Multiple Regression in Practice (Quantitative Applications in the Social Sciences) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Berry, William Dale/ Feldman, Stanley

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:1985-05-01

价格:USD 17.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780803920545

丛书系列:

图书标签:

统计学
Multiple Regression
Regression Analysis
Statistics
Social Sciences
Quantitative Methods
Data Analysis
Applied Statistics
Research Methods
Political Science
Sociology

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Berry and Feldman provide a systematic treatment of many of the major problems encountered in using regression analysis. The authors discuss: the consequences of violating the assumptions of the regression model; procedures for detecting when such violations occur; and strategies for dealing with these problems when they arise. The monograph was written without the use of matrix algebra, and numerous examples are provided from political science, sociology, and economics.

《实用多元回归分析》深入探索社会科学研究的强大工具多元回归分析是社会科学研究中预测、解释和理解变量之间复杂关系不可或缺的统计技术。从经济学、心理学到社会学、政治学，几乎所有定量研究领域都广泛运用它来揭示隐藏在数据背后的模式。本书并非单纯的技术手册，而是致力于将多元回归分析的精髓及其在实际研究中的应用深度呈现给读者，帮助您更自信、更有效地运用这一强大的分析工具。本书的核心在于“实践”。我们深入探讨多元回归分析的理论基础，但绝不止步于此。更重要的是，我们将理论知识转化为可操作的技能，引导您一步步掌握如何构建、评估和解释多元回归模型。无论您是初次接触此领域的研究生，还是希望精进技能的资深研究者，本书都能为您提供宝贵的指导。本书亮点：循序渐进的理论讲解：我们从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的模型和技术。清晰的语言和易于理解的类比，将抽象的统计原理变得直观。您将学习到：回归分析的基本原理：理解因变量、自变量、系数、残差等核心概念。多重线性回归模型：掌握如何纳入多个自变量，以及它们如何共同影响因变量。模型假设与诊断：学习如何检验回归模型的关键假设（如线性、独立性、同方差性、正态性），并理解违反这些假设的后果及处理方法。变量选择与模型构建：探索不同的变量选择策略（如逐步回归、向前选择、向后剔除），以及如何根据理论和数据构建最优模型。多重共线性问题：深入理解多重共线性，识别其存在，并掌握如何进行诊断和处理，以保证模型估计的稳定性和可靠性。交互作用与非线性关系：学习如何纳入交互项来捕捉变量之间的复杂关系，以及如何处理非线性关系，使模型更贴近现实。哑变量（虚拟变量）的应用：掌握如何将分类变量纳入回归模型，并正确解释其系数。异方差性与自相关：学习如何识别和处理这些常见的数据问题，以及它们对回归结果的影响。丰富的案例研究：本书最大的特色在于其紧密的实践联系。我们精选了来自不同社会科学领域的真实研究案例，并利用这些案例贯穿始终，演示多元回归分析的实际应用。这些案例将帮助您：理解理论在实践中的应用：看到抽象的统计概念如何在实际研究问题中得以体现。学习如何将研究问题转化为回归模型：掌握从研究假设到模型设定的完整流程。掌握数据处理与准备：学习如何准备数据以进行回归分析，包括数据清洗、转换等。进行模型结果的解读：学习如何准确、全面地解释回归系数、R方、F统计量等关键输出。评估模型拟合优度：理解如何判断模型的解释力和预测能力。撰写回归分析报告：学习如何清晰、规范地呈现回归分析的结果，满足学术和实际应用的要求。掌握常用的统计软件操作：虽然本书不聚焦于特定软件，但它将引导您思考如何在您熟悉的统计软件（如SPSS, R, Stata等）中实现这些分析步骤。强调批判性思维：我们鼓励读者带着批判性思维来审视回归分析的过程和结果。了解模型的局限性、潜在的偏差以及结果的解释边界至关重要。您将学会：识别潜在的偏差来源：如测量误差、遗漏变量偏误等。区分相关与因果：理解回归分析只能揭示相关性，而非直接的因果关系，并学习如何通过研究设计来推断因果。审慎地推广模型结果：认识到模型在特定数据集和条件下有效，并避免过度泛化。为进阶学习奠定基础：本书不仅教授基础的多元回归，也为更高级的统计技术（如面板数据回归、逻辑回归、结构方程模型等）的学习打下坚实的基础。谁应该阅读本书？社会科学研究生：准备学位论文、进行实证研究的研究生。本科生：学习统计学、计量经济学、社会研究方法等课程的学生。研究人员：在经济学、心理学、社会学、政治学、教育学、公共卫生等领域进行定量研究的学者。数据分析师：希望提升数据分析能力，掌握更广泛统计建模技术的专业人士。任何对理解社会现象背后的定量关系感兴趣的读者。《实用多元回归分析》将是您在社会科学研究旅程中不可或缺的伙伴。它将帮助您解锁数据中的信息，清晰地传达您的研究发现，并更深入地理解我们所处的世界。通过本书的学习，您将不仅仅是掌握一种统计技术，更是掌握一种严谨的研究思维和解决问题的能力。