Logistic Regression Using the SAS System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:WA (Wiley-SAS)

作者:Paul D. Allison

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2001-12-21

价格:USD 74.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780471221753

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Logistic Regression
• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Biostatistics
• Healthcare
• Predictive Modeling
• Machine Learning
• Regression Analysis

《深入理解统计建模：基于R的广义线性模型实践》 内容简介 本书旨在为数据科学爱好者、统计分析师以及需要利用统计方法解决实际问题的专业人士提供一本全面而深入的指南，专注于R语言在实现广义线性模型（GLM）中的应用。我们聚焦于理论基础与实际操作的完美结合，确保读者不仅能熟练地运行代码，更能深刻理解模型背后的统计学原理及其在特定场景下的适用性。 本书的结构经过精心设计，从基础的线性模型回顾开始，逐步过渡到更复杂、更具现实意义的广义线性模型框架。我们不局限于单一的回归类型，而是系统地探讨了逻辑回归、泊松回归、负二项回归等核心模型，并涵盖了它们在二元、计数、比例等不同数据类型上的应用。 第一部分：回归分析的理论基石与R语言入门 在本书的开篇，我们首先对经典的线性回归模型（Ordinary Least Squares, OLS）进行回顾与深入剖析。我们将详细讨论线性模型的关键假设（如残差的正态性、同方差性、独立性），并通过一系列精心挑选的R代码示例，展示如何使用`lm()`函数进行模型拟合、诊断和解释。重点在于诊断图表的解读，包括残差图、QQ图以及影响点分析，这是构建稳健模型不可或缺的步骤。 随后，我们引入了统计建模的核心挑战：当响应变量不满足正态性假设时该如何处理。这里，本书自然地引出了指数族分布的概念，这是理解广义线性模型的关键桥梁。我们将用通俗易懂的语言解释指数族分布的特性，并详细介绍链接函数（Link Function）和均值函数（Mean Function）在连接线性预测器与响应变量期望值中的核心作用。 第二部分：核心广义线性模型（GLM）的构建与应用 本书的中心部分将精力集中在应用最广泛的几种GLM上。 逻辑回归（Logistic Regression）的精细化处理： 尽管许多教材仅停留在二元逻辑回归的介绍，本书将深度探讨其背后的原理，包括Logit变换。我们将展示如何处理多类别响应变量，包括有序 Logit（Ordinal Logistic Regression）和多项式 Logit（Multinomial Logistic Regression）。对于模型拟合后的评估，我们不仅仅依赖于传统的显著性检验，更会投入大量篇幅讲解ROC曲线、AUC值、提升图（Lift Charts）以及如何构建和解释混淆矩阵，尤其关注敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity）的权衡。在R中，我们将广泛使用`glm()`函数，并结合`car`包和`pROC`包进行高级诊断。 泊松回归与计数数据分析： 计数数据（如事件发生次数、缺陷数量）在实际应用中非常常见。本书将详细阐述泊松回归的适用条件，特别是其对均值等于方差的假设。一个重要的章节将专门讨论“过度分散”（Overdispersion）问题，并提供解决方案，例如切换到负二项回归（Negative Binomial Regression）。我们不仅会演示如何使用`glm.nb()`或负二项模型函数，还会深入对比泊松模型与负二项模型在拟合优度上的差异。 处理非标准数据结构： 统计建模的挑战往往在于数据结构的多样性。本书将拓展到更高级的主题，例如： 零膨胀模型（Zero-Inflated Models）： 针对那些零值观测点远多于泊松分布预期的计数数据，我们将介绍零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项（ZINB）模型，阐述其双重过程的结构（一个过程决定是否为零，另一个过程决定零的程度或非零值）。 生存分析导论（Survival Analysis Primer）： 虽然生存分析是一个庞大的领域，但本书会将其中的核心思想——如Weibull分布和Cox比例风险模型——纳入GLM的框架内进行讨论，介绍如何使用`survival`包进行初步分析。 第三部分：模型诊断、稳健性与模型选择 一个优秀的统计分析师不仅会拟合模型，更懂得如何质疑和检验模型的有效性。本书的后半部分致力于提升模型的诊断能力。 我们将详细介绍如何使用偏差残差（Deviance Residuals）、Pearson残差等，取代传统的残差，以适应非正态分布的响应变量。离群值和高杠杆点（High Leverage Points）的识别在GLM中同样关键，我们将展示如何计算和解释Cook’s distance在非线性模型中的应用。 在模型选择方面，我们不推崇“黑箱式”的模型自动选择，而是强调基于统计理论的比较。我们将系统地讲解如何使用AIC、BIC以及似然比检验（Likelihood Ratio Tests）来比较嵌套模型和非嵌套模型，确保最终选择的模型既具有统计学意义，又具有业务可解释性。 最后，本书还将探讨混合效应模型（Mixed-Effects Models） 在GLM中的初步应用，尤其是在处理具有分组结构（如重复测量数据）时，解释随机效应如何帮助我们应对数据间的非独立性问题，为读者在更复杂的分析场景中打下坚实基础。 目标读者 本书假定读者对基础的统计学概念（如均值、方差、假设检验）有基本了解，并熟悉R语言的基本操作。它非常适合研究生、生物统计学人员、金融风险分析师以及任何希望将统计建模能力提升到能够处理真实世界复杂响应变量水平的专业人士。通过本书的学习，读者将能够自信地从数据中提取可靠的、具有解释力的见解。

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