迴歸分析（修訂版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

謝宇 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 統計建模
• 綫性模型
• 多元迴歸
• 統計推斷
• 應用統計
• 數據挖掘

齣版社： 社會科學文獻齣版社

ISBN：9787509742891

版次：1

商品編碼：11197339

包裝：平裝

叢書名： 社會學教材教參方法係列

開本：16開

齣版時間：2013-03-01

用紙：膠版紙

頁數：400

字數：445000

正文語種：中文

內容簡介

　　《迴歸分析（修訂版）》源於作者多年在密歇根大學教授迴歸分析的課程講義，從基本的統計概念講起，對綫性迴歸分析的基本假定、迴歸中的統計推論和迴歸診斷做瞭詳盡的介紹，同時還涵蓋瞭很多在社會科學中對實際研究非常有用的內容，包括虛擬變量、交互作用、輔助迴歸、多項式迴歸、樣條函數迴歸和階躍函數迴歸等。此外，《迴歸分析（修訂版）》還涉及通徑分析、縱貫數據模型、多層綫性模型和logit模型等方麵的內容。

作者簡介

謝宇 美國密歇根大學Otis Dudley Duncan教授，任職於密歇根大學社會學係、統計係與公共政策學院，同時也是密歇根大學中國研究中心、社會研究所調查研究中心、人口研究中心教授，北京大學“韆人計劃”講席教授，北京大學中國社會科學調查中心學術委員會主席。2004年當選美國藝術與科學院院士和颱灣中研院院士，2009年當選美國國傢科學院院士。其研究領域包括：社會分層、統計方法、人口學、科學社會學和中國研究。主要著作有《分類數據分析的統計方法》《科學界的女性》《美國亞裔的人口統計描述》《婚姻與同居》《美國的科學在衰退嗎？》等。

目錄

第1章　基本統計概念
第2章　統計推斷基礎
第3章　一元綫性迴歸
第4章　綫性代數基礎
第5章　多元綫性迴歸
第6章　多元迴歸中的統計推斷與假設檢驗
第7章　方差分析和F檢驗
第8章　輔助迴歸和偏迴歸圖
第9章　因果推斷和路徑分析
第10章　多重共綫性問題
第11章　多項式迴歸、樣條函數迴歸和階躍函數迴歸
第12章　虛擬變量與名義自變量
第13章　交互項
第14章　異方差與廣義最小二乘法
第15章　縱貫數據的分析
第16章　多層綫性模型介紹
第17章　迴歸診斷
第18章　二分因變量的logit模型
詞匯錶
參考文獻
後　記

前言/序言

深度解析：迴歸分析（修訂版） 引言：理解數據間的內在聯係 在現代科學研究、商業決策以及社會分析等眾多領域，數據扮演著至關重要的角色。而如何從海量數據中提取有價值的信息，揭示變量之間的相互關係，一直是人們孜孜不求的目標。迴歸分析，作為一種強大的統計建模工具，正是為瞭解決這一核心問題而生。它能夠幫助我們量化一個或多個自變量對因變量的影響程度，預測未來趨勢，並為復雜的決策提供科學依據。 《迴歸分析（修訂版）》一書，便是對這一關鍵統計學方法的深度探索與全麵梳理。它並非僅僅是理論的堆砌，而是以嚴謹的邏輯、豐富的實例和深入的解析，引導讀者循序漸進地掌握迴歸分析的精髓。本書旨在為讀者構建一個紮實的理論基礎，同時提供切實可行的實踐指導，使其能夠獨立運用迴歸分析解決實際問題。 第一部分：迴歸分析的基礎理論與核心概念 本書的開篇，便以清晰的脈絡為讀者勾勒齣迴歸分析的宏大圖景。首先，它詳細闡述瞭迴歸分析的基本思想，即通過建立一個數學模型來描述變量之間的關係。作者強調，迴歸分析的核心在於“擬閤”，即找到最能代錶數據點趨勢的直綫（或麯綫），從而揭示變量間的潛在規律。 在此基礎上，本書深入介紹瞭迴歸分析中的幾個關鍵概念。因變量（Dependent Variable）和自變量（Independent Variable）的定義及區分被清晰闡述，並輔以大量生動易懂的例子，幫助讀者準確識彆研究中的目標變量與預測變量。例如，在研究廣告投入對銷售額的影響時，銷售額便是因變量，而廣告投入則是自變量。 接著，本書詳細剖析瞭綫性迴歸模型。這是一種最基礎也是最常用的迴歸模型，其核心在於假設因變量與自變量之間存在綫性關係。書中不僅給齣瞭綫性迴歸方程的標準形式，如 $Y = eta_0 + eta_1X_1 + eta_2X_2 + ... + epsilon$，還對模型中的各個參數進行瞭詳盡解釋： $eta_0$（截距項）：代錶所有自變量取值為零時，因變量的期望值。 $eta_1, eta_2, ...$（迴歸係數）：代錶在其他自變量保持不變的情況下，某個自變量每變化一個單位，因變量平均變化的量。這是迴歸分析中最具解釋意義的部分，能夠量化自變量對因變量的“影響力”。 $epsilon$（誤差項）：代錶模型無法解釋的隨機變異部分，它包含瞭未被納入模型的所有其他影響因素以及測量誤差。 本書特彆強調瞭最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）在估計迴歸係數中的核心作用。通過最小化實際觀測值與模型預測值之間平方誤差之和，OLS能夠找到最佳的迴歸綫。作者詳細推導瞭OLS的原理，並解釋瞭為何這種方法能夠得到“最優”的估計。 此外，書中還引入瞭迴歸假設的重要性。任何統計模型的有效性都依賴於其背後的假設是否成立。對於綫性迴歸，本書詳細列舉並解釋瞭幾個關鍵假設，包括： 綫性關係假定：因變量與自變量之間存在綫性關係。 誤差項的期望值為零：$E(epsilon) = 0$。 誤差項的同方差性：所有觀測值的誤差項具有相同的方差，即$Var(epsilon) = sigma^2$。 誤差項的獨立性：不同觀測值的誤差項是相互獨立的。 自變量之間不存在完全多重共綫性：即自變量之間不存在完美的綫性關係。 本書深入剖析瞭這些假設的意義，並初步介紹瞭如何通過殘差圖等工具來檢驗這些假設是否被違反。這一部分為讀者後續進行更復雜的分析奠定瞭堅實的基礎。 第二部分：模型構建與評估 在掌握瞭迴歸分析的基礎理論後，本書進入瞭模型構建與評估的關鍵階段。這一部分將理論與實踐相結閤，指導讀者如何從數據齣發，構建一個有效的迴歸模型。 數據準備與探索性分析：在構建模型之前，充分的數據準備和探索性分析是必不可少的。本書強調瞭數據清洗、缺失值處理、異常值識彆的重要性，並介紹瞭各種可視化技術，如散點圖、箱綫圖等，來初步瞭解變量之間的關係和數據的分布特徵。 模型選擇與變量納入：本書探討瞭在多元迴歸中，如何選擇閤適的自變量。它詳細介紹瞭逐步迴歸（Stepwise Regression）等變量選擇方法，包括嚮前選擇（Forward Selection）、嚮後剔除（Backward Elimination）以及混閤方法。作者分析瞭這些方法的優缺點，並提醒讀者在應用這些方法時需注意潛在的偏差問題。 模型評估與診斷：一個模型的好壞，不僅在於其擬閤度，更在於其泛化能力和穩健性。本書提供瞭多種模型評估指標，其中最核心的是決定係數（R-squared）。 決定係數 ($R^2$)：它衡量瞭模型能夠解釋因變量總變異的比例。$R^2$越接近1，錶示模型對數據的擬閤程度越好。本書詳細解釋瞭$R^2$的計算方法及其局限性，並介紹瞭調整後的決定係數（Adjusted R-squared），它能夠剋服$R^2$在增加自變量時單調遞增的缺陷，更適閤比較不同自變量數量的模型。 除瞭決定係數，本書還深入討論瞭統計顯著性檢驗，特彆是t檢驗和F檢驗。 t檢驗：用於檢驗單個迴歸係數是否在統計上顯著不為零。通過計算t統計量並與臨界值比較，可以判斷某個自變量對因變量的影響是否具有統計學意義。 F檢驗：用於檢驗整個迴歸模型是否在統計上顯著。它檢驗的是模型是否比僅包含截距項的模型有更好的解釋能力。 殘差分析被視為模型診斷的“金標準”。本書詳細介紹瞭如何通過繪製殘差圖來檢查模型假設是否被違反。例如，觀察殘差與擬閤值的散點圖，可以檢測同方差性假設是否成立；觀察殘差與自變量的散點圖，可以檢測綫性關係假設是否成立；觀察殘差的序列圖，可以檢測誤差項的獨立性。本書還提供瞭如何處理殘差異方差、非正態性等問題的策略。 第三部分：高級迴歸技術與應用 在打下堅實的基礎後，本書將視角拓展到更廣泛、更復雜的迴歸分析場景。 多項式迴歸：當變量之間的關係並非簡單的綫性關係時，多項式迴歸便成為一種有效的工具。本書介紹瞭如何通過引入自變量的高次項來擬閤麯綫關係，並解釋瞭多項式迴歸的適用條件和潛在風險，如過擬閤。 交互項：在許多情況下，一個自變量的影響程度會受到其他自變量水平的影響。本書深入探討瞭交互項（Interaction Term）的引入，它能夠捕捉這種“協同效應”。例如，廣告投入對銷售額的影響可能在不同地區（另一個自變量）有所不同。 虛擬變量（Dummy Variables）：對於定性自變量（如性彆、地區、産品類彆），本書詳細介紹瞭如何使用虛擬變量來將其納入迴歸模型。通過將定性變量編碼為0/1變量，可以有效地估計不同類彆對因變量的影響。 非綫性迴歸：除瞭多項式迴歸，本書還簡要介紹瞭其他形式的非綫性迴歸模型，以及如何通過變量變換（如對數變換）將非綫性關係轉化為綫性關係，從而應用綫性迴歸方法進行分析。 模型魯棒性與穩健迴歸：當數據中存在異常值或誤差項的分布不滿足某些假設時，傳統的最小二乘法可能會失效。本書介紹瞭穩健迴歸（Robust Regression）等方法，它們對異常值不敏感，能夠提供更可靠的估計。 模型診斷的進階：本書還深入探討瞭更復雜的模型診斷技術，如杠杆值（Leverage）、學生化殘差（Studentized Residuals）、Cook距離（Cook's Distance）等，這些指標能夠幫助識彆影響模型擬閤的“特殊”觀測點。 第四部分：案例分析與實踐指導 理論固然重要，但將理論應用於實踐更是衡量學習成果的關鍵。本書的最後部分，通過一係列精心設計的案例研究，將前麵所學的知識融會貫通。 這些案例涵蓋瞭經濟學、社會學、市場營銷、醫學等多個領域，展示瞭迴歸分析在不同場景下的應用。例如： 市場營銷領域：分析廣告投入、促銷活動、産品價格等因素對産品銷量的影響，並預測未來的銷售趨勢。 經濟學領域：研究宏觀經濟指標（如GDP、通貨膨脹率）與股票市場錶現之間的關係。 社會學領域：分析教育水平、收入、職業等因素對個體幸福感的影響。 醫學領域：研究不同治療方案、患者特徵對疾病治愈率的影響。 在每個案例中，本書都遵循瞭從數據理解、模型構建、模型評估到結果解釋的完整流程。讀者可以跟隨作者的步驟，學習如何： 界定研究問題並選擇閤適的變量。 對數據進行預處理和探索性分析。 選擇並構建閤適的迴歸模型。 解釋迴歸係數的含義和統計顯著性。 評估模型的擬閤度和診斷模型問題。 根據模型結果提齣科學的見解和建議。 結語：開啓數據驅動的決策之旅 《迴歸分析（修訂版）》並非一本淺嘗輒止的入門書籍，而是一本能夠引導讀者深入理解並熟練運用迴歸分析的寶典。通過本書的學習，讀者將不僅能夠掌握迴歸分析的基本原理和技術，更能培養齣敏銳的數據洞察力，學會如何從復雜的現實世界中抽絲剝繭，發現變量間的深刻聯係。 本書的目標是賦能讀者，使其能夠自信地運用迴歸分析來解決實際問題，做齣更明智、更科學的決策。無論您是統計學專業學生、科研人員，還是希望提升數據分析能力的業務決策者，本書都將是您不可或缺的良師益友，帶領您開啓一段精彩的數據驅動決策之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《迴歸分析（修訂版）》，就像一個沉甸甸的砝碼，壓在我對數據分析知識體係的認知天平上，讓我不由自主地想要去瞭解它。我從事的是一個需要大量數據支撐決策的行業，每天麵對的數據量龐大，但如何從這些雜亂無章的數據中提取齣有價值的信息，卻是我的一個不小的挑戰。特彆是當我想探究兩個變量之間的關係，或者想通過已知變量來預測未知變量時，我總是感覺力不從心。身邊有一些朋友推薦迴歸分析，說是非常實用且普適性強的工具，但我一直找不到一本能夠真正“帶我入門”的書。這次看到“修訂版”的字樣，便心生瞭嘗試的念頭，希望能在此基礎上，找到一些與時俱進的講解和案例。我希望這本書能夠係統地介紹迴歸分析的基本原理，包括最基礎的綫性迴歸，以及一些更高級的模型，比如多元迴歸、非綫性迴歸等等。更重要的是，我希望它能教會我如何進行數據預處理，如何選擇閤適的迴歸模型，如何評估模型的擬閤優度，以及如何解釋迴歸係數的含義。我對於那些隻會羅列公式、缺乏實際操作指導的書籍是敬謝不敏的，我更希望這本書能包含豐富的圖錶和案例分析，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際技能。如果書中還能對迴歸分析的常見誤區和潛在問題有所提示，並給齣避免這些問題的建議，那將是一份極大的驚喜。我渴望通過這本書，能夠真正理解並掌握迴歸分析，讓它成為我數據分析工具箱裏的一把利器。

評分☆☆☆☆☆

手裏捧著這本《迴歸分析（修訂版）》，我內心最直接的感受是，終於有瞭一本可能真正幫助我理解“迴歸”這個概念的書。作為一個非統計科班齣身，但在工作中又經常需要與數據打交道的人來說，迴歸分析就像一個總是擦肩而過的朋友，知道它的存在，卻從未真正深入地認識過。我之所以選擇這本書，是因為“迴歸分析”這個主題本身就充滿瞭吸引力，它似乎能解答“為什麼會這樣”以及“接下來會怎樣”這類根本性的問題。我特彆希望這本書能夠用一種非常直觀、易於理解的方式來講解迴歸分析的原理，避免使用過於晦澀的數學術語，或者在引入數學公式時，能附帶非常詳盡的解釋和圖示。我更關心的是，這本書能否告訴我，如何將迴歸分析應用到我的具體工作中，比如如何分析不同營銷渠道對銷售額的影響，或者如何預測客戶的購買行為。我希望書中能夠提供一些具體的步驟和代碼示例，讓我能夠一步步地跟著操作，從而掌握構建和解讀迴歸模型的方法。我最怕那種理論知識很強，但卻缺乏實踐指導的書籍，那隻會讓我覺得學到的知識是“空中樓閣”。如果這本書能夠涵蓋不同類型的迴歸模型，並說明它們各自的優缺點和適用場景，那將大大擴展我的分析能力。總而言之，我購買這本書的目標非常明確：希望能夠通過它，真正理解迴歸分析的核心思想，並將其靈活運用於我的實際工作，讓數據說話，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書剛拿到手，就被它紮實的“迴歸分析”四個字吸引住瞭，雖然我並非統計學專業齣身，但日常工作中經常需要處理數據，對迴歸分析的應用場景早有耳聞，卻總是不得其法，要麼是用一些現成的軟件工具，效果不盡如人意，要麼就是想深入瞭解背後的原理，卻被各種復雜的數學公式勸退。這次選擇“迴歸分析（修訂版）”，主要是看中“修訂版”這個詞，感覺應該在原有的基礎上有所更新和優化，更能跟上時代的發展，也希望它能提供一個更易於理解的切入點，讓我這個“半路齣傢”的學習者也能領略迴歸分析的魅力。我期待這本書能從基礎概念講起，循序漸進地引導我理解迴歸模型的構建、評估以及如何正確解讀結果。畢竟，在海量的數據中挖掘齣有價值的信息，進行精準的預測，是現代科學研究和商業決策不可或缺的一環。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能結閤實際案例，展示迴歸分析在不同領域的應用，比如市場營銷、金融風控、醫療健康等等，這樣我纔能更直觀地感受到它的力量，也更能將所學知識轉化為實際的生産力。而且，一本好的教科書，除瞭內容本身，排版和語言風格也很重要。我希望這本書的排版清晰明瞭，公式的推導過程能夠細緻易懂，而不是簡略帶過。語言上，我更偏愛那種既嚴謹又不失生動的風格，能夠引發讀者的思考，而不是枯燥的陳述。總之，我對這本書充滿瞭好奇和期待，希望能藉此機會，真正掌握迴歸分析這門強大的數據分析工具。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對統計學中的“迴歸分析”這個概念，都有著一種既熟悉又陌生的感覺。熟悉，是因為它經常齣現在各種學術論文、研究報告的結論部分，耳熟能詳；陌生，則是因為我對它的具體原理、應用方法、以及如何去實際操作，都知之甚少。這次偶然的機會，我看到瞭這本《迴歸分析（修訂版）》，它的書名簡潔明瞭，仿佛預示著一本能夠幫助我解開迷霧的寶典。我非常看重書籍內容的“修訂”之處，希望它能夠包含最新的理論發展和實操技巧，尤其是在大數據時代，迴歸分析的應用場景和方法也在不斷演進。我期待這本書能夠從最基礎的概念入手，為我構建一個紮實的知識框架，比如解釋什麼是因變量、自變量，迴歸模型的假設條件是什麼，以及如何檢驗這些假設。更重要的是，我希望它能夠教會我如何使用常見的統計軟件，如R或Python，來執行迴歸分析，並對輸齣結果進行深入的解讀。我個人更喜歡那種理論與實踐相結閤的書籍，如果書中能夠提供一些貼近實際生活的案例，例如分析影響房價的因素、預測股票價格的走勢、或者評估某種治療方案的效果，我會覺得非常有啓發性。我希望這本書不僅僅是知識的傳授，更能培養我的批判性思維，讓我能夠辨彆模型結果的可靠性，避免過度擬閤或欠擬閤等問題。一本優秀的教材，應該能讓我感到學習過程是有趣且有成就感的，而不是枯燥乏味的。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我在接觸這本《迴歸分析（修訂版）》之前，對“迴歸”這個詞的理解，還停留在“舊迴舊迴，再不迴”的民間俗語層麵，對它在統計學中的具體含義幾乎是一無所知。然而，我身邊的許多同事，在討論數據分析問題時，總是繞不開“迴歸模型”、“迴歸係數”這些詞匯，這讓我感到一絲焦慮，也激起瞭我學習的興趣。這次入手這本書，純粹是齣於一種“不服輸”的心態，想看看這個傳說中的“迴歸分析”，到底有什麼魔力，能夠成為數據分析的“萬金油”。我個人對枯燥的理論不太感冒，更喜歡那些能夠解決實際問題的知識。因此，我非常期待這本書能夠提供一些“乾貨”，直接切入重點，告訴我如何運用迴歸分析來解決我工作中遇到的實際難題，例如如何預測銷售額、如何評估廣告投放的效果、如何理解客戶流失的原因等等。我希望這本書能夠提供一套清晰的步驟，讓我能夠快速上手，構建自己的迴歸模型，並能根據模型的輸齣，做齣有意義的判斷和決策。如果書中能夠包含一些不同類型的迴歸模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，並解釋它們各自的應用場景和適用條件，那就更好瞭。我不太擅長數學推導，所以希望書中的數學部分能夠有所簡化，或者提供一些直觀的解釋，讓我能夠理解其背後的邏輯，而不是被一堆符號嚇倒。總而言之，我買這本書，就是希望能快速掌握一項實用的技能，用它來提升我的工作效率和解決問題的能力，而不是為瞭鑽研深奧的理論。

評分☆☆☆☆☆

感覺還是不錯,還沒仔細看,

評分☆☆☆☆☆

非常好！非常好！非常好！非常好！

評分☆☆☆☆☆

第15章　縱貫數據的分析

評分☆☆☆☆☆

很不錯，推薦書

評分☆☆☆☆☆

還可以，慢慢學習，會有收獲

評分☆☆☆☆☆

有點兒難，不過老公強烈要求買一本學習。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，可以買，隨便看看。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

第5章　多元綫性迴歸