应用回归分析/复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王黎明 等 著

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• 回归分析
• 应用统计
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 复旦大学
• 高等教育
• 教材
• 统计建模
• 21世纪高校教材系列

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309060584

版次：1

商品编码：10083508

包装：平装

丛书名： 复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列

开本：16开

出版时间：2008-06-01

用纸：胶版纸

页数：295

正文语种：中文

编辑推荐

　　本教材系列的编写大纲和书稿经过教材编审委员会的多次反复论证、认真讨论。力求体现以下特点：
　　在考虑面向财经类统计学专业课堂使用的同时，考虑“大统计学”专业的需求，力求选材做到“精”和“新”。
　　广泛吸收国内外优秀教材的成果进行内容设计，在系统介绍基本理论和基本方法的同时，注意介绍新的成熟的内容，以及统计学在实际问题中的应用。
　　教材编写注重计算机的应用，根据教材的具体内容选讲相应的统计软件，提高学生熟练运用统计方法和计算机技术解决实际的能力。
　　本书分为九章。一章介绍了

内容简介

《博学·21世纪高校统计学专业教材系列：应用回归分析》以经典的小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。一章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程；第二、三章详细地介绍了线性回归模型；第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题；第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型；第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计；第八章简单介绍了非线性回归模型；《博学·21世纪高校统计学专业教材系列：应用回归分析》的后一章简明介绍了 sAs统计软件在回归分析中的应用。《博学·21世纪高校统计学专业教材系列：应用回归分析》可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材，学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备积分和线性代数知识。

目录

第一章 回归分析的一般介绍
1.1 变量间的统计关系
1.2 回归模型的一般形式
1.3 回归方程与回归名称的由来
1.4 建立实际回归模型的过程
小结
习题
第二章 一元线性回归分析
2.1 一元线性回归模型
2.2 一元线性回归模型的假设
2.3 参数的最小二乘估计
2.4 参数的极大似然估计
2.5 最小二乘法估计的性质
2.6 一元线性回归模型的显著性检验
2.7 一元线性回归模型的回归预测与区间估计
2.8 可化为线性回归的曲线回归
小结
习题二
第三章 多元线性回归分析
3.1 多元线性回归模型
3.2 多元线性回归模型的参数估计
3.3 带约束条件的多元线性回归模型的参数估计
3.4 多元线性回归模型的广义最小二乘估计
3.5 多元线性回归模型的假设检验
3.6 多元线性回归模型的预测及区间估计
3.7 逐步回归与多元线性回归模型选择
3.8 多元数据变换后的线性拟合
小结
附：补充引理
习题三
第四章 回归诊断
4.1 残差及其性质
4.2 回归函数线性的诊断
4.3 误差方差齐性的诊断
4.4 误差的独立性诊断
4.5 异常点与强影响点
小结
习题四
第五章 多项式回归
5.1 多项式回归
5.2 正交多项式回归
5.3 多项式对曲线的分段拟合
小结
习题五
第六章 含定性变量的数量化方法
6.1 自变量中含有定性变量的回归模型
6.2 虚拟变量引入回归模型的几种形式
6.3 协方差分析
小结
习题六

第七章 多元线性回归模型的有偏估计
7.1 引言
7.2 岭估计
7.3 主成分估计
7.4 广义岭估计
7.5 Stein估计
小结
习题七
第八章 非线性回归模型
8.1 Logistic回归
8.2 Poisson回归
8.3 广义线性模型
小结
习颍八
第九章 使用SAS统计软件进行回归分析
9.1 SAS软件系统简介
9.2 数据的输入、输出和整理
9.3 用SAS进行回归分析
附表1 f分布的分位数表
附表2 F—检验的临界值表
附表3 D—W检验的临界值表
附表4 Fmax的分位数表
附表5 Gmax的分位数表
附表6 正交多项式表
参考文献

精彩书摘

　　第一章 回归分析的一般介绍
　　1.4 建立实际回归模型的过程
　　第一步：根据研究的目标，设置指标变量
　　回归分析模型主要是揭示事物之间相关变量的数量关系。首先要根据所研究的目的设置因变量y，然后再选取与因变量有统计关系的一些变量作为自变量。
　　通常情况下，我们希望因变量与自变量之间具有因果关系。一般先定“果”，再寻找“因”。回归分析模型主要是揭示事物间相关变量的数量联系。首先要根据所研究问题的目的设置因变量y，然后再选取与y有统计关系的一些变量作为自变量。通常情况下，我们希望因变量与自变量之间具有因果关系。尤其是在研究某种经济活动或经济现象时，我们必须根据具体的经济现象的研究目的，利用经济学理论，从定性角度来确定某种经济问题中各因素之间的因果关系。当我们把某一经济变量作为“果”之后，接着更重要的是要正确选择作为“因”的变量。在经济问题回归模型中，前者被称为“内生变量”或“被解释变量”，后者被称为“外生变量”或“解释变量”。变量的正确选择关键在于能否正确把握所研究经济活动的经济学内涵。这就要求研究者对所研究的经济问题及其背景要有足够的了解。例如，要研究中国通货膨胀问题，在金融理论的指导下，通常把全国零售物价总指数作为衡量通货膨胀的重要指标，那么，全国零售物价总指数作为被解释变量，影响全国零售物价指数的有关因素就作为解释变量，它包含国民收入、居民存款、工农业总产值、货币流通量、职工平均工资、社会商品零售总额等18个变量。在研究中国储蓄波动机理中，有学者曾把各项银行存款作为被解释变量，把货币发行量、全国零售物价指数、股票价格指数、银行利率、国债利率、居民收入等16个指标确定为解释变量。
　　在选择变量时要注意与一些专门领域的专家合作。例如研究金融模型时，就要与一些金融专家和具体业务人员合作；研究粮食生产问题，就要与农业部门的一些专家合作。这样做可以帮助我们确定模型变量。另外，不要认为一个回归模型所涉及的解释变量越多越好。一个经济模型，如果把一些主要变量漏掉肯定会影响模型的应用效果，但如果细枝末节一起进入模型也未必就好。当引入的变量太多时，可能选择了一些与问题无关的变量，还可能由于一些变量的相关性很强，它们所反映的信息有较严重的重叠，这就会出现共线性问题。当变量太多时，计算工作量太大，计算误差积累也大，估计出的模型参数精度自然不高。总之，回归变量的确定是一个非常重要的问题，是建立回归模型最基本的工作。这个工作一般一次并不能完全确定，通常要经过反复试算，最终找出最适合的一些变量。这在当今计算机的帮助下，已变得不太困难了。

前言/序言

　　

多元统计分析：理论与方法 本书旨在全面深入地介绍多元统计分析的核心概念、经典模型以及前沿方法。作为一本面向统计学专业的高校教材，本书力求在理论严谨性与实际应用性之间取得平衡，为读者构建坚实的理论基础，并掌握解决实际问题的能力。 第一部分：多元统计分析基础 本部分首先回顾和拓展了单变量统计分析中的基本概念，并引出多元统计分析的必要性。我们将从数据的视角出发，探讨多元数据的基本特征、可视化方法以及预处理技巧。 第一章：多元数据的探索性分析： 1.1 多元数据的结构与特点： 介绍向量、矩阵等基本概念在描述多元数据中的应用，阐述多元数据的维度、样本量、数据类型（连续、分类、混合）等基本特征。 1.2 多元数据的可视化： 详细介绍多种可视化工具，包括散点图矩阵、平行坐标图、雷达图、三维散点图等，帮助读者直观理解变量间的关系和数据分布。 1.3 描述性统计量： 学习计算和解释多元数据的均值向量、协方差矩阵、相关矩阵等基本统计量，理解它们在刻画数据集中趋势和离散程度上的作用。 1.4 数据预处理与变换： 讨论数据标准化、归一化、对数变换、中心化等常见数据预处理方法，以及它们对后续分析的影响。 第二章：距离、相似性与分布： 2.1 距离度量： 介绍欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等不同距离度量方法，并讨论其适用场景。 2.2 相似性与相异性度量： 探讨余弦相似度、皮尔逊相关系数等衡量变量或样本间相似性的指标。 2.3 多元正态分布： 深入讲解多元正态分布的定义、性质、概率密度函数，以及其在统计推断中的重要性。介绍如何检验数据的多元正态性。 第二部分：核心多元统计模型 本部分是本书的重点，将系统介绍统计学中最常用和最重要的几种多元统计模型，包括降维技术、分类方法和模型构建技术。 第三章：主成分分析（PCA）： 3.1 PCA的理论基础： 详细推导主成分的定义，讲解如何通过特征值分解或奇异值分解获得主成分，并解释主成分的方差解释能力。 3.2 PCA的计算与解释： 演示如何计算主成分载荷（loadings）和得分（scores），并提供如何解释主成分的指导。 3.3 PCA的应用场景： 讨论PCA在数据降维、特征提取、噪声去除、数据可视化等方面的实际应用案例。 3.4 变量选择与PCA： 探讨如何在PCA的基础上进行变量选择，以获得更具解释性的模型。 第四章：因子分析（Factor Analysis）： 4.1 因子分析模型： 介绍因子分析的基本思想，即用少量潜在因子解释观察变量之间的共变关系。 4.2 公因子模型： 详细推导公因子模型，包括共同因子、特异因子、因子载荷等核心概念。 4.3 因子提取方法： 介绍主成分法、最大似然法、最小二乘法等常见的因子提取方法，并分析它们的优缺点。 4.4 因子旋转： 讲解正交旋转（如Varimax）和斜交旋转（如Oblimin）的作用，以及如何选择合适的旋转方法以提高因子解释性。 4.5 因子得分： 介绍如何计算因子得分，并讨论其应用。 第五章：判别分析（Discriminant Analysis）： 5.1 判别分析的基本原理： 阐述判别分析的目标，即构建一个或多个判别函数，以区分不同的预设群体。 5.2 线性判别分析（LDA）： 详细推导LDA的数学模型，包括 Fisher判别准则、Bayes判别规则等。 5.3 判别函数的构建与应用： 演示如何利用样本数据计算判别系数，并构建判别方程。讨论如何利用判别函数对新样本进行分类。 5.4 判别分析的评估： 介绍分类准确率、混淆矩阵等评估指标。 5.5 二次判别分析（QDA）： 简要介绍QDA的模型及其与LDA的区别。 第六章：聚类分析（Cluster Analysis）： 6.1 聚类分析的任务与分类： 介绍聚类分析的目标，即根据样本间的相似性将样本分成若干个类别。区分层次聚类和非层次聚类。 6.2 层次聚类方法： 6.2.1 凝聚型层次聚类： 详细介绍Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, Ward's Method等不同连接原则（或距离准则）的算法，并解释其计算过程。 6.2.2 分裂型层次聚类： 简要介绍分裂型聚类的基本思路。 6.2.3 聚类树（Dendrogram）： 讲解如何绘制和解释聚类树，以及如何根据聚类树确定聚类个数。 6.3 非层次聚类方法（K-Means）： 6.3.1 K-Means算法的原理与步骤： 详细讲解K-Means算法的迭代过程。 6.3.2 K值的选择： 讨论肘部法则、轮廓系数等选择最优K值的方法。 6.4 聚类分析的评价： 讨论内部评价指标（如Calinski-Harabasz指数）和外部评价指标（如Adjusted Rand Index）。 第七章：多维尺度分析（MDS）与对应分析（CA）： 7.1 多维尺度分析（MDS）： 7.1.1 MDS的基本思想： 介绍MDS如何将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保持样本间的相对距离。 7.1.2 度量型MDS与非度量型MDS： 分别介绍两种MDS方法的原理、目标函数和求解方法。 7.1.3 MDS的应用： 讨论MDS在心理学、市场营销、地理学等领域的应用。 7.2 对应分析（CA）： 7.2.1 对应分析的应用场景： 介绍CA主要用于分析分类变量之间的关联性，特别是在列联表数据中的应用。 7.2.2 CA的原理与计算： 讲解CA如何通过奇异值分解将分类变量的行和列信息映射到低维空间，并分析它们的对应关系。 7.2.3 CA结果的解释： 讨论如何解释CA的图示（度量空间图），以及如何理解变量的“坐标”和“贡献”。 第三部分：高级主题与拓展 本部分将介绍一些更复杂的多元统计模型，以及与实际应用紧密相关的拓展内容。 第八章：结构方程模型（SEM）导论： 8.1 SEM的基本概念： 介绍SEM如何结合因子分析和路径分析，用于检验复杂的变量关系模型。 8.2 测量模型与结构模型： 分别解释SEM的两个核心组成部分。 8.3 SEM的拟合优度指标： 介绍常用的拟合优度指标，如χ²统计量、RMSEA、CFI、TLI等。 8.4 SEM的应用案例： 简要介绍SEM在社会科学、管理科学等领域的典型应用。 第九章：贝叶斯多元统计方法： 9.1 贝叶斯推断的基本原理： 回顾贝叶斯定理，并将其推广到多元统计的情境。 9.2 常见的贝叶斯多元模型： 简要介绍贝叶斯主成分分析、贝叶斯因子分析等。 9.3 MCMC算法简介： 简要介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在贝叶斯推断中的作用。 第十章：多元统计方法的实践与软件应用： 10.1 R语言在多元统计分析中的应用： 介绍R语言中常用的多元统计分析包（如`stats`, `MASS`, `FactoMineR`, `cluster`, `vegan`等）及其基本用法。 10.2 实例分析： 结合实际数据集，演示如何运用本书介绍的各种多元统计方法进行数据分析，并对结果进行解释和报告。 10.3 模型选择与评估的综合讨论： 总结不同模型之间的适用性，并提供模型选择和评估的通用框架。 本书的编写风格力求清晰易懂，并辅以大量的数学推导和图示说明，以帮助读者深入理解理论。每章结束后都附有习题，旨在巩固读者对所学知识的掌握。本书适合作为统计学、应用统计学、数学、经济学、心理学、社会学等专业本科生和研究生的教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名统计学专业的教师，一直致力于在教学中将理论与实践相结合，帮助学生更好地理解统计学的魅力。《应用回归分析》这本书，正是这样一本我乐于向我的学生推荐的教材。它在理论的严谨性和应用的广泛性上都做得非常出色。我尤其欣赏书中对模型假设条件的详细讨论，以及在实际数据分析中如何检验这些假设。这部分内容对于培养学生严谨的学术态度至关重要。此外，书中丰富的案例分析，涵盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域，这能够极大地拓宽学生的视野，让他们看到统计学在不同学科中的应用价值。我喜欢书中关于“模型误用”的章节，它能够警示学生在应用统计模型时可能遇到的陷阱，并引导他们做出更负责任的分析。这本书的语言流畅，逻辑清晰，排版精美，这些细节都体现了作者的用心。它不仅仅是一本教材，更是一本能够激发学生学习兴趣、培养学生分析思维的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

我是一名喜欢钻研学术的博士生，研究方向涉及复杂系统建模。在我的研究中，回归分析是必不可少的工具，尤其是在构建描述复杂系统内部相互作用的模型时。我一直追求能够找到一本既有深度又不失广度的回归分析教材，《应用回归分析》这本书无疑满足了我的需求。它不仅详细介绍了经典的回归模型，还对一些前沿的模型和技术进行了探讨，例如贝叶斯回归、非参数回归等。我喜欢书中对模型推导的严谨性，以及对数学证明的清晰展示。这能够帮助我深入理解模型的内在机理，并能够在我自己的研究中进行更深入的理论探索。同时，书中大量的案例分析，也为我提供了很多启发，让我能够将抽象的理论模型与具体的实际问题相结合。我特别欣赏书中对模型评估和选择的标准进行的深入讨论，这对于我设计和验证我的复杂系统模型至关重要。这本书让我觉得，回归分析不仅仅是一种工具，更是一种思维方式，它能够帮助我更深刻地理解世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的市场分析师，平时工作经常需要处理大量的销售数据、客户行为数据等，并从中挖掘有价值的信息来指导业务决策。一直以来，我都觉得自己在数据分析方面还不够专业，特别是对于如何运用统计学的方法来量化和预测，存在一定的瓶颈。《应用回归分析》这本书的出现，可以说是及时雨。它不仅内容全面，涵盖了从简单线性回归到复杂的非线性回归、时间序列回归等各种模型，而且讲解得非常深入浅出。我特别喜欢书中对不同回归模型适用场景的详细阐述，以及对模型假设条件的清晰说明。这让我能够根据具体的数据特点和分析目标，选择最合适的模型，而不是盲目套用。书中提供的许多案例都来源于实际工作，例如分析广告投入与销售额的关系、分析客户满意度与复购率的关系等等，这些都与我的工作息息相关，让我能够很快地将书中的知识应用到实际工作中。而且，书中对数据预处理、特征工程、模型评估等环节的讲解也非常细致，这对于确保模型结果的可靠性至关重要。我最看重的一点是，这本书强调了“理解”而非“记忆”，它引导读者去思考每个模型背后的逻辑，以及为什么需要做某些步骤，这让我感觉自己不仅在学习知识，更是在提升分析思维。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的经济学研究生，研究方向涉及计量经济学。回归分析无疑是我学习和研究过程中最核心的工具之一。在学习过程中，我接触过不少与回归分析相关的书籍，但《应用回归分析》这本书给我留下了深刻的印象。它在理论深度和应用广度上都做得非常出色。书中对回归分析的起源、发展和各种演进模型都进行了详尽的介绍，从最基础的OLS到更复杂的面板数据模型、工具变量模型，内容覆盖面非常广。我特别欣赏书中对每种模型提出的背景、原理、假设以及适用范围的清晰界定。这使得我在面对具体的研究问题时，能够迅速判断出最适合采用哪种模型。而且，书中不仅提供了数学上的严谨推导，更重要的是，它通过大量的实际案例，将抽象的模型变得生动具体。例如，它在讲解面板数据模型时，就选取了公司财务数据，分析不同宏观经济因素对公司绩效的影响，这不仅让我理解了模型的原理，更让我体会到了模型在经济研究中的强大解释力。这本书让我觉得，计量经济学不仅仅是数学公式的堆砌，更是探索经济现象背后规律的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的逻辑充满好奇，尤其是在金融投资领域，如何用历史数据来预测未来走向，一直是我想深入探索的课题。最近偶然翻阅到这本《应用回归分析》，书名就直击我的痛点，让我眼前一亮。初拿到书，厚实的质感和严谨的排版就给人一种专业、可靠的感觉。我特别喜欢它开头部分对回归分析基本概念的梳理，非常清晰易懂，不像我之前看过的某些教材，一开始就抛出复杂的公式和模型，让人望而却步。作者用了很多贴近生活的例子，比如房价与面积的关系、学习时间与考试成绩的关联等等，这些例子不仅生动有趣，更能帮助我快速建立起对回归分析的直观认识。比如，它在解释“自变量”和“因变量”时，就用了一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了它们之间的相互依赖关系。而且，书中在介绍最小二乘法时，并没有直接给出抽象的数学推导，而是从几何图形的角度进行解释，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我一直觉得，理解一个概念的本质比死记硬背公式更重要，而这本书在这方面做得非常出色。它引导我思考，为什么我们要用这样的方法去拟合数据，它的优势在哪里，局限性又是什么。这一点点渗透式的讲解，让我对回归分析的理解更加深入和扎实。即使是后面的多元回归、多项式回归，作者也都是循序渐进，层层递进，让我感觉每一步都踩得很稳。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉数据科学领域的研究生，我深知扎实的统计学基础是必不可少的，而回归分析又是统计学中应用最广泛、最有价值的工具之一。在寻找合适的教材时，《应用回归分析》这本书吸引了我，它的出版方“复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列”就自带一种权威性和专业性，让我对它的内容品质充满了期待。拿到书后，我发现我的期待得到了充分的满足。书中对于回归分析的理论推导严谨而不失深度，同时又注重实际应用，提供了大量的案例分析和实践指导。我尤其欣赏书中关于模型诊断和选择的部分，这部分内容往往是许多入门教材所忽略的，但它对于建立可靠的模型至关重要。《应用回归分析》清晰地阐述了残差分析、R方、调整R方等指标的含义及其在判断模型拟合优度上的作用，并详细讲解了如何通过这些指标来选择最优模型。书中还探讨了多重共线性、异方差性等常见问题，并给出了相应的处理方法，这对于我日后在真实数据中进行建模非常有帮助。我喜欢它不仅仅停留在理论层面，而是真正地引导我去思考，如何在实际场景中应用这些理论。例如，书中通过一个具体的市场营销数据分析案例，展示了如何一步步地构建和优化回归模型，最终得出有实际指导意义的结论。这种“理论与实践相结合”的模式，让我觉得这本书非常有价值，能够真正帮助我提升解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名跨界转行到数据科学领域的从业者，之前的基础是文科出身，对于数学和统计学知识相对薄弱。在学习回归分析时，我尝试过很多教材，但很多都让我感到吃力。《应用回归分析》这本书，则是我遇到的“救星”。它从最基础的概念开始讲解，用非常易于理解的语言，将复杂的数学原理和统计概念娓娓道来。我特别喜欢书中对于“偏差-方差权衡”的解释，它用了一个生动的例子，让我彻底理解了模型在拟合训练数据和泛化到新数据之间的关键平衡。而且，书中提供的案例分析，都非常贴合实际，能够让我快速将学到的知识应用到工作中。我曾经遇到的一个关于用户流失预测的问题，通过阅读书中关于逻辑回归的章节，并结合书中的案例思路，我找到了解决问题的方向，并最终构建出了一个有效的预测模型。这本书让我觉得，即使是统计学背景较弱的人，也能够通过努力和好的教材，掌握回归分析这一强大的数据分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学充满热情的大二学生，目前正在为学习“回归分析”这门课程做准备。在老师的推荐下，我翻阅了这本《应用回归分析》。一开始，我对复杂的统计概念感到有些畏惧，但这本书的编写风格让我感到非常惊喜。作者用非常生动形象的语言，将抽象的概念具象化。比如，在介绍“误差项”时，作者用了一个非常贴切的比喻，让我一下子就理解了这个看似难以捉摸的统计学概念。而且，书中在介绍各个模型时，都配有大量的图示，这对于我这样的视觉型学习者来说，简直是福音。我可以通过图示直观地理解模型拟合的过程，以及数据点与回归线之间的关系。书中的习题也非常有针对性，涵盖了从基础概念到模型应用的不同难度，能够有效地巩固我所学的知识。我最喜欢的是，书中不仅仅是给出“怎么做”，更是引导我思考“为什么这么做”。这种启发式的教学方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动探索和学习。这本书让我对即将到来的回归分析课程充满了期待，感觉自己已经有了一个坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学专业的本科生，我在课堂上接触过不少统计学教材，但很多都过于侧重理论，对于如何将理论应用于实际问题，总感觉有些抽象。《应用回归分析》这本书，恰恰弥补了这一点。它将复杂的统计理论与丰富的实际应用场景巧妙地结合起来，让我对回归分析有了全新的认识。我尤其喜欢书中对“模型解释”的强调。很多时候，我们搭建了一个模型，但却不知道如何向非专业人士解释模型的含义，以及模型得出的结论是如何支撑我们的业务决策的。这本书在这方面提供了非常好的范式。它不仅教你如何构建模型，更教你如何解读模型结果，如何将统计学语言转化为业务语言。例如，书中在解释一个多元回归模型的系数时，会详细说明这个系数代表的含义，以及在控制其他变量不变的情况下，该变量变化对因变量的影响程度。这对于我将来撰写研究报告、进行学术交流都非常有帮助。而且，书中还引入了一些高级话题，比如面板数据回归、工具变量回归等，这些内容虽然有一定的难度，但作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，让我觉得并非不可逾越。这本书给我一种“学以致用”的感觉，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师，引领我走向数据分析的实践之路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在人工智能领域工作的工程师，平时主要负责算法开发和模型训练。在工作中，我经常需要处理和分析各种类型的数据，回归分析是其中一种非常基础但又至关重要的技术。我发现，《应用回归分析》这本书在内容上非常接地气，它并没有过多地纠缠于纯粹的数学推导，而是更侧重于模型的应用和解释。我喜欢书中对模型构建过程的详细描述，以及如何根据实际问题来选择合适的回归技术。例如，书中在介绍正则化回归（如Lasso和Ridge）时，就非常清晰地解释了它们如何解决过拟合问题，以及它们在特征选择上的作用，这对于我们在处理高维数据时非常有指导意义。而且，书中还提供了一些代码实现上的建议，虽然不直接提供代码，但它会引导你去思考如何用编程语言去实现这些模型，这对于我们工程师来说非常实用。这本书让我觉得，统计学不仅仅是理论知识，更是解决实际工程问题的有力工具。它帮助我更深刻地理解了模型的内在机制，从而能够更有效地优化我的算法和模型。

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一般般,还行吧.书是正版的

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提高效益，亦可谓“教学相长”。

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所有课后习题没有答案，浪费钱

评分☆☆☆☆☆

一般般,还行吧.书是正版的

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提高效益，亦可谓“教学相长”。

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"[SM]和描述的一样，好评！ 上周周六，闲来无事，上午上了一个上午网，想起好久没买书了，似乎我买书有点上瘾，一段时间不逛书店就周身不爽，难道男人逛书店就象女人逛商场似的上瘾？于是下楼吃了碗面，这段时间非常冷，还下这雨，到书店主要目的是买一大堆书，上次专程去买却被告知缺货，这次应该可以买到了吧。可是到一楼的查询处问，小姐却说昨天刚到的一批又卖完了！晕！为什么不多进点货，于是上京东挑选书。好了，废话不说。好了，我现在来说说这本书的观感吧，一个人重要的是找到自己的腔调，不论说话还是写字。腔调一旦确立，就好比打架有了块趁手的板砖，怎么使怎么顺手，怎么拍怎么有劲，顺带着身体姿态也挥洒自如，打架简直成了舞蹈，兼有了美感和韵味。要论到写字，腔调甚至先于主题，它是一个人特有的形式，或者工具；不这么说，不这么写，就会别扭；工欲善其事，必先利其器，腔调有时候就是“器”，有时候又是“事”，对一篇文章或者一本书来说，器就是事，事就是器。这本书，的确是用他特有的腔调表达了对“腔调”本身的赞美。|发货真是出乎意料的快，昨天下午订的货，第二天一早就收到了，赞一个，书质量很好，正版。独立包装，每一本有购物清单，让人放心。帮人家买的书，周五买的书，周天就收到了，快递很好也很快，包装很完整，跟同学一起买的两本，我们都很喜欢，谢谢！了解京东：2013年3月30日晚间，京东商城正式将原域名360buy更换为jd，并同步推出名为“joy”的吉祥物形象，其首页也进行了一定程度改版。此外，用户在输入jingdong域名后，网页也自动跳转至jd。对于更换域名，京东方面表示，相对于原域名360buy，新切换的域名jd更符合中国用户语言习惯，简洁明了，使全球消费者都可以方便快捷地访问京东。同时，作为“京东”二字的拼音首字母拼写，jd也更易于和京东品牌产生联想，有利于京东品牌形象的传播和提升。京东在进步，京东越做越大。||||好了，现在给大家介绍两本本好书：《谢谢你离开我》是张小娴在《想念》后时隔两年推出的新散文集。从拿到文稿到把它送到读者面前，几个月的时间，欣喜与不舍交杂。这是张小娴最美的散文。美在每个充满灵性的文字，美在细细道来的倾诉话语。美在作者书写时真实饱满的情绪，更美在打动人心的厚重情感。从装祯到设计前所未有的突破，每个精致跳动的文字，不再只是黑白配，而是有了鲜艳的色彩，首次全彩印刷，法国著名唯美派插画大师，亲绘插图。|两年的等待加最美的文字，就是你面前这本最值得期待的新作。《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》全球最高端隐秘的心理学课程，彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！当今世界最高明的思想控制与精神绑架，政治、宗教、信仰给我们的终极启示。全球最高端隐秘的心理学课程，一次彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。从国家、宗教信仰的层面透析“思维的真相”。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》涉及心理学、社会学、神经生物学、医学、犯罪学、传播学适用于：读心、攻心、高端谈判、公关危机、企业管理、情感对话……洗脑是所有公司不愿意承认，却是真实存在的公司潜规则。它不仅普遍存在，而且无孔不入。阅读本书，你将获悉：怎样快速说服别人，让人无条件相信你？如何给人完美的第一印象，培养无法抗拒的个人魅力？如何走进他人的大脑，控制他们的思想？怎样引导他人的情绪，并将你的意志灌输给他们？如何构建一种信仰，为别人造梦？[SZ]"

评分☆☆☆☆☆

好