Analysis of Binary Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Cox, D. R./ Snell, E. J.

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:1989-5

价格:$ 164.92

装帧:

isbn号码:9780412306204

丛书系列:

图书标签:

数据分析
二元数据
统计学
概率论
机器学习
数据挖掘
统计建模
生物统计
医学统计
计量经济学

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具体描述

The first edition of this book (1970) set out a systematic basis for the analysis of binary data and in particular for the study of how the probability of 'success' depends on explanatory variables. The first edition has been widely used and the general level and style have been preserved in the second edition, which contains a substantial amount of new material. This amplifies matters dealt with only cryptically in the first edition and includes many more recent developments. In addition the whole material has been reorganized, in particular to put more emphasis on m.aximum likelihood methods. There are nearly 60 further results and exercises. The main points are illustrated by practical examples, many of them not in the first edition, and some general essential background material is set out in new Appendices.

《跨越数据的边界：信息解析与洞察生成》在信息爆炸的时代，数据以各种形式涌入我们的生活，从社交媒体上的每一次互动，到科学研究中的每一次实验，再到商业决策中的每一次评估，都离不开数据的支撑。然而，原始数据的堆砌并不能直接转化为有价值的见解。真正重要的是理解数据背后的意义，从中提炼出关键信息，并最终指导我们的行动。本书《跨越数据的边界：信息解析与洞察生成》正是致力于探讨如何有效地从海量数据中发掘宝藏，将零散的信息编织成有逻辑的知识体系，从而驱动更明智的决策和更深刻的理解。本书并非一本单纯的技术手册，它更侧重于方法论和哲学层面的探讨，旨在帮助读者建立一套系统化的数据思维。我们将从信息的基本构成出发，深入剖析信息是如何产生、传播和被理解的。这包括对信息量、信息冗余、信息失真等概念的细致阐述，以及信息在不同载体和渠道中的表现形式。理解了信息的本质，我们才能更好地识别数据的潜在价值，避免被无效或误导性的信息所迷惑。接着，我们将目光投向数据的解析过程。这部分内容将涵盖从数据采集、清洗、预处理到特征工程的各个环节。我们会探讨各种数据采集技术，包括但不限于问卷调查、传感器数据、网络爬虫、公开数据集等，并分析不同采集方法的优劣势以及适用场景。数据的清洗和预处理是保证后续分析质量的关键步骤，本书将详细介绍如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式转换、归一化和标准化等操作。特征工程是提升模型性能的重要手段，我们会引导读者思考如何从原始数据中提取更有代表性和解释性的特征，例如通过组合、转换、创建衍生特征等方式，让数据“说话”得更清晰。本书的核心部分将聚焦于数据的分析与洞察生成。我们将介绍多种强大的分析工具和技术，但重点不在于罗列具体的算法和代码，而在于理解这些技术背后的逻辑和适用范围。我们会从描述性统计入手，帮助读者了解如何通过均值、中位数、方差、标准差等指标概括数据的基本特征，并通过可视化手段（如图表、散点图、热力图等）直观地展现数据分布和关系，从而发现初步的模式和趋势。随后，我们将深入探讨推断性统计和模型构建。这部分内容将引导读者理解概率论在数据分析中的基础地位，如何从样本推断总体，如何进行假设检验，以及如何理解置信区间的含义。我们会介绍一些经典的数据建模方法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等，但更重要的是阐述构建模型的目的、过程以及如何评估模型的有效性。本书将强调模型并非万能的“黑箱”，而是理解数据关系、预测未来趋势的有力工具。我们会引导读者关注模型的解释性，理解模型是如何得出结论的，以及模型的局限性在哪里。本书的另一大亮点在于“洞察生成”这一环节。数据分析的终极目标是将数据转化为 actionable insights，即可以指导行动的深刻见解。我们不仅要发现数据中的规律，更要理解这些规律背后的原因，以及它们对现实世界可能产生的影响。本书将提供一套方法论，帮助读者从数据中提炼出真正有价值的洞察。这包括：关联性与因果性的辨析：统计上的相关性不等于因果性。我们将探讨如何谨慎地解释数据中的关联，避免草率地下因果结论，并介绍一些探索因果关系的初步方法。情境化理解：数据总是存在于特定的情境中。本书将强调在分析数据时，必须充分考虑其产生的背景、收集的渠道以及所处的领域，从而做出更贴切的解读。多角度审视：复杂的数据往往需要从多个维度进行审视。我们会引导读者尝试从不同的角度、使用不同的方法来分析同一组数据，从而获得更全面、更深入的理解。故事化表达：即使是最有价值的洞察，如果不能有效地传达给他人，其作用也会大打折扣。本书将探讨如何将数据分析的结果转化为引人入胜的故事，用清晰、简洁、有说服力的方式呈现，从而引起共鸣并驱动行动。此外，本书还将触及数据伦理和数据隐私等重要议题。在数据日益普及的今天，如何负责任地使用数据，保护个人隐私，避免数据滥用，是我们必须面对的挑战。本书将从伦理角度出发，探讨在数据采集、存储、分析和应用过程中需要遵循的原则和规范，引导读者树立正确的数据观。本书的学习路径是循序渐进的。我们从最基础的信息概念开始，逐步深入到数据的解析和分析，最终落脚于如何从数据中生成有价值的洞察，并将其应用于实践。每个章节都旨在提供清晰的概念解释、丰富的示例和启发性的思考题，帮助读者巩固所学知识。《跨越数据的边界：信息解析与洞察生成》适合所有希望提升数据素养的人士，包括但不限于：学生和研究人员：学习如何有效地分析和解读学术研究中的数据，为论文写作和课题研究提供坚实的基础。商业分析师和市场营销人员：掌握从客户数据、销售数据、市场数据中发掘趋势，优化营销策略，提升业务绩效。产品经理和运营人员：利用用户行为数据，了解用户需求，改进产品设计，提升用户体验。数据科学家和工程师：巩固和深化对数据分析方法论的理解，为更复杂的数据建模和算法开发奠定基础。任何对信息和数据充满好奇，希望更好地理解这个数据驱动的世界的读者。本书的目标是赋予读者“看透数据”的能力，不仅仅是进行机械化的计算，而是真正理解数据背后的故事，从中汲取智慧，做出更明智的判断，并最终推动积极的改变。通过本书的学习，您将能够更加自信地驾驭数据，将信息转化为力量，在个人职业发展和专业领域中取得更大的成功。让我们一起踏上这段探索数据奥秘的旅程，跨越数据的边界，抵达洞察的彼岸。