例解回归分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:中国统计

作者:查特基

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-12-01

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787503744280

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 研究方法
• Statistics
• 探索性分析
• regression
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 模型构建
• 统计建模
• 线性回归
• 多元回归
• 假设检验
• R语言

好的，以下是一份为一本名为《例解回归分析》的书籍撰写的、不包含任何该书内容的详细图书简介。 --- 图书名称： （此部分留空，此处是为《例解回归分析》准备的简介） 图书简介： 《探索数据背后的规律：统计推断与高级模型构建》 引言：数据洪流中的导航指南 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、揭示未知、优化流程的核心资产。然而，原始数据往往是嘈杂、复杂且难以直接解读的。我们需要一套行之有效的工具和方法论，将这些原始数据转化为具有洞察力的知识。本书并非专注于某一特定领域的应用，而是致力于构建一套坚实的、适用于多学科背景的统计推断与高级模型构建的理论框架。我们旨在为读者提供一种理解数据生成过程、量化不确定性、并基于严谨数学基础进行预测和决策的系统方法。 第一部分：统计推断的基石——理解随机性与证据强度 本部分深入探讨了现代统计学赖以生存的理论基石，重点在于如何从样本信息推断出对总体特性的认识。我们首先从概率论的基础出发，回顾了随机变量、概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布）的特性，并强调了中心极限定理在实际应用中的重要性。 随后，我们将焦点转向推断的核心——参数估计。读者将学习到如何使用点估计（如矩估计法、最大似然估计法）来逼近总体参数，并深入理解区间估计的意义，特别是置信区间的构造与解释。此处我们着重强调，置信区间并非关于参数本身的概率，而是对估计过程可靠性的度量。 推断的另一大支柱是假设检验。本书系统地阐述了零假设与备择假设的构建逻辑，详细介绍了 $p$ 值的正确理解与滥用，以及第一类和第二类错误的概念。我们将展示如何根据数据特性选择合适的检验统计量（如 $t$ 检验、 $chi^2$ 检验、 $F$ 检验），并讨论非参数检验在数据分布未知或偏离正态性假设时的适用场景。我们不仅停留在方法的介绍，更强调检验的统计功效（Power）分析，确保研究设计的有效性。 第二部分：广义线性模型与非参数方法——超越正态假设 传统的统计模型往往建立在响应变量服从正态分布的严格假设之上。然而，现实世界中的许多数据类型，如计数数据、比例数据、生存时间数据，并不满足这一条件。本部分将读者带入更广阔的建模领域。 我们将详细解析广义线性模型（GLM）的结构，包括其核心组成部分：随机性组件（指数族分布）、线性预测器以及链接函数。通过对数几率模型（Logistic Regression，用于二元响应）和泊松模型（Poisson Regression，用于计数数据）的深度剖析，读者将掌握如何利用指数族分布的优雅性来处理非正态响应变量。书中将包含大量关于模型拟合、残差分析，特别是针对异方差性和过度离散（Overdispersion）问题的处理策略。 此外，我们探讨了方差分析（ANOVA）的本质，并将其置于一般线性模型（GLM的特例）的框架下进行理解，重点解析多因素设计的交互作用效应的解释。 对于那些模型假设难以满足，或者数据结构高度复杂的场景，本书介绍了非参数统计方法。内容涵盖非参数回归的初步概念，以及如秩和检验（Wilcoxon/Mann-Whitney U 检验）等在比较分布形状上的应用，强调了在模型设定不明确时，非参数方法提供的一种稳健的替代途径。 第三部分：时间序列分析——序列依赖性的揭示 时间序列数据，因其固有的时间依赖性，对传统独立同分布的统计方法提出了巨大挑战。本部分聚焦于如何捕捉和建模这种序列相关性。 我们首先建立平稳性的概念，并介绍检验平稳性的工具，如自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。平稳性是许多经典时间序列模型的前提。 随后，我们将深入探讨ARIMA模型族，包括自回归（AR）、移动平均（MA）以及它们与差分的结合（ARIMA）。读者将学习如何通过识别（Identification）、估计（Estimation）和诊断检验（Diagnostic Checking）这三个步骤，系统地构建和优化一个时间序列模型。对于非平稳序列，差分操作的理论依据和实际应用将被详尽阐述。 除了单变量模型，本书还介绍了向量自回归（VAR）模型，用于分析多个时间序列之间的相互影响和动态反馈机制。我们还将简要介绍对波动性建模至关重要的ARCH/GARCH模型，这对于金融时间序列的分析尤为关键，展示了如何量化和预测时间序列的非恒定方差。 第四部分：贝叶斯统计学导论——从概率到信念的更新 在现代统计思想的版图中，贝叶斯方法提供了一种与传统频率学派截然不同的视角。本部分旨在为读者搭建一座通往贝叶斯推理的桥梁。 我们将从贝叶斯定理出发，阐述先验信息在统计分析中的作用。本书详细解释了共轭先验、非共轭先验的选择原则，以及如何根据观测数据计算出后验分布。 重点内容将集中在后验分布的计算和解释上。由于许多复杂模型的后验分布难以解析求解，本书将介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的核心思想，特别是吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法。我们将通过实际的建模案例展示如何使用MCMC模拟来获得参数的后验均值、标准差和可信区间（贝叶斯的可信区间，与频率学派的置信区间有本质区别）。 贝叶斯模型的优势在于其自然地处理复杂层次结构和不确定性传播的能力，本书将引导读者理解如何利用这种框架构建更加灵活和直观的统计模型。 结论：从模型到行动 本书的最终目标是培养读者将统计工具应用于复杂实际问题的能力。我们相信，理解模型背后的数学原理和假设限制，远比仅仅记住公式更为重要。通过对上述四大板块的系统学习，读者将具备构建、检验、解释和批判性评估各种统计模型的深厚功底，从而在科学研究、商业分析乃至政策制定中，更加自信、严谨地驾驭数据，做出基于证据的可靠决策。本书为追求统计深度与模型广度的学习者提供了坚实的学术阶梯。 ---

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没答案就尼玛离谱呜呜呜全英文的本来就看不懂惹还没有答案哭死了

评分☆☆☆☆☆

周纪芗審的譯稿... (側重數據分析，有機會再看再學遍)

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回归分析，把你拿下！ 例子比较多，且讲了很多具体的方法。但没有结合统计软件工具。

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周纪芗審的譯稿... (側重數據分析，有機會再看再學遍)

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回归分析，把你拿下！ 例子比较多，且讲了很多具体的方法。但没有结合统计软件工具。