结构方程模型导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:安徽大学出版社

作者:李健宁

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2004-3

价格:21.0

装帧:平装

isbn号码:9787810527125

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 结构方程模型
• SEM
• 统计学
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育测量
• 模型构建
• AMOS
• LISREL

好的，这是一本关于统计建模的图书简介，不涉及结构方程模型。 --- 《现代统计建模：原理与实践》 图书简介 在当今数据驱动的世界中，理解和运用先进的统计建模技术是进行严谨科学研究、有效商业决策和深入社会现象分析的基石。《现代统计建模：原理与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的统计建模框架，重点聚焦于回归分析的扩展、广义线性模型、时间序列分析以及基于数据的预测方法。本书强调理论基础与实际应用相结合，引导读者从传统统计方法平稳过渡到更复杂的现代建模范式。 本书分为四个主要部分，层层递进，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为何要这样做”。 第一部分：经典回归的深化与扩展 本部分首先回顾了普通最小二乘（OLS）回归的理论基础，强调了其核心假设及其在实际应用中可能被违反的情况。随后，我们将重点扩展到OLS之外的领域。 遗漏变量与内生性问题： 我们详细探讨了在观测数据中常见的内生性偏差来源，包括遗漏变量偏误、测量误差和同时性。针对这些问题，本书深入介绍了工具变量（IV）方法，包括两阶段最小二乘（2SLS）的推导和实施，并讨论了广义矩估计（GMM）作为更灵活的估计框架。 模型设定误差与稳健性： 读者将学习如何诊断模型设定不当（如函数形式错误、异方差或自相关）带来的后果。我们将介绍一系列稳健性检验和估计技术，如异方差一致性标准误（如White/Huber-White修正）和聚类标准误，确保推断的可靠性。 离散因变量建模： 传统线性模型不适用于因变量为二元（是/否）、计数（次数）或比例数据的情况。本部分详尽讲解了逻辑回归（Logit）和概率回归（Probit）模型，重点剖析了其解释的非线性性质和边际效应的计算。对于计数数据，我们将介绍泊松回归和负二项回归，并讨论如何根据数据的过度分散程度选择合适的模型。 第二部分：广义线性模型（GLM）的统一视角 广义线性模型（GLM）提供了一个统一的框架来处理各种类型的因变量分布。本部分将 GLM 的理论与实践紧密结合。 指数族分布： 我们将从指数族分布的数学特性出发，解释泊松、正态、二项等常见分布如何统一于 GLM 框架之下。重点阐述了链接函数（Link Function）在连接线性预测器与期望响应之间的关键作用。 模型选择与拟合诊断： 学习如何评估 GLM 的拟合优度，包括偏离（Deviance）统计量、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。此外，本书还介绍诊断非线性模型残差和离群点的方法，例如残差的标准化和影响力的评估。 混合效应模型初步： 针对具有层次结构或重复测量的数据，本部分引入了线性混合效应模型（LMM）的初步概念，解释了随机效应与固定效应的区别，并展示了如何处理组间和组内的相关性。 第三部分：时间序列分析与预测 本部分完全聚焦于具有时间依赖性的数据结构，这是金融、经济和环境科学中不可或缺的分析工具。 平稳性与检验： 我们首先定义了时间序列的平稳性概念，并详细介绍了 ADF 检验、KPSS 检验等单位根检验方法。理解平稳性是构建有效时间序列模型的先决条件。 自回归与移动平均模型（ARMA/ARIMA）： 本部分深入剖析了自回归（AR）、移动平均（MA）过程及其组合 ARMA 模型。读者将学会如何使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图谱来识别模型的阶数（p 和 q），并掌握 ARIMA 模型（包含差分操作）的完整建立流程。 波动性建模： 针对金融数据中普遍存在的波动率集聚现象，本书详细介绍了 ARCH 和 GARCH 模型。我们不仅解释了这些模型的数学结构，还展示了如何估计、诊断和利用它们进行更准确的波动率预测。 向量自回归（VAR）模型： 当需要同时分析多个相互影响的时间序列时，VAR 模型成为关键工具。本书阐述了 VAR 模型的建立、格兰杰因果关系检验，以及脉冲响应函数（IRF）在解释系统动态冲击传播中的应用。 第四部分：数据降维与前沿预测技术 最后一部分将目光投向处理高维数据和提升预测精度的现代统计技术。 主成分分析（PCA）： 介绍 PCA 作为一种线性降维技术，用于识别数据中信息量最大的正交方向。我们将侧重于如何解释主成分的方差贡献率，以及在回归建模中如何使用主成分回归。 因子分析（FA）： 区别于 PCA 的数据压缩目的，本节关注因子分析（FA）如何探索潜在的、不可观测的因子结构，这在心理测量学和市场研究中尤为重要。 岭回归与 Lasso（正则化）： 面对多重共线性或特征过多的回归问题，标准 OLS 会失效。我们详细讲解了岭回归（Ridge Regression）和 Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的惩罚机制，展示了它们如何通过收缩系数来提高模型的稳定性和预测能力，并讨论了 Lasso 在变量选择中的作用。 模型验证与交叉验证： 强调统计模型构建的最终目标是良好的预测性能。因此，本书专门用一章篇幅讲解了如何科学地划分训练集和测试集，以及 K 折交叉验证、留一法交叉验证等技术在评估模型泛化能力中的应用。 --- 《现代统计建模：原理与实践》的特色在于其平衡性：它既提供了坚实的数学推导，确保读者对模型背后的逻辑有深刻的理解；又配备了大量的实际案例演示（使用主流统计软件进行操作说明），使读者能够立即将所学知识应用于自己的研究项目中。本书适合高年级本科生、研究生、以及需要运用和解释复杂统计模型的研究人员和数据分析专业人士。

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这本书在处理软件应用和实际案例展示方面，做得非常到位，真正实现了理论与实践的无缝对接。我特别喜欢它在介绍完一种模型后，紧接着就会提供一个完整的、从数据导入到结果解释的全流程演示。这些案例不仅仅是走个过场，而是深入探讨了结果的统计显著性、效应量的大小，以及这些发现对现实研究问题的指导意义。作者似乎很清楚，对于研究人员而言，最终的价值是将分析结果清晰、有力地传达出去。因此，书中对于报告结果和图表展示的建议非常具有操作性。我尝试按照书中的步骤复现了几个例子，发现只要遵循这些清晰的指导，即便是复杂模型的拟合诊断也能变得井井有条，极大地增强了我对后续独立研究的信心。

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我通常阅读统计学书籍都会感到头晕目眩，但这本书的语言风格却出奇地平易近人，仿佛作者在努力消除读者与复杂数学概念之间的隔阂。它的叙述流畅，偶尔还会穿插一些作者在实际研究中遇到的“坑”和解决方法，这些“过来人”的经验分享，比纯理论的论述更有说服力。例如，书中对测量误差处理的章节，没有简单地用几个符号带过，而是详细分析了系统误差和随机误差在模型构建中的具体影响，以及相应的修正策略。这种细致入微的讲解，体现了作者深厚的实践功底。阅读体验上，我感觉自己像是在跟随一位耐心的导师进行项目辅导，遇到难题时，作者总能及时给出清晰的路径指引，而不是一味地抛出挑战。这本书的价值，在于它成功地将“高冷”的统计学变得“接地气”了。

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从结构上看，这本书的章节安排极具层次感，它遵循了研究问题的自然演进顺序。它没有急于在开头就抛出复杂的结构方程，而是从基础的因子分析和回归模型开始，逐步引入潜变量的概念，就像搭积木一样，每完成一层，下一层的构建就变得更加稳固。这种渐进式的学习路径，使得复杂的概念得以被拆解和消化。特别是关于模型定性和定量的平衡处理，令人印象深刻。作者在讨论模型识别性时，引用了多个反例，直观地说明了“模型不适宜”可能带来的灾难性后果，这种警示性的叙述方式，促使读者在建立模型时保持高度的谨慎和责任感。这本书的深度和严谨性，使得它不仅仅是一本入门读物，更像是一份可以长期参考的、关于科学建模伦理与方法的宝典。

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这本书的封面设计得很有现代感，色彩搭配沉稳又不失活力，拿在手里感觉质感很棒。我本来对这类统计类的书籍抱有刻板印象，觉得会枯燥乏味，但这本书的排版非常清晰，很多图表和示意图都做得十分精美，让人在阅读复杂的理论时能够有一个直观的理解。特别是章节之间的逻辑衔接，过渡得非常自然，即便是初学者也能跟上作者的思路。作者在构建理论框架时，似乎花费了大量精力去平衡深度与广度，既没有为了追求高深而堆砌晦涩难懂的术语，也没有为了迎合大众而流于表面。这种平衡感，让我在翻阅的过程中，能够持续地保持学习的动力。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是会先用一个贴近实际的例子来打比方，这种“润物细无声”的教学方式，大大降低了我的心理门槛。整体来看，这是一本在视觉体验和内容呈现上都做得相当出色的学术入门读物。

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这本书的内容组织方式，简直像一位经验丰富的老教授在面对面授课，节奏把握得恰到好处。它不是那种简单罗列公式和假设检验步骤的教科书，而是更侧重于“为什么”和“怎么办”。我发现作者在讲解每一个关键步骤时，都会深入剖析其背后的统计学原理，让你不仅知道如何操作，更明白操作背后的逻辑支撑是什么。书中对模型设定的讨论尤为精彩，它没有给出一个“万能公式”，而是详细阐述了不同研究情境下，选择不同模型的考量因素，比如数据分布的特点、理论假设的强度等。这种批判性思维的引导，远比死记硬背公式要宝贵得多。对于我这种渴望深入理解而非仅仅停留在工具层面的读者来说，这本书提供的思维框架是无价的。它教我的不是如何成为一个计算器操作员，而是如何成为一个有判断力的研究者。

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