ANOVA pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Pubns

作者:Girden, Ellen R.

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:1991-11

价格:$ 19.15

装帧:Pap

isbn号码:9780803942578

丛书系列:

图书标签:

• 方差分析
• 统计学
• 实验设计
• 数据分析
• 统计推断
• 生物统计
• 医学统计
• R统计
• SPSS
• 统计方法

图书简介： 《大数据时代的实验设计与数据解析：探索变量间的深层关联》 作者： [此处留空，模拟专业作者署名] 出版社： [此处留空，模拟权威学术出版社] 核心主题： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的现代统计学方法论体系，重点关注如何在复杂、多变量的数据环境中构建稳健的实验设计，并运用前沿的数据解析技术揭示变量间的因果关系与相互作用。本书特别强调从研究假设的建立到结论解释的完整过程，适用于科学研究、工程实践、市场分析及社会科学等需要严谨数据支持的领域。 --- 第一部分：实验设计的基石与现代范式（约 400 字） 在信息爆炸的今天，原始数据本身已不再是稀缺资源，真正稀缺的是从数据中提炼出可靠且具有泛化能力的洞察。本书首先奠定了现代实验设计的基础，但视角超越了传统的单因素模型。我们深入探讨了“好”实验的特征——可重复性、高效率与最小化偏倚。 本部分详细介绍了从完全随机化设计（CRD）到分块设计（Blocking Designs）的演变，并重点剖析了因子设计（Factorial Designs）的强大威力。读者将学习如何系统性地考察多个处理因素及其所有可能的交互作用，这对于理解复杂系统至关重要。我们不仅讲解了如何确定样本量以达到预期的统计功效，更引入了混淆变量（Confounding Variables）的识别与控制策略，特别是如何利用配对设计（Paired Designs）和重复测量设计（Repeated Measures Designs）来应对个体异质性带来的挑战。针对现代应用场景，书中还专门开辟章节讨论准实验设计（Quasi-Experimental Designs），如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和断点回归（Regression Discontinuity, RD），这些方法为无法进行理想随机分配的现实问题提供了强有力的解决方案。本书对每种设计的适用条件、优缺点以及具体实施步骤进行了详尽的对比分析，确保读者能够根据自身研究目标做出最恰当的设计选择。 --- 第二部分：线性模型的扩展与模型选择的艺术（约 550 字） 掌握了优秀的设计之后，如何用合适的数学工具来解析数据是成功的关键。本书的第二部分聚焦于广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）及其在非正态数据处理中的应用，超越了仅适用于正态误差的经典回归框架。 我们首先复习了多元线性回归的理论基础，但随后迅速过渡到模型诊断的艺术。识别和处理异常值（Outliers）、高杠杆点（High Leverage Points）以及多重共线性（Multicollinearity）是确保模型可靠性的核心步骤。本书提供了详细的诊断图形（如残差图、杠杆值图）解读指南和具体的修正措施。 随后，内容深入到混合效应模型（Mixed-Effects Models）。在处理具有层次结构或重复测量的数据集时，混合模型是揭示不同水平效应的强大工具。书中通过实际案例，清晰阐述了固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的区别与联系，指导读者如何正确设定随机截距和随机斜率，以精确建模个体间的差异和时间趋势的变异。 此外，针对生存数据、计数数据和比例数据等非连续性响应变量，本书系统介绍了逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）等GLM族成员的构建与解释，强调了对回归系数进行转换（如几率比、风险比）以实现直观理解的重要性。在模型选择方面，本书摒弃了生硬的“一刀切”方法，转而倡导使用信息准则（如 AIC, BIC）和模型简化策略（如逐步回归、惩罚模型）相结合的方法，帮助研究者在模型的拟合优度与简洁性之间找到最佳平衡点。 --- 第三部分：非参数方法与现代数据挖掘的桥梁（约 550 字） 认识到现实世界中许多数据的分布特征难以被严格的参数假设所约束，本书的最后一部分侧重于非参数统计方法以及如何将传统推断性统计学与现代数据挖掘技术相融合。 我们详细介绍了秩检验（Rank Tests）家族，包括曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验和 Friedman 检验，作为当数据不满足正态性或方差齐性假设时的有力替代方案。这些方法的原理和应用条件被清晰地阐述，并与对应的参数检验方法（如 T 检验、经典 F 检验）进行了详细的性能对比。 本书的创新之处在于构建了从经典统计到机器学习的过渡桥梁。我们探讨了非参数回归方法，如局部加权散点平滑（LOESS）和广义加性模型（GAMs），这些方法能够灵活地捕捉数据中复杂的、非线性的关系，而无需预先设定具体的函数形式。 最后，针对高维数据和探索性分析，书中引入了主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）等降维技术，它们在识别潜在结构和提高模型解释力方面发挥着重要作用。每种方法的数学原理、应用场景及如何将其结果整合回实验推断框架，均有细致的论述。全书以强调统计思维的培养为终结，鼓励读者不仅要“会计算”，更要“会思考”，将统计工具视为解决实际问题的强大思维武器，而非单纯的计算过程。 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每章均配有大量源自不同学科领域的真实案例分析，并提供了详细的实施步骤指导。 2. 专注于设计优化： 强调在数据收集阶段就进行优化，而非事后补救。 3. 覆盖范围广泛： 囊括了从经典实验设计到混合模型、再到非参数与探索性分析的完整方法链条。 4. 批判性思维导向： 引导读者深入理解每种方法的局限性、假设条件及其对结论解释的潜在影响。 目标读者： 统计学专业研究生及高年级本科生、进行数据驱动决策的工程师、科研人员（生物医学、工程学、心理学等）、市场研究分析师以及所有希望掌握严谨数据解析能力的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆