Statistical Methods for Categorical Data Analysis, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Emerald Group Publishing Ltd

作者:Yu Xie

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2008-10-01

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123725622

丛书系列:

图书标签:

• 谢宇
• 分类数据和计数数据
• statistics
• 英文版
• 统计
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• 方法
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• 统计方法
• 分类数据
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 方差分析
• 广义线性模型
• 列联表分析
• 统计推断
• 第二版

《统计方法与分类数据分析：第二版》 本书全面深入地探讨了处理分类数据的各种统计方法。分类数据，即那些代表不同类别而非数值的数据，在各个研究领域都极为普遍，从医学诊断、社会调查到市场营销、教育评估，其重要性不言而喻。本书旨在为读者提供一套系统、实用的工具集，以有效地理解、建模和解释这类数据。 核心内容概述： 本书的重点在于介绍一系列统计模型和技术，它们专门设计用于分析具有离散、非连续特征的数据。我们不会止步于基础的计数和比例分析，而是将目光投向更复杂的建模技术，这些技术能够揭示变量之间的深层关系，并允许进行预测和推断。 基础概念与预备知识： 在深入模型之前，本书首先回顾了必要的统计学概念，包括概率分布、统计推断的基本原理（如参数估计和假设检验），以及理解模型假设的重要性。对于分类数据，我们将强调其独特的性质，例如非正态性，以及为何通用的线性模型可能不适用。 二项分布模型： 作为分类数据分析的基石，二项分布模型及其相关应用将得到详尽阐述。这包括对比例的估计和比较，以及如何利用置信区间来量化不确定性。 对数线性模型（Log-linear Models）： 对于分析两个或多个分类变量之间的关联，对数线性模型是极其强大的工具。本书将介绍其理论基础，如何构建和解释模型，以及如何进行模型选择和诊断。我们将探索包含各种交互项的模型，以便更精细地理解变量之间的依赖关系。 逻辑回归（Logistic Regression）： 逻辑回归是处理二分类因变量（例如，是/否，成功/失败）最常用的模型。本书将深入讲解逻辑回归的原理，包括其连接函数（Logit）、系数的解释（如优势比 Odds Ratio），以及如何评估模型的拟合优度。我们将覆盖从简单逻辑回归到多项逻辑回归（用于多个无序类别）和序数逻辑回归（用于有序类别）的扩展。 泊松回归（Poisson Regression）与负二项回归（Negative Binomial Regression）： 当因变量是计数数据（如事件发生的次数）时，泊松回归模型是首选。本书将介绍泊松分布的性质，模型构建，以及泊松回归的适用范围和局限性。对于方差大于均值的计数数据（过度离散），负二项回归模型将提供一个更灵活的替代方案。 多项响应模型（Multinomial Response Models）： 对于因变量包含三个或更多无序类别的场景，多项逻辑回归提供了有效的建模框架。本书将阐述其基本形式，以及如何解释模型结果。 序数响应模型（Ordinal Response Models）： 当因变量的类别存在内在的顺序关系时（如，差、中、好），序数逻辑回归模型能够更好地捕捉这种结构。我们将探讨累积几率模型（Cumulative Logit Model）等常用方法。 模型诊断与选择： 任何统计建模过程的关键环节都包括对模型拟合情况的评估和选择最合适的模型。本书将介绍各种模型诊断技术，如残差分析、拟合优度统计量（如卡方检验、似然比检验），以及信息准则（如AIC, BIC）在模型选择中的应用。 模型应用与案例研究： 理论的讲解将辅以大量的实际案例研究，这些案例涵盖了广泛的学科领域。通过这些案例，读者将有机会看到如何将所学的统计方法应用于解决现实世界的问题，理解数据的含义，并得出有意义的结论。 软件实现： 尽管本书侧重于统计理论和方法，但也会提及常用的统计软件（如 R, SAS, Stata）在实现这些模型中的作用，以帮助读者将理论知识转化为实践操作。 学习本书的收益： 通过研读本书，读者将能够： 准确识别和选择 适用于不同类型分类数据的统计模型。 深入理解 所选模型的理论基础、假设条件和工作原理。 熟练构建、拟合和解释 各种分类数据模型。 评估模型的优劣，并进行模型选择。 有效地将统计分析应用于 自己的研究领域，从而做出更明智的决策。 本书适合统计学、生物统计学、社会科学、医学、市场营销、心理学等领域的研究人员、学生以及任何希望掌握分类数据分析技能的专业人士。无论您是初学者还是有一定基础，本书都将为您提供一个坚实的学习平台。

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这本书的封面设计简洁大气，深蓝色的主色调配合白色的字体，给人一种专业而沉稳的感觉。拿到手上就能感受到纸张的质感相当不错，印刷清晰，排版布局也十分合理，阅读起来非常舒适。尤其是图表和公式的呈现，处理得非常精细，没有出现任何模糊不清或者错位的情况，这对于需要频繁查阅和对照公式的学习者来说，无疑是一个巨大的加分项。书脊的装订也很牢固，即使经常翻阅，也不用担心书本散架的问题。内容上，前几章的理论铺垫非常扎实，作者似乎深谙如何循序渐进地引导读者进入复杂的统计学殿堂。例如，在介绍基础的概率论和统计推断时，采用了大量的实例，而不是纯粹的公式堆砌，这极大地降低了初学者的入门门槛。作者的叙述风格偏向于严谨的学术论述，但又不失清晰度，对于想要深入理解其背后数学原理的读者来说，这无疑是一份宝贵的财富。

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老实说，这本书的阅读体验是需要投入精力的，它绝不是可以在通勤路上随便翻阅的休闲读物。它更像是一部需要配备笔记本和计算器的“工具书”兼“导师”。书中的习题部分设计得极为巧妙，它们大多不是那种可以套用公式快速得出答案的选择题，而是需要读者进行批判性思考的开放式问题。有些题目甚至需要读者自己去构建一个简化的模拟情景来验证某个理论的边界条件。这对于培养真正的统计敏感度至关重要。我个人的建议是，如果读者是首次接触此类深度统计学书籍，最好能找到一个学习伙伴或者教师资源，因为有些涉及高维空间和复杂假设检验的论述，即便是反复阅读，也需要额外的讨论才能完全吸收。总而言之，这是一部需要被“啃下来”的重量级作品，其价值与付出的心力成正比，绝对是统计分析领域书架上不可或缺的镇馆之宝。

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从一个侧重于应用和案例分析的角度来看，这本书在“理论到实践”的转化桥梁搭建上做得相当出色。它不是那种高高在上、只谈理论的学术著作。每当介绍完一个核心统计概念后，作者总会紧接着提供一个或多个来自不同学科领域的真实世界案例。这些案例的选择非常具有代表性，覆盖了医学、社会科学乃至工程学的一些常见挑战。更重要的是，作者在处理这些案例时，并没有简单地抛出一个“结果”，而是详细展示了从数据预处理、模型选择、参数估计到最终结果解释的完整决策链条。这种“手把手”的教学方式，极大地增强了读者的信心。我发现，通过跟随书中的案例步骤进行模仿和修改，我能够更有效地诊断自己手头数据中出现的问题。它教会的不是“如何运行某个软件的命令”，而是“为什么需要运行这个命令，以及如何解读它给出的每一个数字”。

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我必须承认，这本书的深度远超我最初的预期。它并非那种只停留在软件操作层面的“速成指南”，而是真正致力于构建一个完整的统计思维框架。深入到第二部分时，涉及到高阶的回归模型和混合效应模型，作者的处理方式简直可以说是教科书级别的范例。他对模型假设的讨论，对残差分析的强调，以及如何解释复杂交互作用项的细致程度，都体现了作者深厚的学术功底。我特别欣赏的是，作者没有回避那些令人头疼的“非标准”情况，比如多重共线性、异方差性等问题的诊断与处理，都给出了非常详尽且具有实操性的建议。对于已经掌握基础统计学，希望在研究中提升模型复杂度和稳健性的研究人员来说，这本书提供的知识广度和深度是毋庸置疑的。阅读过程中，我常常需要放慢速度，对照着手头的实际数据进行思考和验证，每一次的深入研读，都能带来新的豁然开朗的感觉，这是许多同类书籍难以企及的体验。

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这本书的结构安排，说实话，初看之下略显庞大，但细品之后，便能体会到其匠心独运之处。它似乎是为那些有长期学习计划的读者量身打造的。每一章节的逻辑衔接都极为顺畅，前一个章节的知识点，无缝地为后一个更复杂的概念打下基础，形成了一个坚实的知识塔。我尤其喜欢书中穿插的那些“历史背景”或者“方法论争议”的小插曲，它们让枯燥的数学推导增添了一丝人情味和学术的烟火气，让人明白这些统计工具是如何一步步被发展和完善起来的。虽然某些章节对数学背景要求较高，但作者很巧妙地将那些过于繁复的证明过程放在了附录，使得主线阅读体验得以保持流畅。对于我这种需要将理论应用于实际数据分析的从业者而言，书中的算法描述清晰明了，即便是对那些新兴的贝叶斯方法，也给出了一个非常友好且可操作的入门视角，这使得全书的适用范围得到了极大的拓宽。

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