Applied Regression Analysis and Multivariable Methods (Duxbury Applied) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:David G. Kleinbaum

出品人:

页数:906

译者:

出版时间:2007-04-23

价格:USD 200.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495384960

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• 统计学
• 统计
• 机器学习
• textbook
• 回归分析
• 多元统计
• 统计学
• 数据分析
• 应用统计
• 线性模型
• 实验设计
• 统计建模
• 社会科学
• 心理学

探索数据世界的奥秘：一门关于模式识别、预测与深度洞察的艺术 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、揭示规律、预测未来的核心动力。然而，原始数据本身往往杂乱无章，其背后蕴含的深刻联系和趋势需要专业的工具和方法来挖掘。本书正是应运而生，它将带您踏上一段精彩纷呈的数据探索之旅，教会您如何驾驭复杂的数据集，从中提炼出有价值的信息，并将其转化为切实可行的洞察。 我们生活在一个由数据定义的宇宙中。从经济学中分析市场趋势，到生物学中理解基因表达，再到工程学中优化产品性能，甚至到社会学中洞察群体行为，数据无处不在，其分析能力也日益成为各行各业不可或缺的技能。本书聚焦于一种强大且灵活的数据分析框架——回归分析，它不仅能帮助我们理解变量之间的关系，更能让我们基于已知信息预测未知的结果，从而做出更明智的决策。 回归分析：连接现象与原因的桥梁 回归分析的核心思想在于建立一个数学模型，以描述一个或多个自变量如何影响一个因变量。想象一下，您想了解影响房屋价格的因素，比如面积、地段、房龄等等。通过回归分析，我们可以量化这些因素对房价的作用程度，甚至预测一个特定条件的房屋可能售出的价格。这不仅仅是简单的相关性描述，更是对因果关系的深入探究。 本书将从最基础的线性回归模型讲起，逐步深入到多重线性回归，让您理解如何同时考虑多个预测变量对目标变量的影响。我们将学习如何构建模型，如何评估模型的拟合优度，如何解释回归系数的含义，以及如何判断模型的可靠性。您将掌握诸如最小二乘法等核心原理，理解其背后的数学逻辑，从而能够灵活地运用这些工具解决实际问题。 超越线性：探索更复杂的模型 现实世界中的关系往往比简单的线性关系更加复杂。本书不会止步于线性回归，而是将引导您探索更为强大的模型，以应对更具挑战性的数据挑战。您将接触到广义线性模型（GLM），它能够处理非正态分布的因变量，例如计数数据或二元数据（是/否），这在医学、保险、市场营销等领域有着广泛的应用。 此外，我们还会深入探讨模型选择的艺术。在存在众多潜在预测变量的情况下，如何选择最合适、最能解释数据的变量组合？本书将介绍各种模型选择的标准和技术，如逐步回归、信息准则（AIC、BIC）等，帮助您构建 Parsimonious（简洁而有效）的模型，避免过度拟合（overfitting）或模型不足（underfitting）。 多变量分析：驾驭高维数据的力量 随着数据维度的不断增加，即预测变量的数量剧增，传统的单变量分析方法会显得力不逮。本书将重点介绍多变量分析技术，这些技术专门用于处理具有大量变量的数据集。您将学习到如何运用主成分分析（PCA）等降维技术，将高维数据压缩到更低维度，同时保留大部分信息，从而更容易可视化和分析。 主成分分析（PCA）就像一种“数据压缩”技术，它能找到数据中最主要的变异方向，并将原始数据投影到这些方向上。这对于处理图像、基因组学、文本数据等高维数据至关重要。 此外，我们还会探讨因子分析（Factor Analysis），它试图识别潜在的、不可直接观测的“因子”来解释变量之间的相关性。例如，在问卷调查中，我们可能无法直接测量“满意度”，但可以通过多个关于产品特点、服务质量的评分项来间接推断其满意度。 模型诊断与评估：确保分析的可靠性 构建模型仅仅是第一步，确保模型的准确性和可靠性同样至关重要。本书将花费大量篇幅讲解模型诊断（Model Diagnostics）和模型评估（Model Evaluation）的方法。您将学习如何检查模型假设是否得到满足，例如残差的正态性、独立性、同方差性等。 异常值（Outliers）和强影响点（Influential Points）对回归模型的拟合会产生显著影响。本书将教授您如何识别和处理这些特殊观测点，以及如何评估模型的鲁棒性（Robustness）。 模型评估不仅仅是看 R-squared（决定系数）这么简单。我们将深入了解交叉验证（Cross-validation）等技术，以更公正地评估模型在未见过的数据上的表现，从而建立一个更加可靠的预测模型。 实践应用与案例研究：理论与实践的完美结合 本书的宗旨是将抽象的统计理论与生动的实际应用相结合。我们不仅仅会讲解理论，更会提供大量的真实世界案例研究，涵盖统计学、经济学、生物学、工程学、市场营销等多个领域。通过这些案例，您将亲眼见证回归分析和多变量方法是如何被应用于解决实际问题，如何帮助研究者做出具有影响力的发现。 您将有机会参与到模拟数据分析的过程中，从数据的初步探索，到模型的构建、诊断，再到结果的解释和结论的得出，完整地体验一个数据分析项目的流程。这些实践练习将帮助您将课堂知识转化为实际操作能力，让您在未来的工作中能够自信地应对数据挑战。 为数据驱动的未来做好准备 无论您是统计学专业的学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的各领域从业者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。它将为您打下坚实的回归分析和多变量方法基础，培养您的数据敏感性，提升您从数据中发现价值的能力。 掌握本书所介绍的技术，您将能够： 清晰地理解变量之间的相互作用： 揭示隐藏在数据表象之下的深层联系。 做出更精准的预测： 基于历史数据预测未来趋势，规避风险，抓住机遇。 构建更具解释力的模型： 深入理解影响结果的关键因素，为决策提供科学依据。 应对复杂的数据挑战： 驾驭高维、多变量的数据集，发掘其潜在价值。 提升批判性思维能力： 能够独立评估统计结果的可靠性，避免被表面现象所迷惑。 在这本书的引导下，您将不仅仅是数据的使用者，更将成为数据的驾驭者，能够运用科学的方法，在数据的海洋中航行，发现宝藏，创造价值。让我们一起开启这段激动人心的数据探索之旅吧！

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**评价三：** 我是一名在金融领域应用计量模型的从业者，对于模型的稳健性和解释力有着近乎苛刻的要求。坦白说，我购买过不下十本关于回归分析的书籍，但真正能在实际工作中指导我解决“疑难杂症”的屈指可数。这本书的价值恰恰在于它对“应用”二字的深刻理解。它不仅教会了你如何跑出一个R方高达0.99的模型，更重要的是，它深入剖析了在现实数据中，当模型假设被违反时，我们应该如何进行诊断、修正和稳健估计。那些关于异方差性、自相关性以及多重共线性处理的章节，简直可以称得上是行业内的“武功秘籍”。书中提供的代码示例简洁而高效，可以直接复制到工作流中进行验证和修改，极大地节省了我的调试时间。它将理论的深度和实践的广度完美地结合在一起，让工具不再是黑箱，而是可以被我们完全掌控的强大武器。

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**评价一：** 这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，厚重的封面仿佛蕴含着无穷的知识能量，纸张的质感细腻光滑，每一次翻阅都成为一种享受。我尤其欣赏其排版布局，字体大小和行间距的设置恰到好处，即便是长时间阅读也不会产生视觉疲劳。那些复杂的公式和图表被清晰地呈现出来，关键概念的突出显示也极具匠心，让人在浩瀚的统计海洋中总能找到清晰的航标。我记得有一次，我在一个复杂的回归模型推导上卡住了，正是因为书中的一个图例，以一种极其直观的方式将抽象的数学关系具象化了，那一瞬间，豁然开朗的感觉至今难忘。这本书的细节处理体现了出版方对读者的尊重，每一个细节都透露出专业和严谨，让人不禁想将其供奉在书架的C位，时常摩挲把玩。这种对手工质感的追求，在如今这个电子书泛滥的时代，显得尤为珍贵和可贵，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。

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**评价四：** 这本书的章节组织结构简直是反传统、充满智慧的。它没有严格遵循“定义-定理-证明”的线性结构，而是围绕着一系列核心的“方法论挑战”来展开内容的，这种以问题为导向的编排方式，极大地激发了我作为一个高级研究生的批判性思维。例如，它在探讨特定模型扩展时，会先抛出一个当前主流方法无法有效解决的现实困境，然后才引出新的数学工具来应对，这种叙事张力让人欲罢不能。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在积极参与一场思想的辩论。书中的案例选择极其新颖，涵盖了社会科学、生物统计乃至工程领域的前沿问题，拓宽了我对回归分析应用边界的认知。这种跨学科的视野，对于培养未来复合型人才至关重要，它教会我跳出学科的藩篱，用统计学的普适性去解决一切领域的问题。

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**评价二：** 作为一名深度钻研多元统计分析的初学者，我曾被市面上那些动辄上百页、充斥着晦涩难懂数学符号的教材压得喘不过气。然而，这本专著的叙事风格犹如一位经验老到的导师，带着你一步一个脚印地探索回归分析的奥秘。它并非简单地堆砌理论，而是将复杂的统计哲学融入到生动的实际案例之中，让你在“做中学”，在“用中学”。作者的论述逻辑性极强，从最基础的模型假设到高级的变量选择策略，层层递进，衔接得天衣无缝。我特别欣赏作者在讲解每一个统计检验背后的直觉意义时所花费的心思，它让原本冰冷的数据分析过程充满了人情味和可理解性。每当我觉得自己快要被专业术语淹没时，总能在这本书中找到那股将我轻轻托起的暖流，引导我重新校准方向，保持学习的热情和信心。这本书真正做到了“化繁为简，深入浅出”，是实战派入门人士的福音。

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**评价五：** 坦率地说，我过去对这类偏重于数学推导的教材常常望而却步，总觉得它们过于学术化，脱离了实际操作的语境。然而，这本书在这方面展现出了惊人的平衡感。它的数学基础非常扎实，对于核心的最小二乘法推导和矩阵代数的基础论述清晰而无可挑剔，这为理解更深层次的内容打下了坚实的地基。但最让我惊喜的是，作者在每一步数学推导结束后，都会紧跟着一个详尽的“统计学意义解读”小节，用大白话解释这个公式在现实中到底意味着什么，它对数据解释产生了什么影响。这种双轨并行的讲解模式，完美解决了理论深度与可理解性之间的矛盾。对于我这种既需要应付严格的考核，又渴望真正掌握技能的人来说，这本书简直是量身定做。它不是简单地“教你如何做”，而是“教你为何要这么做”，这种深度，让我对回归分析的理解达到了前所未有的高度。

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I noticed the author's efforts of trying to explain some underlying theory briefly besides just showing how to do statistical tests, although it was not very successful. I don't like this book that much but I still got some insight while reading it.

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