Applied Linear Regression Models - 4th Edition with Student CD pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Michael Kutner

出品人:

页数:701

译者:

出版时间:2004-2-16

价格:142.76

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073014661

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份针对一本假设的、与《Applied Linear Regression Models - 4th Edition with Student CD》内容不重叠的教材的详细图书简介。这份简介将侧重于介绍一门涵盖现代数据科学基础、统计计算和高级模型构建方法的课程。 --- 现代统计建模与数据科学：从理论到实践 本书聚焦于为读者提供一套全面、与时俱进的统计建模和数据科学技能体系。在当前数据爆炸的时代，理解和运用强大的统计工具来从复杂数据集中提取有效洞察变得至关重要。本书旨在弥合传统统计理论与现代计算实践之间的鸿沟，为有志于成为数据科学家、高级数据分析师或量化研究人员的读者奠定坚实的理论与应用基础。 第一部分：统计推断与基础模型重构 本部分首先巩固读者对统计学基本原理的理解，并将其提升至现代分析的视角。我们不再仅仅停留在经典线性模型的表层，而是深入探讨其背后的假设检验、效率与一致性。 第1章：概率论与统计基础的现代视角 本章将回顾概率分布的性质（正态、泊松、负二项等），重点关注它们在实际建模（如计数数据和稀疏数据）中的选择标准。我们将引入信息论的概念，如最大似然原理的直观解释，并探讨贝叶斯思想的萌芽，为后续的全面贝叶斯方法做铺垫。重点分析“小样本”与“大样本”推断策略的差异。 第2章：广义线性模型（GLM）的深入解析 本书将广义线性模型置于核心地位，它超越了传统线性模型的限制。详细讲解链接函数（Link Functions）的选择与影响，包括Logit、Probit和Log-Log模型。我们不仅处理二元和计数响应变量，还将深入探讨泊松回归在事件发生率建模中的应用，以及Gamma分布在处理非负、右偏数据时的优势。此外，本章会用实例展示如何诊断模型失拟（Overdispersion and Underdispersion）问题，并介绍准似然（Quasi-Likelihood）估计作为稳健替代方案。 第3章：模型诊断与稳健性评估 传统模型诊断（如残差分析）在现代高维数据中往往效率低下。本章将重点介绍对模型假设的稳健性检验。我们将详细讨论影响函数的应用，以及Cook's Distance和Leverage Point的现代解释。核心内容包括：如何使用Bootstrap和Jackknife方法来评估估计量的稳定性，以及在存在异常值时，如何采用稳健回归技术（如M-估计和S-估计）来获取更可靠的参数估计。 第二部分：高维、非线性与结构化模型 随着数据维度和复杂性的增加，传统的最小二乘法和标准GLM开始力不从心。本部分引入更复杂的结构和方法来处理现代数据集的内在挑战。 第4章：线性模型的扩展：混合效应模型（Mixed-Effects Models） 本章专注于处理具有层次结构或重复测量的复杂数据。我们将详细介绍随机截距模型和随机斜率模型的建立、解释和拟合。内容涵盖如何处理非独立同分布的误差结构，以及如何利用REML（Restricted Maximum Likelihood）和ML方法进行模型选择。通过实际的纵向数据案例，展示如何从固定效应中分离出个体间的变异。 第5章：非参数回归与平滑方法 当数据的内在关系是非线性且无法用简单的函数形式捕捉时，非参数方法成为关键。本章介绍局部加权回归（LOESS/LOWESS）的基本思想，并深入探讨样条函数（Splines）：包括回归样条、自然样条和收缩样条（Smoothing Splines）。重点在于如何通过交叉验证（Cross-Validation）来选择最优的平滑度参数（Lambda），以平衡拟合度和模型复杂度。 第6章：频率派与贝叶斯模型的桥梁：正则化与惩罚 本章探讨如何通过引入惩罚项来控制模型复杂度，从而应对多重共线性（Multicollinearity）和模型过拟合问题。详细介绍岭回归（Ridge Regression）的原理及其对系数收缩的作用，以及Lasso回归带来的变量选择（Sparsity）能力。更重要的是，本书将介绍Elastic Net，它结合了两者的优点。本章还将简要介绍惩罚回归在GLM框架下的应用，如惩罚的Logit模型。 第三部分：现代计算方法与高级主题 本部分将数据分析的重点转向计算效率、大数据处理以及面向预测的建模策略。 第7章：计算统计学：模拟、重采样与高性能求解器 强大的计算能力是现代统计学的支柱。本章将介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基础，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器，用于求解难以解析的后验分布。同时，我们将深入讲解Bootstrap在估计标准误差和构建置信区间中的实际操作和理论依据。对读者而言，掌握如何使用R或Python库高效执行这些迭代过程至关重要。 第8章：时间序列分析的结构化建模 本书将时间序列分析视为一种特殊的回归建模。重点关注ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的识别、估计和诊断。将详细解释平稳性（Stationarity）的检验（如ADF检验），以及如何通过ACF和PACF图谱来识别合适的模型阶数。此外，还会引入向量自回归（VAR）模型，用以分析多个相互依赖时间序列之间的动态关系。 第9章：生存分析与事件历史建模 在医学、工程可靠性和市场营销领域，数据往往关注“事件发生”的时间点。本章介绍生存数据的特殊性（右删失）。核心内容包括：Kaplan-Meier估计器用于非参数估计，Log-Rank检验用于组间比较，以及Cox比例风险（Proportional Hazards）模型的建立与解释。本章会强调如何处理协变量对风险率的乘性影响。 附录：计算环境与工具 本书强调实践操作，因此附录将详细介绍如何利用现代编程语言（如R或Python）及其核心统计库（如`statsmodels`或`scikit-learn`的高级功能）来实现前述所有模型。重点在于数据预处理、模型拟合的代码实现、结果可视化以及性能评估指标的计算。 本书特色： 理论与实践的平衡： 每一核心理论介绍后，均配有详尽的案例研究，展示如何使用前沿的统计软件工具进行操作。 强调模型选择的艺术： 不仅仅是教会读者拟合模型，更侧重于如何根据数据特性、研究目标和计算限制，批判性地选择最合适的统计框架。 面向前沿： 覆盖了传统教材中往往忽略的混合模型、正则化方法和计算密集型技术，确保读者知识体系的先进性。 适合人群： 统计学、数学、工程学、经济学及计算机科学等专业的高年级本科生和研究生，以及需要深入理解并应用高级统计方法的专业数据分析师。学习本书需要读者具备基础的微积分、线性代数知识以及基础的回归分析概念。

评分☆☆☆☆☆

it's a well written book. The reprinted one is also good thought the papers are really thin. The best thing is that it still contains the original cd from the book, giving some data and answers.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

从一个应用者的角度来看，这本书的实用性是毋庸置疑的，它成功地架起了理论与实践之间的鸿沟。书中涵盖的案例选择非常贴合真实世界的研究场景，无论是经济学中的宏观指标预测，还是生物学中的剂量反应分析，都有详尽的实例支撑。我尤其欣赏作者在介绍不同模型变体（比如广义线性模型GLM）时，并没有停留在公式堆砌，而是非常耐心地解释了选择特定分布（如泊松分布、负二项分布）背后的统计学直觉。这使得在面对一个全新的数据集时，我不再是盲目地尝试，而是能够根据数据的特征和研究目标，有目的地选择最合适的建模工具。书中对模型诊断的章节，简直是每一个数据分析师的“急救手册”，教会你如何识别并处理多重共线性、异方差性等常见陷阱，确保最终输出的结果是可靠且可信的。

评分☆☆☆☆☆

我购买的是第四版，能明显感觉到它在与时俱进，吸纳了近些年统计学界对回归模型局限性的反思。虽然核心的经典线性回归理论保持不变，但新增的章节和对现有方法的更新，明显体现了对现代数据科学挑战的回应。比如，对于高维数据和正则化（如Ridge, Lasso）的介绍虽然不像专门的机器学习书籍那样深入到算法的每一个细节，但作为经典回归理论的延伸和补充，其引入的时机和解释的清晰度把握得恰到好处，为读者向更复杂的预测模型过渡提供了平滑的桥梁。这种对经典理论的坚守与对新兴趋势的审慎接纳相结合的编纂方式，使得这本书的生命力极强，即便是在机器学习大行其道的今天，它依然是理解一切基于最小二乘原理模型的基石，是书架上不可替代的常青树。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个学期的时间，才算是勉强消化了这本书的前半部分内容，坦白说，它的深度和广度远超我最初的预期。作者的叙述风格非常严谨，几乎没有“水分”，每一个定理的推导都建立在一系列清晰的逻辑基础之上，要求读者必须保持高度的专注力。初次接触线性回归时，我以为它不过是几个简单的最小二乘法公式，但这本书彻底颠覆了我的认知，它深入探讨了模型假设的检验、残差分析的精妙之处，以及在违反这些假设时，如何运用稳健（Robust）或加权最小二乘（WLS）等进阶技术来挽救模型。这种从基础到前沿的梯度设计，虽然过程充满挑战，但一旦跨越那些关键的知识点，你会感觉自己对数据背后的随机过程有了全新的、近乎哲学的理解。它不仅仅是一本“如何做回归”的书，更是一本关于“如何科学地、审慎地对待数据模型”的指南，对建立扎实的统计思维框架至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量简直是教科书中的典范，厚实的纸张拿在手里就有一种沉甸甸的可靠感，油墨的印制清晰锐利，即便是复杂的公式和图表也能展现出极高的辨识度，这对于需要长时间盯着数学符号看的学习者来说，无疑是一种福音。内页的排版设计也十分考究，合理的行距和页边距，让阅读体验大幅提升，长时间研读也不会感到眼睛过于疲劳。特别值得一提的是，随书附带的那个“学生光盘”——虽然在这个时代听起来有点复古，但里面收录的配套学习资源，包括数据集、代码示例和额外的习题解析，都是无价之宝。我用它配合书本内容进行了几次实际操作练习，发现光盘中的材料组织得非常有条理，可以直接用于复现书中的案例分析，极大地弥补了纯理论学习带来的抽象感。对于那些希望不仅仅停留在理解概念，更希望掌握实际建模技能的读者，这个附加资源包的价值简直是物超所值。光是冲着这份对细节的关注和对学习者的友好度，就足以让它在众多教材中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“厚度”常常让人望而生畏，但请相信我，每一个章节的权重都是均衡的，不存在为了凑页数而强行填充的内容。它非常适合作为研究生或高年级本科生的核心教材，因为它对读者的数学背景有一定的要求，特别是线性代数和概率论的基础要扎实，否则在理解矩阵表示和随机变量推导时会感到吃力。相比于一些只侧重于软件操作指南的“速成手册”，这本书的价值在于培养一种“底层思维”。比如，它会让你思考为什么R方会随着变量增加而虚高，以及如何通过调整模型结构来真正提高解释力，而不是简单地追求一个好看的拟合度数字。这本书迫使你从“黑箱”操作中走出来，去理解模型内部的运作机制，这才是成为一个真正独立思考的统计学家的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

minitab…感觉有点老…

评分☆☆☆☆☆

算是经典教材

评分☆☆☆☆☆

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算是经典教材

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2019.09.26 现在是开学的第5周 老师快速地过完了前11章，并告诉我们期末考试有70%的内容来自前11章。看来之后得自己好好消化消化