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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Peter Diggle

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2002-08-15

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780198524847

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 统计学
• 纵向数据分析
• 重复测量数据
• 统计建模
• 数据分析
• 生物统计学
• 医学统计学
• 流行病学
• 时间序列分析
• 混合效应模型
• 生存分析

《数据驱动的决策：现代统计推断与应用》 本书简介 在信息爆炸的时代，有效的数据分析能力已成为驱动科学研究、商业战略乃至公共政策制定的核心竞争力。《数据驱动的决策：现代统计推断与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计学框架，重点关注如何将复杂的统计理论转化为可操作的、具有洞察力的决策依据。本书超越了传统的描述性统计和基础概率介绍，直接切入现代数据科学领域对统计推断的严苛要求。 本书的结构经过精心设计，从基础概念的巩固出发，逐步深入到前沿的统计建模技术，强调理论与实践的无缝结合。我们致力于帮助读者建立起一个坚实的统计思维基础，使其能够批判性地评估数据、选择恰当的模型，并准确解读模型结果的实际意义。 第一部分：统计思维的基石与数据准备 第一章：统计学的核心范式与现代数据环境 本章首先界定统计推断在当前数据生态中的角色，区别于传统数学和纯粹的计算机科学方法。我们探讨了“因果推断”与“预测建模”这两种核心范式的差异及其在实际问题中的适用场景。重点讨论了现代数据源（如网络日志、传感器数据、大规模调查）带来的挑战，包括数据异构性、高维度、以及数据采集偏差（Selection Bias）对推断有效性的影响。我们引入了“可重复性危机”这一重要议题，强调严谨的实验设计和数据处理流程的重要性。 第二章：数据质量、清洗与探索性数据分析（EDA）的深度解析 数据的质量直接决定了分析的价值。本章深入探讨了处理缺失数据（Missing Data）的多种先进技术，包括基于模型的方法（如多重插补 MICE）和更具鲁棒性的非模型方法。我们详细分析了异常值（Outliers）的识别、影响评估以及处理策略，区分了“错误值”与“真实罕见事件”的界限。在EDA部分，我们侧重于利用可视化技术揭示潜在的结构、关系和非线性模式，指导后续的模型选择，而非仅仅生成图表。讨论了高维数据的降维技术在初步探索阶段的应用。 第二部分：经典回归模型的稳健性与扩展 第三章：线性模型再审视：假设检验与诊断的精细化 虽然线性模型是统计学的基石，但其有效性高度依赖于严格的假设。本章不仅复习了最小二乘法（OLS），更侧重于对核心假设（如残差的正态性、同方差性和独立性）的深入诊断。我们将介绍更稳健的残差分析工具和诊断统计量（如 Cook's Distance, DFBETAS 的细致解读）。此外，本章探讨了异方差性和自相关性对估计量的影响，并介绍了修正方法，如广义最小二乘法（GLS）和稳健标准误（Robust Standard Errors，如 Huber-White 估计）。 第四章：广义线性模型（GLM）：处理非正态响应变量 当响应变量不服从正态分布时，如计数、比例或二元结果，GLM成为必需的工具。本章详细阐述了对数线性模型（Log-Linear Models）、逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）的理论基础，包括指数族分布、链接函数（Link Function）的选择与解释。对于泊松模型，我们着重分析了过度离散（Overdispersion）问题及其在负二项式模型中的解决方案。处理事件发生时间（生存分析的初步介绍）时，我们将逻辑回归扩展到Cox比例风险模型的基础概念。 第三部分：现代推断的挑战：高维、非线性与因果关系 第五章：高维数据与正则化方法：克服“维度诅咒” 在现代数据集中，特征数量往往远超观测样本数，这要求我们采用正则化方法来防止模型过拟合并提高解释性。本章深入讲解了Ridge回归、Lasso回归和Elastic Net的数学原理、目标函数和它们的内在选择机制（Lasso的稀疏性与Ridge的系数收缩）。我们探讨了交叉验证（Cross-Validation）在选择最优正则化参数（$lambda$）中的关键作用，并比较了不同正则化方法在预测精度和可解释性之间的权衡。 第六章：非线性建模与机器学习的统计基础 本章连接了经典统计学与现代机器学习，侧重于那些本质上是统计模型的非线性技术。我们将详细分析非参数回归方法，如局部加权回归（LOESS/LOWESS）的统计学意义。对于树模型（Decision Trees），我们从信息增益和基尼指数的角度进行统计学解释，而非仅仅停留在算法层面。重点讨论了广义可加模型（GAMs）如何通过平滑样条（Splines）灵活地捕捉非线性关系，同时保持模型的相对可解释性。 第七章：因果推断的统计框架：从实验到观测研究 识别因果关系是统计推断的终极目标之一。本章系统地介绍了处理因果问题的统计工具。首先，我们回顾了随机对照试验（RCT）的黄金标准地位。随后，我们将重点放在观测数据分析中，详细解释了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework, Rubin Causal Model）。核心内容包括：倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的构建、如何使用协变量调整来模拟随机化（如使用协变量调整的回归方法），以及双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）的概念，以应对模型设定误差。 第四部分：时间序列与复杂数据的建模 第八章：时间序列分析：平稳性、分解与经典预测 时间序列数据具有内在的依赖性，要求专门的处理方法。本章从时间序列的平稳性定义出发，介绍如何通过差分和变换实现平稳化。我们将深入探讨时间序列的分解（趋势、季节性、随机波动）。核心模型包括自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合模型ARIMA和季节性ARIMA（SARIMA）。参数估计和模型识别（ACF和PACF的应用）被置于强调其实际预测性能的背景下进行讨论。 第九章：多层次模型（HLM）：处理嵌套数据结构 在教育、医学和社科研究中，数据往往存在自然的层级结构（如学生嵌套在班级中，病人嵌套在医院中）。标准回归模型会低估标准误差并导致推断错误。本章详细介绍了随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models）的构建，解释了方差分量和组内相关系数（ICC）。我们讨论了何时应使用固定效应与随机效应的权衡，以及如何解释跨层次的交互作用。 结语：模型的选择、评估与报告的艺术 本书的最后部分回归到实践层面，强调统计建模并非一次性的过程，而是持续的迭代和批判性评估。我们提供了系统的模型选择标准（如AIC/BIC），模型拟合优度的综合评估方法，以及如何清晰、准确地向非专业听众传达复杂的统计结果。重点强调了模型稳健性测试的重要性，即通过改变模型设定（如改变分布假设或控制变量集合）来验证核心结论的稳定性。 适用对象： 本书面向具有扎实微积分和线性代数基础的高级本科生、研究生以及需要深化统计技能的专业人士，包括数据科学家、生物统计学家、经济学研究员和市场研究分析师。本书假定读者熟悉基本的概率论和统计学概念，但无需预先掌握特定的统计软件语言（如R或Python），不过书中的所有概念均可通过主流统计软件实现。

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书应该是好书，但是没有什么统计基础的人读起来倍觉吃力。无奈。

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