Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hancock, Gregory R. (EDT)/ Mueller, Ralph O. (EDT)

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:

价格:309.00 元

装帧:

isbn号码:9781593110147

丛书系列:

图书标签:

• Structural Equation Modeling
• SEM
• 统计建模
• 因果推断
• 数据分析
• 心理测量
• 社会科学
• 统计学
• 方法论
• 模型评估

《现代数据科学中的回归分析：从线性模型到高级应用》 内容简介： 本书旨在为统计学、社会科学、经济学以及数据科学领域的学生、研究人员和从业者提供一套全面、深入且实用的回归分析学习指南。在海量数据成为常态的今天，理解和掌握回归分析这一核心工具，对于从数据中提炼有效洞察、构建可靠预测模型至关重要。《现代数据科学中的回归分析》并非一本停留在基础公式推导的教科书，而是一本侧重于实际应用、模型选择、诊断与解释的实用手册。 全书结构清晰，循序渐进，从回归分析的基石——经典线性回归模型（OLS）出发，系统性地构建起一个完整的现代回归分析知识体系。 第一部分：回归分析的基石与经典理论 本部分首先回顾了概率论和线性代数在回归分析中的基础作用，确保读者对模型背后的数学原理有扎实的理解。核心内容聚焦于简单线性回归和多元线性回归。我们将详细剖析最小二乘法的原理、估计过程及其统计性质（如无偏性、有效性）。重点讨论了经典假设（线性性、独立性、同方差性、正态性）的重要性，并引入了$R^2$、调整后$R^2$、F检验和t检验的精确解释，强调如何通过这些指标评估模型的初步拟合优度和变量显著性。此外，我们还深入探讨了多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果及其处理策略，如方差膨胀因子（VIF）的应用。 第二部分：超越经典假设：稳健回归与非线性模型 现实世界的数据往往违反了OLS模型的严格假设。本部分致力于解决这些实际挑战。首先，我们将深入探讨异方差性（Heteroscedasticity）的识别（如Breusch-Pagan检验、White检验）和应对策略，重点介绍稳健标准误（Robust Standard Errors，如HCCM）的应用，展示如何在不改变估计量本身的情况下，获得可靠的推断结果。接着，我们转向序列相关性问题，特别是在时间序列数据中的处理，包括广义最小二乘法（GLS）和修正的最小二乘法。 随后，本书转向非线性关系的处理。我们详细介绍了多项式回归、变量变换（如对数、平方根变换）以线性化模型，以及如何解释变换后系数的实际意义。更进一步，我们引入了非线性最小二乘法（NLSM）的概念框架，尽管在实践中常通过迭代算法实现，但理解其理论基础对于处理高度复杂的函数形式至关重要。 第三部分：广义线性模型（GLM）的全面展开 当响应变量不再是连续变量时，线性模型便不再适用。本部分是本书的核心创新点之一，系统性地介绍了广义线性模型（GLM）的框架，这涵盖了当今最常用的几类模型： 1. Logistic回归： 专注于二元（Binary）响应变量的分析，如事件发生与否的预测。我们将详尽讲解Logit变换、赔率（Odds Ratio）的解释与应用，并探讨其在风险评估中的作用。 2. Poisson回归： 专门用于计数数据（Count Data）的建模，例如事件发生的频率。我们将分析如何处理曝光时间的调整问题（Offset项），以及如何诊断和处理过度分散（Overdispersion）现象。 3. Gamma回归： 适用于连续、正偏态的数据，如保险索赔金额或等待时间。 对于GLM，本书强调了似然函数（Likelihood Function）、最大似然估计（MLE）以及残差分析（如Deviance残差）的重要性，并详细对比了AIC、BIC等模型选择标准在GLM框架下的应用。 第四部分：面向复杂数据结构的高级回归技术 随着数据复杂性的增加，需要更精细的模型来捕获数据中的结构信息。 1. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）/分层线性模型（HLM）： 专为嵌套数据（如学生嵌套在班级中，患者嵌套在医院中）设计。我们详细阐述了随机截距和随机斜率模型的构建，重点在于如何理解和解释固定效应与随机效应的差异，并量化组间变异。 2. 生存分析与Cox比例风险模型： 适用于分析事件发生的时间。本书将介绍生存函数的概念、Kaplan-Meier估计，并重点讲解Cox模型，强调协变量的风险比（Hazard Ratio）的解释。 3. 贝叶斯回归导论： 作为对传统频率学派方法的补充，本部分简要介绍了贝叶斯回归的基本框架，包括先验信息的选择、MCMC模拟的概念，以及如何通过后验分布进行推断，为读者迈向更前沿的建模方法打下基础。 第五部分：模型诊断、选择与实践操作 高质量的统计分析依赖于严谨的模型诊断和审慎的模型选择。《现代数据科学中的回归分析》将模型诊断提升到与模型估计同等重要的地位。本部分详细阐述了： 残差分析的深度挖掘： 不仅关注正态性和同方差性，还包括对局部残差模式的识别，以及Cook's Distance等影响点度量。 模型选择策略： 系统比较了逐步回归、信息准则（AIC/BIC）和基于重采样的方法（如交叉验证）的优缺点，并强调了理论驱动的重要性。 回归模型的因果推断视角（简述）： 讨论了如何通过引入控制变量、工具变量（IV）等方法，初步尝试从观测数据中接近因果效应的估计，强调了混杂因素（Confounders）和选择偏差（Selection Bias）的识别。 全书贯穿使用R语言（或Python Pandas/Statsmodels/Scikit-learn）的实际操作代码示例，确保读者能够立即将所学理论应用于真实数据集。每个章节都配有详细的案例分析和软件输出解读，力求使本书成为一本既有理论深度，又具高度实用价值的回归分析参考书。学习本书，您将掌握的不仅仅是拟合一个模型，而是对数据驱动决策过程的深刻理解和批判性评估能力。

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这本书的装帧和排版虽然谈不上多么现代花哨，但其内容的清晰度和逻辑的严密性足以让人忽略这些表面的东西。我发现，市面上很多关于SEM的书籍在介绍“模型修正”时，往往鼓励过度拟合，这在实际研究中是极具误导性的。然而，这本书在讨论模型修正指标（如修正指数MI）时，保持了一种近乎苛刻的审慎态度。作者反复强调，任何模型修正都必须有充分的理论依据，否则就是在“数据捕捞”而非科学探索。这种对研究诚信和方法论严谨性的坚持，才是这本书最核心的价值所在。对于任何严肃的定量研究者来说，这本书不应该只是书架上的一本工具书，而应该是一本需要反复翻阅、并在每次进行复杂模型分析前进行自我校准的“方法论圣经”。它的价值在于教会你如何提问，如何用最精确的方式将你的理论假设转化为可检验的数学模型。

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对于那些长期在实证研究领域摸索，试图从描述性统计和简单回归模型中跳脱出来的资深研究人员来说，这本书无疑是最好的“升级手册”。我个人在过去十年中，处理的都是相对线性的、可观测变量为主的研究，但随着研究前沿的发展，我们越来越需要处理那些不可直接测量的复杂构念（如组织承诺、客户感知质量等）。这本书提供的结构方程建模框架，完美地解决了如何将这些理论构念与实际观测指标联系起来的问题。书中对**潜变量模型**的阐述达到了极高的水准，它不仅解释了如何计算因子载荷和共同度，更重要的是，它强调了这些统计结果在理论构建中的意义——即我们到底测量到了多少“真正的”理论构念。我尤其欣赏它在多群体分析（MGCFA）和纵向数据建模（LVM）方面的章节，这些前沿议题的介绍非常到位，为我接下来的研究方向提供了坚实的理论基础和方法论指导。

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这本书简直是统计学领域的一股清流！我花了大量时间在研究社会科学领域的数据分析上，但传统的回溯法和路径分析总是让我感到有些力不从心，尤其是在处理那些错综复杂、变量之间相互影响的理论模型时。这本书的出现，就像是为我打开了一扇全新的大门。它的内容组织非常巧妙，从最基础的因子分析讲起，逐步深入到更复杂的结构方程模型（SEM）的构建与检验。作者的叙述风格非常严谨，但又不是那种枯燥的教科书式语言，而是充满了对实际应用场景的洞察。书中大量的案例分析，尤其是在心理学和教育学领域的应用，让我能够清晰地看到理论是如何落地到具体的研究问题中的。我特别欣赏作者在模型识别、参数估计和模型拟合度检验这些关键步骤上的详尽阐述，这些内容在其他很多教材中常常被一带而过，但在这本书中却得到了足够的重视。读完这本书，我对如何构建一个理论驱动的统计模型，以及如何批判性地评估模型的拟合优度，都有了质的飞跃。

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作为一个刚接触多元统计分析的研究生，我被这本书的深度和广度深深震撼了。起初我被那些复杂的希腊字母和矩阵代数搞得焦头烂额，但作者的讲解方式极具启发性。他们没有直接抛出那些令人望而生畏的公式，而是通过非常直观的图形化表示来解释潜变量和测量模型的概念。我最喜欢的是它对“模型设定”这一环节的强调，这部分内容往往是实践中最容易出错的地方。书中详细区分了验证性因子分析（CFA）和潜变量路径分析的区别，并且用非常清晰的图示说明了何时应该选择哪种模型结构。更难能可贵的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是穿插了大量使用主流统计软件（比如Amos或Mplus的早期版本操作逻辑）的实操步骤截图和代码解读。虽然软件界面会随着时间更新，但其背后的统计逻辑是恒久不变的，这本书提供的思维框架比任何软件教程都更具价值。

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我是在一个需要进行大规模问卷数据深度挖掘的项目中接触到这本书的，坦白说，这本书的学术厚度是毋庸置疑的，但它的实用性更是超出了我的预期。很多统计书要么过于偏重理论推导，让人感觉像在啃哲学著作；要么就是过于侧重软件操作指南，导致读者对背后的统计假设一知半解。这本书找到了一个完美的平衡点。它没有回避SEM背后的统计假设（如正态性、共线性、缺失数据处理等），反而用一种近乎“侦探小说”般的严谨性，引导读者去审视每一个分析步骤中的潜在陷阱。特别值得称赞的是它对“中介效应”和“调节效应”的深入探讨，作者用不同于传统回归分析的视角来解释这些复杂的交互关系，这对于我理解社会学中的因果推断机制大有裨益。读完后，我感觉自己对数据背后的“故事”的理解能力得到了极大的提升。

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