Introduction to Linear Regression Analysis, 4th edition Student Solutions Manual pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2007-2-26

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780470125069

丛书系列:

图书标签:

线性回归
回归分析
统计学
数据分析
学生解题手册
高等教育
教材
线性模型
统计建模
应用统计学

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具体描述

A comprehensive and up-to-date introduction to the fundamentals of regression analysis The Fourth Edition of Introduction to Linear Regression Analysis describes both the conventional and less common uses of linear regression in the practical context of today's mathematical and scientific research. This popular book blends both theory and application to equip the reader with an understanding of the basic principles necessary to apply regression model-building techniques in a wide variety of application environments. It assumes a working knowledge of basic statistics and a familiarity with hypothesis testing and confidence intervals, as well as the normal, t, x2, and F distributions. Illustrating all of the major procedures employed by the contemporary software packages MINITAB(r), SAS(r), and S-PLUS(r), the Fourth Edition begins with a general introduction to regression modeling, including typical applications. A host of technical tools are outlined, such as basic inference procedures, introductory aspects of model adequacy checking, and polynomial regression models and their variations. The book discusses how transformations and weighted least squares can be used to resolve problems of model inadequacy and also how to deal with influential observations. Subsequent chapters discuss: Indicator variables and the connection between regression and analysis-of-variance models Variable selection and model-building techniques and strategies The multicollinearity problem--its sources, effects, diagnostics, and remedial measures Robust regression techniques such as M-estimators, and properties of robust estimators The basics of nonlinear regression Generalized linear models Using SAS(r) for regression problems This book is a robust resource that offers solid methodology for statistical practitioners and professionals in the fields of engineering, physical and chemical sciences, economics, management, life and biological sciences, and the social sciences. Both the accompanying FTP site, which contains data sets, extensive problem solutions, software hints, and PowerPoint(r) slides, as well as the book's revised presentation of topics in increasing order of complexity, facilitate its use in a classroom setting. With its new exercises and structure, this book is highly recommended for upper-undergraduate and beginning graduate students in mathematics, engineering, and natural sciences. Scientists and engineers will find the book to be an excellent choice for reference and self-study.

好的，这是一份关于《Introduction to Linear Regression Analysis, 4th edition Student Solutions Manual》之外，关于线性回归分析主题的详细图书简介，旨在涵盖相关领域的重要内容，同时避免提及原书的任何信息。 --- 深入理解与应用：多元统计建模与预测分析图书名称：深入理解与应用：多元统计建模与预测分析作者群：统计学与数据科学领域资深专家团队页数：约 850 页（不含附录）开本：大开本，便于查阅和阅读目标读者：高级本科生、研究生、数据科学家、量化分析师、工程技术人员及需要进行严谨统计建模的专业人士。 --- 内容概要：跨越基础，迈向前沿的统计实践指南本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的统计建模框架，重点聚焦于如何利用多元回归技术有效地处理复杂现实世界数据中的挑战。它不仅仅是描述线性关系的教科书，更是一部强调模型选择、诊断、稳健性检验以及高级拓展应用的实战手册。本书的结构设计，遵循从经典理论的巩固到现代计算方法的集成，确保读者不仅能“会用”模型，更能“理解”模型背后的统计学原理和假设条件。全书内容划分为五大部分，共十八章，每章均配有丰富的理论推导、案例分析和基于主流统计软件（如 R、Python/Statsmodels）的实现指导。 --- 第一部分：回归分析的坚实基础与理论深化（约 200 页）本部分致力于巩固读者对回归分析核心概念的理解，并开始探讨简单模型在实际应用中面临的局限性。第一章：概率论与数理统计回顾系统梳理回归分析所需的概率分布（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）、大数定律与中心极限定理的应用，以及矩估计与最大似然估计（MLE）的基本原理。强调统计推断的哲学基础。第二章：简单线性回归模型（SLR）的再审视不仅仅停留在最小二乘法（OLS）的推导，而是深入探讨了模型设定误差（Misspecification）的后果，严格界定了解释变量（Predictor）的质量标准，并详细分析了拟合优度指标（$R^2$, Adjusted $R^2$）的统计意义及其局限性。第三章：多元线性回归（MLR）：维度扩展与挑战 MLR 的核心内容，包括系数估计、统计推断（假设检验的联合检验与单个检验），以及模型解释的复杂性。重点讲解了多重共线性（Multicollinearity）的识别、影响机制，并引入了初步的方差膨胀因子（VIF）分析。第四章：模型诊断：残差分析的艺术与科学这是区分普通应用与专业分析的关键章节。详细阐述了对 OLS 假设（线性、独立性、同方差性、正态性）的诊断方法。内容包括：标准化残差、学生化残差、Cook 距离、Leverage 值的深入解读，以及对非线性关系和异方差性的可视化与正式检验（如 Breusch-Pagan 检验、White 检验）。 --- 第二部分：模型选择、稳健性与高级诊断（约 220 页）本部分转向更具挑战性的实际建模过程，聚焦于如何科学地构建最优模型，并确保结果的可靠性。第五章：变量选择与模型精简的策略全面对比了逐步回归（Stepwise Selection）、前向选择（Forward Selection）、后向剔除（Backward Elimination）的优缺点及其潜在的统计陷阱（如过度拟合风险）。重点介绍了基于信息准则（AIC, BIC, Adjusted $R^2$）和交叉验证（Cross-Validation）的客观选择标准。第六章：广义线性模型（GLM）的引言在线性模型基础之上，引入了对非正态响应变量（如计数数据、二元或名义数据）的处理框架。详细讲解了 Logit、Probit 模型的推导、系数解释（优势比 Odds Ratio）以及模型拟合的评估（Deviance, Pseudo $R^2$）。第七章：异方差性与序列相关性的应对深入分析了异方差性对 OLS 估计效率和标准误的影响，并详细讲解了加权最小二乘法（WLS）的原理。针对时间序列数据中的序列相关性（自相关），介绍了 Durbin-Watson 检验、Cochrane-Orcutt 迭代法以及使用 HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误的现代方法。第八章：稳健回归技术当数据中存在异常值（Outliers）或模型假设被严重违反时，标准 OLS 方法失效。本章介绍了一系列稳健技术，包括 M 估计量、LTS（Least Trimmed Squares）和 S 估计量，并对比了它们在不同污染程度下的表现。 --- 第三部分：时间序列回归分析（约 180 页）本部分专注于处理具有时间依赖性的数据，这是经济学、金融学和许多工程领域的核心需求。第九章：平稳性与单位根检验时间序列建模的先决条件。详细介绍 ADF 检验、PP 检验等单位根检验方法，并解释了非平稳数据进行回归可能导致的“伪回归”（Spurious Regression）问题。第十～十二章：自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的构建与应用系统讲解了平稳过程的自回归（AR）与移动平均（MA）模型的识别（ACF/PACF 图的解读）、参数估计与模型定阶（Box-Jenkins 方法论）。进一步扩展到非平稳数据的 ARIMA 模型，包括差分阶数的确定。第十三章：向量自回归（VAR）模型与协整分析针对多个相互影响的时间序列，介绍 VAR 模型的设定、脉冲响应函数（IRF）的解释。对于非平稳序列，引入协整（Cointegration）的概念，讲解 Johansen 检验，以构建长期均衡关系的回归模型。 --- 第四部分：非线性与高级模型扩展（约 150 页）本部分将回归的边界扩展到更复杂的函数关系和数据结构。第十四章：非线性回归模型处理响应变量与解释变量之间无法通过线性变换转化为线性形式的情况。详细讲解了迭代最小二乘法（IRLS）在非线性模型求解中的应用，以及模型收敛性的判断。第十五章：混合效应模型与分层回归处理具有嵌套结构的数据（如学生嵌套在班级中，或病人嵌套在医院中）。介绍随机截距模型和随机斜率模型的构建，理解如何分离和量化组间（Between-group）和组内（Within-group）的变异性。第十六章：广义可加模型（GAM）作为 GLM 的扩展，GAM 允许响应变量和解释变量之间存在平滑的非参数关系，通过样条函数（Splines）进行建模，平衡了模型的灵活性与可解释性。 --- 第五部分：模型应用与现代计算挑战（约 100 页）第十七章：维度灾难与正则化回归在特征数量远大于样本量时（$p gg n$），介绍如何使用正则化技术克服多重共线性并进行特征选择。详细对比岭回归 (Ridge Regression) 的 L2 正则化和 Lasso 回归的 L1 正则化，重点分析 Lasso 在特征稀疏性上的优势。第十八章：贝叶斯回归分析导论提供贝叶斯方法的视角，对比其与频率派方法的哲学差异。讲解如何设定先验信息（Prior Specification），如何使用 MCMC（如 Metropolis-Hastings 算法）求解后验分布，并探讨贝叶斯方法在处理小样本和复杂模型时的优势。 --- 特色与优势 1. 理论深度与实践广度的完美结合：每一关键理论点后都附有详细的“模型失效场景”分析，预警读者在实际操作中可能遇到的陷阱。 2. 侧重诊断而非仅仅拟合：全书超过 30% 的篇幅致力于模型诊断、假设检验及稳健性处理，培养读者“怀疑一切”的批判性统计思维。 3. 代码实现驱动学习：附带详尽的 R 语言和 Python 代码示例（使用 `statsmodels` 和 `scikit-learn` 库），确保读者能够无缝衔接理论学习与数据分析实践。 4. 案例驱动教学：所有高级概念均通过来自金融风控、生物医学、环境科学和市场营销的真实数据集进行讲解，增强模型的现实关联性。本书旨在成为一本工具书，供读者在职业生涯的各个阶段随时查阅和深化对多元统计建模的理解。