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出版者:

作者:Ryan, Thomas P.

出品人:

页数:642

译者:

出版时间:2008-11

价格:895.00 元

装帧:

isbn号码:9780470081860

丛书系列:

图书标签:

• Statistic
• 回归分析
• 统计学
• 机器学习
• 数据分析
• 线性模型
• 广义线性模型
• 非参数回归
• 模型诊断
• R语言
• Python

现代回归分析：理论、方法与实践 深入探索统计建模的强大工具，掌握预测与洞察的艺术。 现代回归分析是统计学领域中一个极其重要且应用广泛的分支，它为我们提供了一套强大的工具，用于理解变量之间的关系，预测未来趋势，并从中提取有价值的洞察。无论是在科学研究、经济预测、市场分析，还是在医疗健康、社会科学等诸多领域，回归方法都扮演着不可或缺的角色。本书旨在为读者构建一个全面而深入的现代回归分析知识体系，从基础理论到前沿方法，再到实际应用，力求为不同背景的读者提供一条清晰的学习路径。 本书首先将从回归分析的核心概念出发，阐述线性回归模型的基本原理。我们将详细介绍最小二乘法的推导过程，理解模型的假设条件，并探讨如何检验这些假设是否成立。在此基础上，本书将深入讲解模型诊断和残差分析的重要性，帮助读者识别和处理模型中的潜在问题，如异方差性、自相关性以及多重共线性等。我们会介绍各种诊断图示和统计检验方法，并提供实际操作的建议，以确保模型的有效性和可靠性。 随着对基础模型理解的加深，本书将逐步引入更复杂的回归技术。多重线性回归是本书的重要组成部分，我们将探讨如何纳入多个预测变量，以及如何理解和解释它们的系数。本书将详细讨论变量选择的策略，包括逐步回归、向前选择、向后剔除等方法，并分析它们的优缺点。此外，我们还将深入研究交互项和多项式项的运用，它们能够帮助我们捕捉变量之间更精细的非线性关系和联合效应。 除了经典的线性回归，本书还将重点介绍非线性回归模型。我们将探讨如何拟合曲线关系，例如指数增长、逻辑斯汀增长等，并介绍非参数回归方法，如局部多项式回归（LOESS）和样条回归，它们能够适应更复杂的数据结构，而无需预设特定的函数形式。 在处理具有特定结构的数据时，本书将引入广义线性模型（GLM）。对于二元响应变量，我们将详细讲解逻辑斯汀回归和概率单位回归，它们在分类预测和风险评估中至关重要。对于计数型响应变量，泊松回归和负二项回归将是重点，它们广泛应用于事件发生频率的建模。本书还将触及生存分析中的回归模型，如Cox比例风险模型，用于分析事件发生的时间和影响因素。 数据中存在的时空相关性是现代分析中一个普遍存在且需要特别关注的问题。本书将介绍时间序列回归模型，包括ARIMA模型及其变种，帮助读者理解和预测具有时间依赖性的数据。对于空间数据，我们将讨论空间回归模型，包括空间滞后模型和空间误差模型，以捕捉地理位置的影响。 在现代数据科学的背景下，处理大规模、高维度数据已成为常态。本书将介绍处理这些数据的回归方法。我们将探讨正则化回归技术，如Lasso和Ridge回归，它们通过在损失函数中引入惩罚项来达到模型选择和降维的目的，有效解决多重共线性问题并提高模型的泛化能力。我们还将简要介绍机器学习中的回归方法，如决策树回归、支持向量回归（SVR）和集成方法（如随机森林和梯度提升），展示它们在复杂非线性关系建模中的强大能力。 本书不仅关注理论的严谨性，更强调方法的实践应用。我们将通过大量的案例研究，演示如何在真实数据集上应用各种回归技术。这些案例将覆盖经济学、医学、社会科学、环境科学等多个领域，帮助读者理解不同方法的适用场景和实际效果。每种方法的介绍都将伴随着详细的步骤和代码示例（可以使用R或Python等统计软件），引导读者动手实践，熟练掌握模型的构建、拟合、评估和解释的全过程。 在模型评估方面，本书将详细介绍各种评估指标，如R方、调整R方、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，并讨论如何根据不同的建模目标选择合适的评估标准。我们还将探讨交叉验证技术，以更可靠地估计模型的泛化性能。 此外，本书还将涉及一些进阶主题，例如面板数据回归、工具变量回归（用于处理内生性问题）以及贝叶斯回归方法。这些内容将为希望进一步深化理解的读者提供更广阔的视野。 总之，本书旨在成为一本关于现代回归分析的全面参考指南。通过结合扎实的理论基础、多样的统计方法和丰富的实践案例，我们希望帮助读者不仅能够理解回归模型的工作原理，更能灵活运用这些工具，解决现实世界中的复杂问题，做出更明智的决策。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技能的从业者，本书都将是您掌握现代回归分析不可或缺的伙伴。

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这本书的封面设计得非常引人注目，那种深蓝色的底色配上金色的字体，给人一种既古典又现代的感觉，让人一拿起书就觉得它内容一定很扎实。我最欣赏的是它对基础概念的阐述方式。作者似乎非常理解初学者在面对“回归”这个概念时的困惑，所以开篇部分并没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一系列非常贴近实际生活的例子来循序渐进地引导读者进入主题。比如，书中用房价预测和学生成绩分析来讲解线性回归的原理，生动形象，让人很容易抓住核心思想。而且，作者在解释每一个假设条件时，都会非常细致地探讨其背后的统计学意义，而不是简单地罗列出来。这种教学方法极大地降低了学习的门槛，即便是统计学背景不是特别深厚的读者，也能在很短的时间内建立起对回归分析的直观认识。后续章节中，对于模型诊断和残差分析的讲解也同样出色，作者并未停留在软件输出结果的简单解读上，而是深入剖析了如何通过图形化工具来识别潜在的模型问题，这对于提升实战能力至关重要。总而言之，这本书在“入门友好度”和“概念深度”之间找到了一个绝佳的平衡点，非常适合希望系统学习回归方法的新手和希望巩固基础的老手。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑推进得丝毫不拖泥带水，每一个章节都是一个完整且相互关联的知识单元。我尤其欣赏作者在处理复杂模型时所展现出的那种严谨的学术态度。当涉及到非线性回归和广义线性模型时，作者并没有采取一笔带过的敷衍态度，而是投入了大量的篇幅来详细推导和解释背后的理论基础，包括最大似然估计（MLE）在这些模型中的应用。阅读过程中，我感觉自己仿佛是坐在一个经验丰富的教授面前听课，他不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做是正确的”。书中的公式推导清晰得令人称赞，每一步的转换都有详尽的文字说明，这在很多同类书籍中是很难得的。此外，作者对模型选择的讨论也非常到位，比如AIC、BIC准则的比较与取舍，以及如何利用交叉验证来评估模型的泛化能力，这些都是实战中经常遇到的难题，书中都提供了非常成熟的解决方案和思考框架。这本书的深度足以让统计学专业的学生进行深入研读，其对理论细节的挖掘，绝对能满足那些追求完美理解的读者。

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我是在一个研究项目的中途开始阅读这本专著的，当时我对处理时间序列数据中的异方差性问题感到非常头疼。这本书的价值在于它对“方法论”的深刻洞察，远超出了普通教材的范畴。它没有把各种回归方法简单地当作工具箱里的工具来罗列，而是将它们置于一个更宏大的统计推断框架下进行审视。比如，在讨论稳健回归（Robust Regression）时，作者不仅介绍了M估计和LTS等技术，还深入探讨了它们在面对不同类型异常值时的性能差异，这种比较性的分析极具启发性。更令我印象深刻的是，书中关于高维数据和正则化方法的介绍，比如Lasso和Ridge回归。作者清晰地阐述了Lasso如何实现变量选择的稀疏性，以及Ridge如何通过惩罚项来处理多重共线性问题，同时还巧妙地联系到了贝叶斯先验的选择。这种跨越不同统计流派的整合能力，让这本书的视野显得非常开阔。对于有一定基础的研究人员来说，这本书无疑提供了一个重新审视和优化自己现有分析工具箱的绝佳机会，它教会你如何根据数据本身的特性去“定制”最合适的模型。

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我发现这本书最大的特点在于它对“模型解释性”的执着追求，这在当前流行复杂机器学习模型的时代背景下显得尤为珍贵。作者似乎坚信，一个好的统计模型不仅要预测准确，更要能够讲清楚背后的故事。在关于混合效应模型（Mixed Effects Models）的章节中，作者非常细致地解释了随机效应和固定效应的含义及其在处理分组数据时的优势，并配有大量关于如何解释随机截距和随机斜率的图示，这对于处理纵向数据或多层次数据分析的读者来说，是极其宝贵的资源。书中对于模型结果的报告和展示也有独到的见解，强调了透明度和可重复性的重要性。此外，作者对“因果推断”在回归分析中的应用也进行了前瞻性的探讨，虽然没有深入到因果推断的专门领域，但将回归模型作为识别和估计处理效应的工具进行了介绍，这极大地拓宽了回归方法的应用边界。这本书的阅读体验是层层递进的，它不仅传授了技术，更培养了读者审慎的统计思维，教会我们如何用回归的语言去理解复杂的世界。

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这本书的排版和印刷质量简直无可挑剔，这对于一本需要频繁查阅公式和图表的工具书来说至关重要。纸张的质感很好，文字和数学符号的清晰度极高，即便是长时间阅读也不会造成视觉疲劳。从内容编排上来说，作者对“模型假设的违反”这一主题给予了极大的重视，这体现了作者深厚的实践经验。很多教材只是一带而过地提到“如果违反了XX假设怎么办”，但这本书则为每一种常见违规情况（如自相关、异方差、多重共线性）都提供了详细的诊断步骤和对应的修正策略，包括使用特定类型的标准误或采用特定的估计量。我特别喜欢它对贝叶斯回归方法的介绍，它不是简单地加入一个附录章节，而是将其有机地融入到对频率派方法的讨论之中，通过对比，凸显了两种范式在处理不确定性时的哲学差异。这种平衡的视角，使得读者在面对实际数据时，能够更全面地权衡不同方法的优劣。这本书更像是一本陪伴研究者从初阶走向精通的“武功秘籍”。

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