An Introduction to Regression Graphics (Wiley Series in Probability and Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:R. Dennis Cook

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1994-07

价格:USD 156.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471008392

丛书系列:

图书标签:

Regression
Graphics
Statistics
Data Analysis
Visualization
R
Statistical Modeling
Data Science
Wiley
Probability
Regression Analysis

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具体描述

The current literature tends to focus on presentation graphics rather than regression graphics. This monograph covers the use of interactive computer graphics in regression analysis and emphasizes the analytical graphics that are used to discover the way information behaves. It introduces a number of new graphical methods that take advantage of high quality graphics, possible only with the computer hardware of today. The authors have written their own regression code software called R code. R code runs on Macintoshes, PCs with Windows, and UNIX workstations. The R code program is available on a disk accompanying this book.

掌控数据叙事：一本探索回归图形语言的实用指南在数据驱动的世界中，清晰有效地传达研究成果至关重要。统计模型，尤其是回归模型，为我们理解变量之间的关系提供了强大的框架。然而，仅仅生成统计数字往往不足以触及数据背后的故事。《回归图形导论》（Wiley 系列概率与统计）正是为填补这一鸿沟而生，它是一本引人入胜且内容翔实的实用指南，致力于揭示回归图形的艺术与科学，帮助您将枯燥的数据转化为直观、富有洞察力的视觉叙事。本书并非一本浅尝辄止的图表集锦，而是深入探讨了回归图形在数据分析流程中的核心地位。它将引导您穿越从基础的散点图到复杂的交互式可视化，认识到图形如何超越纯粹的统计输出，成为诊断模型、发现模式、识别异常值以及向不同受众传达复杂见解的强大工具。核心内容概览：回归图形的基石：您将从最基本的回归图形开始，理解它们如何直观地展示自变量与因变量之间的关系，以及回归线如何量化这种联系。本书会详细阐述各种散点图的变体，以及如何通过添加平滑曲线来揭示非线性关系，为后续更复杂的分析打下坚实基础。诊断性回归图形：本书的重点之一在于回归诊断。您将学习如何利用图形来评估模型假设的有效性，例如残差分析的图形方法。理解残差图中的模式（如扇形、弓形、聚集等）如何揭示模型的异方差性、非线性或数据中的特殊点，是构建可靠回归模型的关键。本书会深入探讨残差图、QQ 图、影响图等，教您如何从中解读模型诊断信息。多变量回归的可视化：随着研究复杂性的增加，我们需要处理多个自变量。本书将系统地介绍可视化多变量回归模型的方法，包括条件图（如分面图、交互图）如何揭示关键的自变量与因变量之间的关系，以及这些关系如何受到其他变量的影响。您将学会如何利用这些图形来理解和展示复杂的交互作用，这是许多真实世界数据分析中不可或缺的一环。揭示异常值与影响点：数据中的异常值和高杠杆点可能对回归结果产生显著影响。本书将教授您如何通过图形方法识别这些特殊观测值，例如通过残差图、学生化残差图以及Cook距离图等。理解这些点的识别及其对模型的影响，是进行稳健回归分析的重要步骤。模型比较与选择的图形化：当存在多个候选回归模型时，如何选择最佳模型？本书将展示如何利用图形来直观地比较不同模型的拟合优度，例如通过绘制不同模型的残差图，或者利用图形来可视化模型选择准则（如 AIC、BIC）的变化。进阶与前沿可视化技术：本书不会止步于基础，还会探索更高级的回归图形技术。这可能包括如何使用旋转图来探索三维关系，或者介绍一些更现代的可视化工具和库，以创建交互式和动态的回归图形，从而允许用户探索数据并发现更深层次的模式。实践导向与理论深度结合：本书的独特之处在于将严谨的统计理论与实际应用紧密结合。每一项图形技术都将伴随清晰的解释，说明其背后的统计原理，并辅以来自不同学科领域的案例研究。这些案例将展示如何在生物统计、社会科学、经济学、环境科学等领域有效地应用回归图形。谁将受益于这本书？本书的目标读者广泛，包括但不限于：统计学研究生和研究人员：深入理解回归模型并通过图形进行有效诊断和解释。数据科学家和分析师：提升数据探索、模型评估和结果沟通的能力。各领域的实证研究者：无论是生物学家、社会学家、经济学家还是工程师，都能从中学习如何更好地展示和理解他们的研究发现。对数据可视化感兴趣的任何人：想要掌握一种强大的工具，以更清晰、更具说服力的方式传达数据洞察。为何选择《回归图形导论》？在充斥着信息过载的时代，《回归图形导论》为您提供了一套清晰的工具，帮助您在数据海洋中航行，并以一种任何人都能理解的方式讲述您的数据故事。它不仅仅是关于绘制图表，更是关于理解数据、诊断模型、发现隐藏的模式，并最终将统计分析转化为有影响力的见解。通过掌握本书所传授的回归图形技术，您将能够更自信、更有效地进行数据分析，并以一种引人入胜的方式将您的发现呈现给世界。这不仅是一本书，更是您掌握数据叙事艺术的必备伙伴。