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保罗D.埃里森 著，吴晓刚 编，李丁 译

图书标签:

• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 高级数学
• 模型构建
• 统计建模
• 线性模型
• 非线性模型
• 假设检验

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543218994

版次：1

商品编码：10807176

包装：平装

丛书名： 格致方法?定量研究系列

开本：16开

出版时间：2011-10-01

用纸：胶版纸

页数：500

编辑推荐

《高级回归分析》主要介绍了回归分析方法的最新内容，并介绍了其中蕴含的统计思想及其应用。全书不仅系统地阐述了回归分析的经典内容，而且还介绍了近年来回归分析领域的许多新思想和新发展，讲述了模型建立、直觉逻辑等各方法的前提假设，以及这些方法的目标、优缺点及详细说明。在叙述基本概念及理论的同时，作者力求反映该领域当前最流行的思想。

内容简介

《高级回归分析》由5本讨论高级回归分析的小册子组成，分别是《固定效应回归模型》、《现代稳健回归方法》、《删截、选择性样本及截断数据回归模型》、《分位数回归模型》及《空间回归模型》。《固定效应回归模型》介绍了多种形式的固定效应回归模型，讨论了如何在固定效应模型及随机效应模型之间作出选择；《现代稳健回归方法》通过一套统一的符号系统，介绍了不同来源的多种稳健回归方法，以及它们彼此之间的联系；《删截、选择性样本及截断数据回归模型》是有关删截数据、选择性样本数据及截断数据的最新研究；《分位数回归模型》提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体的例子演示了对分位数回归估计值的解释；《空间回归模型》介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。
《高级回归分析》由担任主编。

目录

固定效应回归模型
序
第1章 绪言
第2章 线性固定效应模型：基本原理
第3章 固定效应Logistic回归
第4章 计数变量的固定效应模型
第5章 事件史数据的固定效应模型
第6章 固定效应结构方程模型
附录1 第2章到第5章例题的Stata程序
附录2 第6章例题的Mplus程序
注释
参考文献
译名对照表
现代稳健回归方法
序
第1章 绪言
第2章 重要背景
第3章 稳健性、抗扰性与最小二乘回归
第4章 线性模型的稳健回归
第5章 稳健回归的标准误
第6章 广义线性模型中的权势案例
第7章 结论
附录稳健回归的软件选择
注释
参考文献
译名对照表
删截、选择性样本及截断数据的回归模型
序
第1章 概论
第2章 删截数据的Tobit模型
第3章 选择性样本模型和截断回归模型
第4章 基本模型的扩展
第5章 应注意的问题
附录1 截断正态分布变量的期望值
附录2 切希尔和艾利时的正态性及异方差检验
注释
参考文献
译名对照表
分位数回归模型
序
第1章 引言
第2章 分位数和分位数函数
第2章 附录
第3章 分位数回归模型及其估计量
第4章 分位数回归的推论
第5章 分位数回归估计值的解释
第6章 单调转换QRM的解释
第7章 实例：1991年和2001年的收入不平等
附录 STATA命令
注释
参考文献
译名对照表
空间回归模型
序
前言
第1章 导论
第2章 空间滞后因变量
第3章 空间误差模型
第4章 扩展
附录软件选项
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

《现代统计建模导论》 洞察数据之美，解锁模式之秘 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界的核心力量。然而，数据的表面之下往往隐藏着复杂的关系和微妙的模式，需要我们运用精密的工具去挖掘、去解读。《现代统计建模导论》正是这样一本引人入胜的指南，它将带领读者踏上一段深入探索数据奥秘的旅程，掌握构建和理解复杂统计模型的核心技能。 本书并非一本理论堆砌的枯燥教材，而是一本注重实践、强调直觉的引导。我们从最基础的统计概念出发，逐步构建起现代统计建模的理论框架。本书的宗旨是帮助读者建立起对不同统计模型工作原理的深刻理解，并能熟练运用这些模型来解决现实世界中的各种问题。 核心内容概览： 基础统计概念回顾与深化： 我们将从概率分布、参数估计、假设检验等基本概念入手，但不会停留在表面。我们将深入探讨这些概念背后的统计思想，为后续更复杂的模型奠定坚实的基础。例如，在讨论参数估计时，我们将深入讲解最大似然估计、贝叶斯估计等方法的原理及其优劣，并辅以直观的图示和具体的案例。 线性模型的基石： 线性模型是统计建模中最基本也是最强大的工具之一。《现代统计建模导论》将详尽阐述普通最小二乘法（OLS）的原理、假设及局限性。读者将学习如何进行模型诊断，例如残差分析、多重共线性检测等，并掌握如何根据实际情况选择合适的自变量。此外，我们还将介绍广义线性模型（GLM）的概念，为处理非正态分布的响应变量打下基础。 探索非线性关系： 现实世界中的数据往往并非简单的线性关系。《现代统计建模导论》将引导读者理解和应用多种非线性建模技术。我们将介绍多项式回归、样条回归，并深入探讨非参数回归方法，如局部加权回归（LOESS）和核回归，让读者能够捕捉数据中更微妙的模式。 分类与离散数据建模： 对于响应变量为分类或计数型的数据，传统线性模型往往难以适用。本书将系统介绍逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）等广义线性模型，帮助读者理解如何对二元分类、多元分类以及计数数据进行建模和预测。我们将详细讲解模型系数的解释，以及如何进行模型评估。 时间序列分析导论： 许多数据都具有时间依赖性，例如股票价格、气温变化等。《现代统计建模导论》将提供时间序列分析的入门指南，介绍自相关、偏自相关函数，以及ARIMA模型等经典时间序列模型。读者将学会如何识别时间序列的模式，并构建模型进行预测。 生存分析基础： 在医学、工程、金融等领域，研究事件发生的时间至关重要。本书将介绍生存分析的基本概念，包括生存函数、风险函数，并讲解Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，帮助读者理解和分析事件发生的时间分布。 模型选择与评估的艺术： 构建模型只是第一步，选择最优模型并对其进行准确评估同样重要。《现代统计建模导论》将深入探讨信息准则（如AIC、BIC）、交叉验证等模型选择方法，并详细介绍各种模型评估指标，如R方、均方误差、准确率、召回率等，帮助读者科学地评估模型的性能。 模型诊断与诊断图解： 即使是最复杂的模型，也可能存在潜在的问题。本书将强调模型诊断的重要性，并教授读者如何利用残差图、QQ图等诊断图解来检查模型的假设是否成立，识别异常值和离群点，并判断模型是否需要调整。 贝叶斯统计思想的引入（可选）： 对于有一定基础的读者，本书还将对贝叶斯统计思想进行初步介绍，阐述其与频率派统计的异同，并可能涉及一些基础的贝叶斯模型构建思想。 本书特色： 案例驱动，理论联系实际： 本书的讲解始终围绕着丰富多样的实际案例展开，涵盖经济学、生物学、社会科学、工程学等多个领域，让抽象的统计概念变得鲜活易懂。 直观易懂的解释： 作者力求用清晰、简洁的语言解释复杂的统计原理，避免使用过于晦涩的数学推导，而是侧重于统计思想的传达和模型工作机制的阐释。 软件实现与可视化： 本书将配合流行的统计软件（如R）的实际操作，提供代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际应用。丰富的图表和可视化展示，将帮助读者更直观地理解数据和模型。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，本书的学习路径设计得井井有条，层层递进，确保读者能够稳步提升统计建模能力。 谁适合阅读本书？ 对数据分析感兴趣的本科生和研究生，希望系统学习统计建模方法的学生。 需要运用统计模型进行研究的科研人员，包括但不限于经济学家、生物统计学家、社会学家、工程师等。 希望提升数据分析能力的职场人士，如数据分析师、市场研究员、金融分析师等。 任何希望深入理解数据背后规律，掌握科学决策工具的读者。 《现代统计建模导论》将是您掌握数据驱动决策、解锁数据价值的得力助手。让我们一起，用统计的语言，倾听数据的声音，洞察世界的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的特点在于其“批判性”的思维方式。作者在介绍每一个统计模型时，都会非常细致地剖析其前提假设，并深入探讨当这些假设不被满足时，模型会产生什么样的偏差，以及我们应该如何应对。例如，书中对于异方差（heteroscedasticity）的讲解，就远不止于简单的“使用稳健标准误”的建议。作者详细分析了异方差产生的根源，它对OLS估计量和标准误的影响，并系统地介绍了如何进行异方差的检验（如Breusch-Pagan检验、White检验），以及如何通过广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）等方法来获得更有效率的估计。我曾经在分析房地产价格数据时，就遇到了典型的异方差问题，导致模型的可信度大打折扣。阅读了这本书关于异方差的章节后，我才真正理解了问题的严重性，并学会了如何系统地诊断和处理它。作者还强调了模型诊断的重要性，并将模型诊断视为回归分析过程中不可或缺的一环。他认为，仅仅拟合一个看起来“不错”的模型是远远不够的，更重要的是要通过一系列的检验来确保模型的有效性和可靠性。书中列举了多种模型诊断的手段，并给出了详细的解释和操作指南，这让我受益匪浅。通过这些诊断，我能够及时发现模型中的潜在问题，并进行相应的修正，从而得到更准确、更可靠的分析结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它是一本“实战派”的回归分析指南。作者在讲解每一个统计模型时，都会紧密结合实际应用场景，并通过生动的案例来阐释模型的原理和应用。例如，书中对于非线性回归模型（non-linear regression models）的讲解，就非常详尽，并且提供了多种解决非线性问题的方法，包括多项式回归、样条回归（spline regression）、以及一些非参数方法。我曾经在分析产品生命周期数据时，就遇到了典型的非线性关系，但又不知道如何处理。阅读了这本书关于非线性回归的章节后，我才发现原来有这么多工具可以用来解决这类问题，并且学会了如何根据数据的特点来选择最合适的模型。作者在讲解这些模型时，不仅仅停留在算法层面，还深入剖析了它们背后的统计学原理，以及如何从经济学理论出发来构建和解释模型。而且，书中还强调了模型的解释性和预测能力的重要性，并给出了如何评估模型性能的详细指南。这本书的案例库非常丰富，涵盖了经济学、社会学、医学等多个领域，这让我能够从中汲取灵感，并将所学知识应用于自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就有一种沉静而专业的气质，不是那种花哨的、试图吸引眼球的设计，而是透着一股扎实的学术气息。当我拿到它的时候，就感觉到它是一本有分量的书。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的语言所吸引。虽然我之前接触过一些基础的统计学知识，但这本书的起点似乎更高，直接切入了一些更复杂的概念。我特别欣赏作者在讲解每一个模型时，都会先回顾其背后的理论基础，然后逐步构建起数学框架，最后再通过实例进行验证。这让我不仅仅是“学会”如何使用这些模型，更是“理解”它们为何有效，以及在什么条件下才能发挥最大的作用。比如，书中对于广义线性模型的阐述，就不仅仅停留在公式的堆砌，而是深入探讨了其对因变量分布的假设，以及如何选择合适的连接函数，这一点对于我理解数据背后的生成机制非常有帮助。而且，作者在讲解过程中，并没有回避数学推导，但又非常巧妙地将复杂的数学公式转化为易于理解的逻辑步骤，即使是我这种对高等数学不是特别精通的读者，也能跟得上思路。我曾经在处理某些非正态分布的数据时感到束手, 以为只能靠一些近似的方法，但这本书提供了一套系统的方法论，让我能够从根基上解决问题。例如，书中对泊松回归和负二项回归的比较分析，就非常透彻地揭示了它们在处理计数数据时各自的优势和局限性，让我能够根据具体数据特点做出更明智的模型选择。书中的例子也恰到好处，没有过于简单到缺乏启发性，也没有过于复杂到让人望而却步，每一个例子都紧密围绕着理论讲解展开，能够帮助读者将抽象的概念具体化。我尤其喜欢书中关于模型诊断的部分，作者强调了仅仅拟合模型是不够的，更重要的是对模型进行细致的评估和诊断，以确保模型的有效性和可靠性。这一部分的内容，让我对回归分析的理解上升到了一个新的高度，从“能用”上升到了“用得好”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我惊叹之处在于它对“因果推断”这一前沿领域的深入探讨。在传统回归分析中，我们更多地关注变量之间的相关性，而在因果推断中，我们则致力于回答“X是否导致Y”这一根本性问题。书中详细介绍了多种因果推断的方法，包括工具变量法（instrumental variables, IV）、倾向得分匹配法（propensity score matching, PSM）、以及差分中差分法（difference-in-differences, DiD）等。我曾经在分析某个政策实施效果时，就面临着如何排除内生性（endogeneity）问题，以准确评估政策的因果效应。阅读了这本书关于因果推断的章节后，我才真正理解了内生性的根源，以及如何运用工具变量法和倾向得分匹配法来解决这一难题。作者在讲解这些方法时，不仅仅停留在算法层面，还深入剖析了它们背后的统计学原理，以及如何从经济学理论出发来构建和解释模型。而且，书中还强调了因果推断的严谨性和可信度，并给出了如何评估因果推断结果的详细指南。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够以更严谨、更科学的方式来分析和理解现实世界中的因果关系。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为那些希望在回归分析领域“更上一层楼”的读者量身打造的。它不是一本入门读物，而是建立在你已经掌握了基础统计学知识的前提下，带你进入更深层次的探索。书中对于多重共线性（multicollinearity）问题的处理，就远超出了教科书上简单的“删除变量”或者“岭回归”的介绍。作者详细分析了共线性的根源，以及它对模型估计造成的影响，并提供了诸如主成分回归（principal component regression）、偏最小二乘回归（partial least squares regression）等更高级的解决方案，并且深入探讨了这些方法的理论依据和适用条件。我曾经在分析客户画像数据时，就面临着大量变量之间高度相关的问题，导致模型结果不稳定且难以解释。阅读了这本书关于共线性的章节后，我才真正理解了问题的症结所在，并能够有针对性地采取措施。作者在讲解这些高级方法时，也并没有一味地堆砌公式，而是通过逻辑清晰的推导和生动的案例，将复杂的概念变得易于理解。比如，书中对岭回归和Lasso回归的比较，就非常详尽地阐述了它们在处理共线性时的不同机制，以及它们对模型正则化（regularization）的贡献。此外，书中关于模型选择（model selection）的讨论也异常精彩，作者并没有局限于AIC或BIC，而是深入探讨了交叉验证（cross-validation）等更 robust 的方法，并分析了不同模型选择准则的优劣。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的导师，它不会直接告诉你答案，而是引导你一步一步地去发现问题、分析问题、解决问题。我尤其欣赏书中对于变量选择（variable selection）这一环节的深度探讨。作者并没有将变量选择视为一个简单的“筛选”过程，而是将其置于模型构建的整个生命周期中进行考量。书中详细介绍了各种变量选择方法的优缺点，包括逐步回归（stepwise regression）、前向选择（forward selection）、后向剔除（backward elimination）等传统方法，更重要的是，它还深入讲解了基于惩罚项（penalty-based）的模型，如Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Elastic Net等，并详细分析了它们如何通过正则化来实现变量的稀疏化和选择。我曾经在处理一个包含数百个特征的医疗诊断数据时，就面临着海量特征的选择难题，传统的变量选择方法效率低下且容易陷入局部最优。阅读了书中关于Lasso和Elastic Net的章节后，我才真正掌握了更有效的解决方案，能够快速地从众多特征中找出对模型预测贡献最大的关键变量，大大提高了模型的可解释性和预测精度。作者在讲解这些方法时，不仅仅停留在算法层面，还深入剖析了它们背后的统计学原理，以及为什么它们能够在避免过拟合的同时实现变量选择。而且，书中还提到了如何评估变量选择结果的有效性，以及如何结合业务知识来指导变量选择，这一点对于实际应用非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立起一套“系统性”的回归分析思维。作者在讲解每一个统计模型时，都不仅仅停留在“如何使用”的层面，而是深入探讨其“为何如此”的道理，以及它在整个数据分析流程中所处的位置。例如，书中对于模型诊断（model diagnostics）的强调，就远超出了简单的残差图分析。作者详细介绍了残差分析、杠杆值、离群点检测等多种模型诊断的手段，并深入探讨了每一种诊断方法所能揭示的问题，以及如何根据诊断结果来修正模型。我曾经在分析客户流失数据时，就遇到了模型预测效果不佳的问题，但又不知道从何下手去改进。阅读了这本书关于模型诊断的章节后，我才发现问题可能出在模型的残差上，并且学会了如何通过诊断来发现模型中的异常值和异方差问题，并进行相应的处理，从而显著提高了模型的预测精度。作者还强调了模型选择（model selection）的重要性，并深入探讨了AIC、BIC、交叉验证等多种模型选择准则，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。这让我能够更有依据地选择最适合自己数据的模型，而不是盲目地尝试各种模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本“技术手册”，更是一本“思想宝库”。作者在讲解每一个回归模型时，都会将其置于更广阔的统计学和计量经济学框架下进行考察，并深入探讨其在不同应用场景下的适用性和局限性。例如，书中对时间序列回归模型（time series regression models）的讲解，就非常详尽，远超出了简单的ARIMA模型。作者深入地讨论了平稳性（stationarity）、协整（cointegration）、单位根检验（unit root tests）等概念，并详细介绍了向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型、向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）等更复杂的模型。我曾经在分析宏观经济数据时，就遇到了显著的时间序列相关性和非平稳性问题，导致普通的OLS回归结果无法解释。阅读了这本书关于时间序列模型的章节后，我才真正理解了问题的症结所在，并能够运用更合适的模型来分析数据。作者在讲解这些模型时，不仅仅停留在算法层面，还深入剖析了它们背后的统计学原理，以及如何从经济学理论出发来构建和解释模型。而且，书中还强调了模型的解释性和预测能力的重要性，并给出了如何评估模型性能的详细指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“深”和“广”。“深”体现在它对每一个统计模型的讲解都深入骨髓，不留任何死角。作者在解释一个模型时，往往会从其产生的历史背景、理论基础开始，然后层层剥茧，直至揭示其内在的数学逻辑和统计意义。例如，书中对面板数据模型（panel data models）的阐述，就不仅仅是简单地介绍固定效应和随机效应模型，而是详细地分析了这两种模型各自的假设条件、适用场景，以及它们在估计效率上的差异。作者甚至还探讨了如何处理面板数据中的异质性（heterogeneity）和时间序列相关性（time-series autocorrelation）问题，这一点对于处理实际业务数据中的复杂情况至关重要。我曾经在分析季度销售数据时，就遇到了这种数据结构，当时苦于找不到合适的工具来解释，直到读到这本书，才豁然开朗。书中对这些模型的推导过程也清晰明了，即使是对数学推导略感畏惧的读者，也能通过作者的引导，逐步理解模型是如何构建起来的。更难得的是，作者还强调了模型的解释性，以及如何将统计模型的结果转化为有意义的业务洞察。这一点对于我们这些非统计学专业的读者来说，简直是雪中送炭。它不仅仅教我们“如何做”，更教我们“为何这样做”，以及“这样做有什么意义”。书中的图表也十分精炼，能够直观地展现模型的拟合效果和参数估计的意义，这大大减轻了阅读的负担，也加深了理解。我尤其喜欢作者在讲解模型诊断时，所强调的“模型是用来解释现实的，而不是用来折磨读者的”这一观点，这让我对回归分析的实用性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其“严谨”的治学态度。作者在每一个章节都力求做到概念清晰、逻辑严密、推导准确。即使是一些相对基础的概念，比如最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS），作者也进行了非常深入的剖析，包括其几何解释、参数估计的性质（无偏性、有效性），以及其背后的高斯-马尔科夫定理。我曾经以为自己已经完全掌握了OLS，但通过阅读这本书，我才发现自己对OLS的理解还有很多盲点。作者还非常细致地分析了OLS的各项假设，并深入探讨了当这些假设不被满足时，模型会产生什么样的影响，以及我们应该如何进行修正。例如，书中对于多重共线性（multicollinearity）的讲解，就远超出了教科书上简单的“增加样本量”或者“剔除变量”的建议。作者详细分析了多重共线性对参数估计的方差膨胀效应，以及它如何导致模型的不稳定性和难以解释性，并提供了诸如岭回归（Ridge Regression）、主成分回归（Principal Component Regression, PCR）等更高级的解决方案。我曾经在分析市场营销数据时，就面临着多个广告投放渠道之间高度相关的问题，导致模型结果混乱。阅读了书中关于多重共线性的章节后，我才真正理解了问题的症结所在，并能够采取有效的措施来缓解共线性的影响，从而获得更可靠的分析结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书很给力啊，适合经济学的人用。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的

评分☆☆☆☆☆

由于受众为社会学学生，该书的门槛较低，解释也比较浅显明了，实用性很强，不错的统计书

评分☆☆☆☆☆

东西不错，京东值得信赖~

评分☆☆☆☆☆

回归分析类图书，值得阅读、参考。

评分☆☆☆☆☆

这套书本来就是给社科人员参考的。。。不过对理工农医人员也有一定意义

评分☆☆☆☆☆

高级回归分析必读高级回归分析必读

评分☆☆☆☆☆

东西不错，京东值得信赖~

评分☆☆☆☆☆

这本书比较难懂，在涉及回归的很多领域，暂时看不大懂。