Regression and Other Stories pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Most textbooks on regression focus on theory and the simplest of examples. Real statistical problems, however, are complex and subtle. This is not a book about the theory of regression. It is about using regression to solve real problems of comparison, estimation, prediction, and causal inference. Unlike other books, it focuses on practical issues such as sample size and missing data and a wide range of goals and techniques. It jumps right in to methods and computer code you can use immediately. Real examples, real stories from the authors' experience demonstrate what regression can do and its limitations, with practical advice for understanding assumptions and implementing methods for experiments and observational studies. They make a smooth transition to logistic regression and GLM. The emphasis is on computation in R and Stan rather than derivations, with code available online. Graphics and presentation aid understanding of the models and model fitting.
- Emphasis on practice rather than theory sets this apart from other texts
- Three chapters on causal inference
- Code and data for all examples in the book are available on the web site in the popular open-source programs R and Stan
作者简介
The authors are experienced researchers who have published articles in hundreds of different scientific journals in fields including statistics, computer science, policy, public health, political science, economics, sociology, and engineering. They have also published articles in the Washington Post, New York Times, Slate, and other public venues. Their previous books include Bayesian Data Analysis, Teaching Statistics: A Bag of Tricks, and Data Analysis and Regression Using Multilevel/Hierarchical Models.
Andrew Gelman is Higgins Professor of Statistics and Professor of Political Science at Columbia University.
Jennifer Hill is Professor of Applied Statistics at New York University.
Aki Vehtari is Associate Professor in Computational Probabilistic Modeling at Aalto University, Finland.
目录信息
Part 0. Fundamentals:
1. Overview
2. Data and measurement
3. Some basic methods in mathematics and probability
4. Generative models and statistical inference
5. Simulation
Part I. Linear regression:
6. Background on regression modeling
7. Linear regression with a single predictor
8. Fitting regression models
9. Prediction and Bayesian inference
10. Linear regression with multiple predictors
11. Assumptions, diagnostics, and model evaluation
12. Transformations and regression
Part II. Generalized linear models:
13. Logistic regression
14. Working with logistic regression
15. Other generalized linear models
Part III. Before and after fitting a regression:
16. Design and sample size decisions
17. Poststratification and missing-data imputation
Part IV. Causal inference:
18. Causal inference and randomized experiments
19. Causal inference using regression on the treatment variable
20. Observational studies with all confounders assumed to be measured
21. More advanced topics in causal inference
Part V. What comes next?:
22. Advanced regression and multilevel models
Appendices: A. Six quick tips to improve your regression modeling
B. Computing in R
References
Author index
Subject index
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读后感
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用户评价
这本《回归与其他故事》着实让我有些摸不着头脑，初读时我满怀期待，希望能在这本书中找到一些关于统计学、数据分析的深度见解，或是对复杂模型背后直觉的阐释。然而，书中的叙事风格却像一阵捉摸不定的风，一会儿吹向了看似严谨的数学推导，下一秒又转向了某种近乎哲学性的、关于“不确定性”的探讨。阅读体验是跳跃的，读完一个章节后，我常常需要停下来，努力在脑海中将那些散落的片段拼凑起来。它更像是一系列精妙的观察笔记的集合，而不是一本结构清晰的教科书。作者似乎有意避免落入俗套，拒绝提供那种一板一眼的步骤指南，反而更倾向于用一种近乎散文诗的方式，去描绘那些我们在实际工作中经常遇到的、那些“似乎知道但又说不清”的微妙现象。比如，关于模型选择的决策过程，书中没有给出“A/B测试”或“交叉验证”的标准化流程，而是描绘了决策者在面对有限信息时的那种纠结与权衡，那种人性的弱点在数据面前的暴露，这倒是挺新鲜的视角，但对于急需实用技巧的读者来说，可能会感到有些意犹未尽。
评分这本书的阅读体验是极其个人化的，不同背景的读者从中获取的价值可能会有天壤之别。对于我而言，它更像是一次与一位博学多识、但又略带神秘色彩的导师进行深度对话的感觉。导师不会直接告诉你答案，而是通过一系列精心设置的场景和类比，引导你自行推导出结论。书中对“异常值”的处理尤为精彩，它没有将异常值简单地视为需要剔除的“噪音”，而是将其视为数据在特定边界条件下发出的最真实的声音，是值得被聆听和理解的独特事件。这种视角颠覆了我过去“清理数据”的习惯性操作。文字的韵律感很强，有时候读起来简直像在品味精酿的威士忌，回味悠长，但后劲十足，需要时间消化。整体来看，它无疑是一部具有重要思想价值的作品，但它对读者的要求很高，它期待的不是一个被动的接收者，而是一个能够主动参与到思想建构中的伙伴。它不是教你如何航海，而是让你思考海洋的本质。
评分说实话，读完这本书，我感觉自己像刚参加完一场非常高级的艺术展，那些展品极具创意和启发性，但对我日常的工作应用价值似乎打了点折扣。作者在文字的运用上展现出惊人的驾驭能力，某些段落的措辞极其精准，仿佛能一眼洞穿数据背后的真相，那种感觉就像是突然被点亮了一盏灯，看到了事物本真的面貌。但这种高强度的智力投入，要求读者也必须时刻保持高度集中的状态，稍有走神，就可能错过一个关键的转折点，导致后续内容的理解出现断层。我尤其欣赏书中对“故事性”的强调，它试图将冰冷的代码和公式赋予生命，让读者感受到每一次拟合背后的“努力”与“妥协”。然而，这种对文学性的追求有时会牺牲掉清晰度。我希望有些地方能更直截了当一些，少一些修饰和隐喻，多一些直白的解释。这更像是一本给“有经验的同行”看的“悟道录”，而非一本面向初学者的入门指南，对于那些还在为最小二乘法和梯度下降而苦恼的人来说，可能需要先啃完几本基础读物才能体会到其中的精妙之处。
评分坦白讲，我发现这本书更像是一份给资深从业者准备的“反思手册”，而不是操作手册。它更关心的是“为什么”而不是“怎么做”。书中的很多论述，都围绕着一个核心主题展开：当模型开始变得过于复杂时，我们是否真的获得了更多的洞察力，还是仅仅在制造更多的“确定性错觉”？作者以一种近乎怀疑论的姿态，不断地挑战那些被奉为圭臬的方法论。比如，对于模型解释性（Interpretability）的讨论，它并没有停留在SHAP值或LIME这些工具的介绍上，而是深入挖掘了人类大脑对“解释”的内在需求与数据本身的复杂性之间的矛盾。这种深层次的哲学探讨，无疑是令人耳目一新的。然而，我也必须承认，这种高屋建瓴的视角，使得本书在实际操作层面的指导性减弱了。当你需要一个快速解决特定技术难题的答案时，翻阅它可能只会让你陷入更深的思考泥潭，而不是直接帮你找到那个调试按钮。
评分这本书的装帧和排版设计本身就透露出一种与众不同的气质，那种带着历史厚重感的字体选择和恰到好处的留白，预示着这不是一本快餐式的读物。阅读的过程中，我产生了一种强烈的冲动，想要拿起笔在书页空白处涂画，记录下那些突然闪现的灵感，因为作者抛出的观点常常是开放式的，没有给出标准答案，而是留下了广阔的思辨空间。比如，书中探讨了时间序列数据的“记忆”与“遗忘”的平衡问题，它没有用复杂的差分方程来定义，而是用一种近乎拟人化的口吻描述了数据点之间的相互影响，将统计模型变成了一群有自己脾气的角色。这种处理方式极大地激发了我的想象力，促使我重新审视自己过去处理类似问题时的固有思维。但这种非线性的叙事结构，对读者的耐心也是一个考验，你必须习惯于在没有明确路线图的情况下进行探索，有时候你会感觉像在一个布置精美的迷宫里漫步，虽然风景绝佳，但寻找出口的过程显得有些漫长而曲折。
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