、高效地传达信息为目标。我之所以推荐给我的团队，主要是因为它在处理复杂数据结构方面的实用性极强。比如，书中关于面板数据回归（Panel Data Regression）和时间序列中自相关问题的处理，讲解得非常到位。很多教科书会把这些内容当成高级主题一笔带过，但《应用线性回归》却用非常直观的方式展示了固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的选择标准，这对于处理金融或宏观经济数据至关重要。此外，作者在讨论非正态分布数据时的稳健回归方法（Robust Regression）也令人印象深刻，这在真实世界中，数据往往是不完美的，能提供一套应对脏数据的工具箱，比纯理论推导更有价值。读完这本书，我感觉自己对构建长期预测模型时的不确定性管理能力有了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书最独特的地方，在于它对于线性回归的“边界”有着清醒的认识。它没有过度推销线性模型万能的观点，反而坦诚地指出了在线性假设被严重违反时，应该如何优雅地转向非线性或广义线性模型。其中关于模型设定误差（Misspecification）的讨论非常深入，它不仅告诉你出错了，还指导你如何通过残差分析来定位是遗漏了重要变量，还是变量的函数形式设定错误。这种严谨和诚实的态度，让读者在使用线性模型时，能够保持一份必要的警惕。我还注意到，作者在介绍如何通过数据可视化（比如分面图或箱线图）来预判变量之间关系的形态时，给出了许多巧妙的技巧，这些技巧在快速探索性数据分析（EDA）阶段极为高效。对于那些想要建立一个可靠、可解释预测系统的从业者而言，这本书提供的不仅仅是公式，更是一种系统性的思考框架。

评分☆☆☆☆☆

我当初买这本书时，主要是冲着它名字里“应用”二字去的，希望它能帮我快速解决实际问题。事实证明，它确实是一个实用的工具箱。与其他偏重数学证明的书籍相比，这本书的侧重点在于“如何操作和验证”。例如，关于如何使用交叉验证（Cross-Validation）来评估回归模型的泛化能力，书中的步骤讲解得非常清晰，甚至细化到了K折交叉验证的参数设置对最终性能的影响。更难得的是，书中还涉及了一些现代统计学中常用的计算效率考量，比如在大数据集上进行模型拟合时的优化策略。对于我这个需要处理TB级别数据量的团队来说，了解如何权衡模型的解释性和计算成本至关重要。这本书的价值在于，它成功地架起了学术严谨性和工程实用性之间的桥梁，让我们在追求模型精度的同时，也能确保模型的可解释性、稳定性和可操作性。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个数据建模的实战项目中被迫拿起这本《应用线性回归》的。坦白说，一开始我对市面上这类书籍都抱有怀疑态度，总觉得它们要么过于学术化，要么就是浅尝辄止的“快餐读物”。然而，这本书的深度和广度超出了我的预期。它最让我感到震撼的是对“模型解释性”的强调。在如今这个“黑箱模型”盛行的时代，能够清晰、有力地向决策层传达“为什么是这个结果”的能力变得异常宝贵。作者花了大量篇幅讨论如何解读回归系数的置信区间，如何构建有说服力的残差图，以及如何利用交互项来揭示变量间的非线性关系。那些关于模型诊断的章节，不是简单地罗列R或Python的函数，而是深入挖掘了背后统计推断的逻辑链条。我特别喜欢书中关于模型对比和模型选择的章节，它不是简单地比较$R^2$的高低，而是引入了信息准则（如AIC、BIC）的权衡艺术，这让我的模型选择过程不再是凭感觉，而是有了坚实的理论支撑。对于有一定基础，但想把线性回归“用好”的工程师和分析师来说，这本书提供了从“会算”到“会用”的质变。

评分☆☆☆☆☆

不太懂...

评分☆☆☆☆☆

比那本应用线性回归基础好

评分☆☆☆☆☆

不太懂...

评分☆☆☆☆☆

一坨屎。

评分☆☆☆☆☆

一坨屎。