Applied Linear Statistical Models, Third Edition

Applied Linear Statistical Models, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:CRC Press
作者:John Neter
出品人:
页数:1184
译者:
出版时间:1990-6-10
价格:USD 67.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780256083385
丛书系列:
图书标签:
  • 社会学
  • 线性模型
  • 统计建模
  • 应用统计
  • 回归分析
  • 多元统计
  • 数据分析
  • 统计学
  • 计量经济学
  • 生物统计
  • 机器学习
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具体描述

《应用线性统计模型(第三版)》 概述 《应用线性统计模型(第三版)》是一本涵盖了线性统计模型领域核心概念与应用方法的权威著作。本书旨在为学生和从业者提供一个坚实的基础,使他们能够理解、运用和解释各种线性统计模型,以解决现实世界中的复杂问题。本书内容全面,从基础的回归分析到更高级的方差分析和实验设计,再到时间序列分析和纵向数据分析,均有深入的阐述。其突出特点在于理论与实践的紧密结合,通过丰富的实例和案例研究,引导读者掌握模型构建、诊断和解释的完整流程。 核心内容 本书的结构围绕线性统计模型的各个方面展开,为读者构建起一个由浅入深的知识体系。 回归分析基础: 书的开篇详细介绍了简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型,理解斜率和截距的含义,以及如何进行模型假设检验和置信区间估计。重点还放在了模型拟合优度指标,如R平方的解读,以及如何评估预测的准确性。 模型诊断与改进: 认识到模型假设的重要性,本书深入探讨了残差分析,包括残差图的绘制和解释,以检测异方差、非线性关系和异常值。此外,还介绍了诸如Cook距离、杠杆值等影响分析的工具,帮助读者识别并处理对模型拟合有重要影响的数据点。如何进行变量选择(如向前选择、向后剔除、逐步回归)和变量变换也是本书讨论的重点,以优化模型性能。 定性自变量的处理: 本书详细阐述了如何将分类变量(定性自变量)引入回归模型,重点介绍了哑变量的编码方式及其在模型中的解释。这对于分析包含类别分组数据的研究至关重要。 方差分析(ANOVA): 随着对回归的深入,本书自然过渡到方差分析。读者将学习单因素和多因素方差分析,理解分组均值之间的差异性检验,以及如何解释交互效应。ANOVA作为一种特殊的线性模型,其框架与回归分析有着紧密的联系。 协方差分析(ANCOVA): 结合了回归分析和方差分析的特点,协方差分析被详细介绍,使读者能够控制连续型协变量的影响,更准确地评估分类因素的效果。 实验设计: 本书将统计模型应用于实验设计,讲解了完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等多种经典实验设计方案。重点在于如何根据实验目标选择合适的设计,并利用ANOVA分析实验结果。 非球性误差的线性模型: 随着数据复杂性的增加,某些情况下误差项可能不满足独立同方差的假设。本书引入了处理非球性误差的方法,例如在时间序列数据或纵向数据分析中可能遇到的自相关性。 广义线性模型(GLM): 扩展了线性模型的范畴,本书探讨了广义线性模型,使其能够处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)或泊松分布(泊松回归)。这使得统计模型能够应用于更广泛的数据类型。 纵向数据和重复测量数据分析: 针对具有时间依赖性或个体内部重复测量的数据,本书介绍了分析这类数据的统计方法,如混合效应模型(mixed-effects models),这些模型能够有效地处理数据的相关性结构。 生存分析(初步): 虽然生存分析是一个广阔的领域,本书也提供了一些基础性的介绍,使读者了解如何分析事件发生的时间数据。 教学与学习特色 理论严谨与实践导向: 本书在介绍统计理论的同时,非常注重其实际应用。大量的实际数据集案例被用来阐述模型的使用和解释,帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力。 清晰的结构和逻辑: 章节安排合理,循序渐进,从基础概念逐步深入到复杂模型,逻辑清晰,易于学习者理解和掌握。 面向广泛读者: 本书适合统计学、生物统计学、经济学、社会科学、工程学、商业分析等多个领域的本科生、研究生以及需要运用统计模型进行数据分析的专业人士。 算法与计算方法: 书中也包含了一些关于模型估计和检验背后的计算方法,但重点在于理解概念和解释结果,而非深入的算法推导,这使得本书更具普适性。 《应用线性统计模型(第三版)》是一本全面而实用的参考书,为读者提供了一套强大的统计工具箱,以应对数据驱动时代的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

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