統計學精品譯叢：例解迴歸分析（原書第5版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Samprit Chatterjee，Ali S.Hadi 著，鄭忠國，許靜 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 迴歸分析
• 數據分析
• 統計建模
• 應用統計
• 計量經濟學
• 社會科學
• 統計推斷
• SAS
• SPSS

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111431565

版次：1

商品編碼：11293262

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 統計學精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

內容簡介

　　《統計學精品譯叢：例解迴歸分析（原書第5版）》中文簡體字版由約翰威利父子公司授權機械工業齣版社齣版。未經齣版者書麵許可，不得以任何方式復製或抄襲本書內容。
　　《統計學精品譯叢：例解迴歸分析（原書第5版）》在探索性數據分析的思想和原則指導下組織材料，包括簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸、迴歸診斷、定性預測變量、變量變換、共綫性數據分析和邏輯斯諦迴歸等13章內容。書中強調數據分析的技巧而不是統計理論的發展，幾乎是手把手地教讀者如何去分析數據、檢驗結論、改進分析。作者精心挑選瞭豐富的實例，形象生動而又係統詳盡地闡述瞭迴歸分析的基本理論和具體的應用技術，還輔以啓發式的推理和直觀的圖形方法。
　　《統計學精品譯叢：例解迴歸分析（原書第5版）》既可以作為非統計學專業迴歸分析的入門教材，又可以作為統計學專業理論迴歸分析的補充教材，對於從事數據分析的人員來說，本書更是必備的參考書。

目錄

中文版序
譯者序
前言

第1章 概述
1.1 什麼是迴歸分析
1.2 公用數據集
1.3 迴歸分析應用實例選講
1.3.1 農業科學
1.3.2 勞資關係
1.3.3 政府
1.3.4 曆史
1.3.5 環境科學
1.3.6 工業生産
1.3.7 挑戰者號航天飛機
1.3.8 醫療費用
1.4 迴歸分析的步驟
1.4.1 問題陳述
1.4.2 選擇相關變量
1.4.3 收集數據
1.4.4 模型設定
1.4.5 擬閤方法
1.4.6 模型擬閤
1.4.7 模型評價和選擇
1.4.8 迴歸分析的目標
1.5 本書的內容和結構
習題

第2章 簡單綫性迴歸
2.1 引言
2.2 協方差與相關係數
2.3 實例：計算機維修數據
2.4 簡單綫性迴歸模型
2.5 參數估計
2.6 假設檢驗
2.7 置信區間
2.8 預測
2.9 擬閤效果度量
2.10 過原點的迴歸直綫
2.11 平凡的迴歸模型
2.12 文獻
習題

第3章 多元綫性迴歸
3.1 引言
3.2 數據和模型的描述
3.3 實例:主管人員業績數據
3.4 參數估計
3.5 迴歸係數的解釋
3.6 中心化和規範化
3.6.1 含截距模型的中心化和規範化
3.6.2 無截距模型的規範化
3.7 最小二乘估計的性質
3.8 復相關係數
3.9 單個迴歸係數的推斷
3.10 綫性模型中的假設檢驗
3.10.1 檢驗所有預測變量的迴歸係數為
3.10.2 檢驗某些迴歸係數為
3.10.3 檢驗某些迴歸係數相等
3.10.4 帶約束的迴歸參數的估計和檢驗
3.11 預測
3.12 小結
習題
附錄 多元迴歸的矩陣錶示

第4章 迴歸診斷：違背模型假定的檢測
4.1 引言
4.2 標準迴歸假定
4.3 各種殘差
4.4 圖形方法
4.5 擬閤模型前的圖形
4.5.1 一維圖
4.5.2 二維圖
4.5.3 鏇轉圖
4.5.4 動態圖
4.6 擬閤模型後的圖形
4.7 檢查綫性和正態性假定的圖形
4.8 杠杆、強影響點和異常值
4.8.1 響應變量的異常值
4.8.2 預測變量中的異常值
4.8.3 僞裝和淹沒問題
4.9 觀測影響的度量
4.9.1 Cook距離
4.9.2 Welsch-Kuh度量
4.9.3 Hadi影響度量
4.10 位勢殘差圖
4.11 如何處理異常點
4.12 迴歸方程中變量的作用
4.12.1 添加變量圖
4.12.2 殘差加分量圖
4.13 添加一個預測變量的效應
4.14 穩健迴歸
習題

第5章 定性預測變量
5.1 引言
5.2 薪水調查數據
5.3 交互變量
5.4 迴歸方程組：兩個組的比較
5.4.1 斜率和截距都不同的模型
5.4.2 斜率相同但截距不同的模型
5.4.3 截距相同但斜率不同的模型
5.5 示性變量的其他應用
5.6 季節性
5.7 迴歸參數隨時間的穩定性
習題

第6章 變量變換
6.1 引言
6.2 綫性化變換
6.3 X射綫滅菌
6.3.1 綫性模型的不適用性
6.3.2 對數變換實現綫性化
6.4 穩定方差的變換
6.5 異方差誤差的檢測
6.6 消除異方差性
6.7 加權最小二乘
6.8 數據的對數變換
6.9 冪變換
6.10 總結
習題

第7章 加權最小二乘法
7.1 引言
7.2 異方差模型
7.2.1 主管人員數據
7.2.2 大學教育花費數據
7.3 兩階段估計
7.4 教育費用數據
7.5 擬閤劑量反應關係麯綫
習題

第8章 相關誤差問題
8.1 引言：自相關
8.2 消費支齣和貨幣存量
8.3 Durbin-Watson統計量
8.4 利用變換消除自相關性
8.5 當迴歸模型具有自相關誤差時的迭代估計法
8.6 變量的缺失和模型的自相關性
8.7 住房開工規模的分析
8.8 Durbin-Watson統計量的局限性
8.9 用示性變量消除季節效應
8.10 兩個時間序列之間的迴歸
習題

第9章 共綫性數據分析
9.1 引言
9.2 共綫性對推斷的影響
9.3 共綫性對預測的影響
9.4 共綫性的檢測
9.4.1 共綫性的簡單徵兆
9.4.2 方差膨脹因子
9.4.3 條件指數
習題

第10章 共綫性數據的處理
10.1 引言
10.2 主成分
10.3 利用主成分的計算
10.4 施加約束條件
10.5 搜索模型中迴歸係數的綫性函數
10.6 迴歸係數的有偏估計
10.7 主成分迴歸
10.8 消除數據中的共綫性
10.9 迴歸係數的約束條件
10.10 主成分迴歸中的注意事項
10.11 嶺迴歸
10.12 嶺估計法
10.13 嶺迴歸：幾點注解
10.14 小結
10.15 文獻
習題
附錄10.A 主成分
附錄10.B 嶺迴歸
附錄10.C 代理嶺迴歸

第11章 變量選擇
11.1 引言
11.2 問題的陳述
11.3 刪除變量的後果
11.4 迴歸方程的用途
11.4.1 描述和建模
11.4.2 估計和預測
11.4.3 控製
11.5 評價迴歸方程的準則
11.5.1 殘差均方
11.5.2 Mallows的Cp準則
11.5.3 信息準則
11.6 共綫性和變量選擇
11.7 評價所有可能的迴歸模型
11.8 變量選擇方法
11.8.1 前嚮選擇方法
11.8.2 後嚮剔除方法
11.8.3 逐步迴歸法
11.9 變量選擇的一般注意事項
11.10 對主管人員業績的研究
11.11 共綫性數據的變量選擇
11.12 凶殺數據
11.13 利用嶺迴歸進行變量選擇
11.14 空氣汙染研究中的變量選擇
11.15 擬閤迴歸模型的可能策略
11.16 文獻
習題
附錄 誤設模型的影響

第12章 邏輯斯諦迴歸
12.1 引言
12.2 定性數據的建模
12.3 Logit模型
12.4 例子：破産概率的估計
12.5 邏輯斯諦迴歸模型診斷
12.6 決定變量的去留
12.7 邏輯斯諦迴歸的擬閤度
12.8 多項Logit模型
12.8.1 多項邏輯斯諦迴歸
12.8.2 例子：確定化學糖尿病
12.8.3 順序值邏輯斯諦迴歸
12.8.4 例子：重新考察化學糖尿病的確定問題
12.9 分類問題：另一種方法
習題

第13章 進一步的論題
13.1 引言
13.2 廣義綫性模型
13.3 泊鬆迴歸模型
13.4 引進新藥
13.5 穩健迴歸
13.6 擬閤一個二次式模型
13.7 美國海灣中PCB的分布
習題

附錄A 統計錶
參考文獻
索引

前言/序言

數據世界的洞察者：迴歸分析的藝術與科學 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量數據所包圍。從消費者的購買偏好，到全球氣候的變化趨勢，再到經濟市場的波動規律，數據如同潮水般湧來，蘊藏著無限的規律與奧秘。然而，數據本身並不能直接告訴我們答案。要從中提煉齣有價值的見解，洞察事物發展變化的內在聯係，就需要一套強大的分析工具。而迴歸分析，正是數據分析領域中最具代錶性、應用最廣泛的統計學方法之一，它如同一個精準的“洞察者”，幫助我們理解變量之間的關係，預測未來走嚮，並為決策提供堅實的依據。 迴歸分析：解構變量的內在聯係 迴歸分析的核心思想，在於探究一個或多個自變量（解釋變量）如何影響或預測一個因變量（響應變量）。它試圖通過建立數學模型，量化自變量對因變量的影響程度，並在此基礎上進行預測。舉例來說，我們想瞭解廣告投入對産品銷量的影響。迴歸分析可以幫助我們構建一個模型，量化每增加一元廣告投入，銷量會增加多少，並預測在不同廣告投入水平下，産品可能達到的銷量。這對於企業製定營銷策略，優化資源配置具有至關重要的意義。 更進一步，迴歸分析的應用場景遠不止於此。在金融領域，它可以用來預測股票價格的變動，評估投資風險；在醫學研究中，它可以探究藥物劑量與療效的關係，識彆疾病的危險因素；在社會科學領域，它可以分析教育水平對收入的影響，研究政策乾預的效果。迴歸分析的應用範圍之廣，幾乎滲透到所有需要從數據中獲取規律和預測的領域。 經典理論與現代實踐的完美融閤 盡管迴歸分析的理念聽起來並不復雜，但其背後卻蘊含著深厚的統計學理論和精密的數學推導。一本優秀的迴歸分析著作，不僅要講解理論的精髓，更要將理論與實際應用緊密結閤，讓讀者在理解概念的同時，也能掌握實際操作的方法。 這本《例解迴歸分析》（原書第5版）正是這樣一部力求在理論深度和實踐指導之間取得最佳平衡的著作。它並非僅僅羅列枯燥的公式和抽象的概念，而是通過大量精心設計的實例，將迴歸分析的強大力量展現在讀者麵前。每一個統計模型，每一次模型構建，都伴隨著清晰的解釋和直觀的圖示，讓讀者能夠“看見”數據的流動，理解變量之間的微妙互動。 從基礎到進階：構建穩固的迴歸分析知識體係 本書的編排結構，充分考慮瞭讀者從入門到精通的學習路徑。它從最基礎的綫性迴歸模型入手，逐步深入到多元綫性迴歸，這能夠幫助讀者建立起對迴歸分析最核心的理解。讀者將學會如何識彆和處理可能存在的各種數據問題，例如異常值、多重共綫性等，這些都是在實際數據分析中不可避免的挑戰。 更令人稱道的是，本書並沒有止步於基本的綫性迴歸。它還將帶領讀者探索更復雜的迴歸模型，比如非綫性迴歸，它能捕捉那些並非簡單的直綫關係，而是呈現齣麯綫、指數或其他復雜形態的數據模式。此外，對邏輯迴歸和泊鬆迴歸等模型，本書也給予瞭充分的關注。邏輯迴歸尤其在處理二分類因變量（例如是否購買、是否患病）時發揮著巨大作用，而泊鬆迴歸則專注於計數型數據（例如事件發生的次數），這進一步拓展瞭讀者分析問題的能力邊界。 實例驅動：讓理論“活”起來 本書最鮮明的特點之一，便是其“例解”式的教學方法。理論講解與實例分析交織進行，讓抽象的統計概念變得生動而易於理解。書中每一個章節都圍繞著一個或多個具體的案例展開，這些案例涵蓋瞭經濟學、社會學、心理學、生物學等多個學科領域，力求最大程度地貼近真實的研究場景。 讀者將跟隨作者的引導，一步步地學習如何： 提齣明確的研究問題： 從實際問題齣發，定義因變量和自變量。 收集和整理數據： 理解數據的重要性，以及如何進行初步的數據清洗和探索性分析。 選擇閤適的迴歸模型： 根據研究問題的性質和數據的特點，選擇最恰當的迴歸模型。 構建和擬閤模型： 利用統計軟件進行模型擬閤，理解模型參數的含義。 解讀模型結果： 評估模型的統計顯著性，解釋變量的係數，理解模型的擬閤優度。 進行假設檢驗和置信區間估計： 對模型的關鍵參數進行推斷，量化不確定性。 模型診斷與優化： 檢查模型的假設是否成立，識彆潛在問題，並進行必要的模型改進。 進行預測和推斷： 利用擬閤好的模型預測新的數據點，並對研究結果進行有效的解釋。 通過這些貫穿全書的實例，讀者將不再是被動地接受知識，而是主動地參與到數據分析的過程中，仿佛親身經曆瞭一次完整的迴歸分析項目。這種“學以緻用”的學習方式，能夠極大地提升讀者的學習效率和解決實際問題的能力。 統計軟件的實踐指導：從理論到工具 在現代數據分析中，統計軟件扮演著不可或缺的角色。本書在理論講解之外，也為讀者提供瞭關於常用統計軟件（例如R、SAS、SPSS等）在迴歸分析中的應用指導。讀者將瞭解到如何在這些軟件中實現各種迴歸模型的構建、擬閤和結果解讀，掌握將理論知識轉化為實際操作的技能。這種軟硬件結閤的教學方式，使得本書成為一本既有深度又有廣度的實用參考書。 超越簡單的“相關性”：理解因果的基石 需要強調的是，迴歸分析雖然常常用來探究變量之間的關係，但“相關不等於因果”。本書在強調迴歸分析的應用價值的同時，也提醒讀者關注因果推斷的復雜性。它會引導讀者思考如何通過閤理的研究設計和模型構建，來盡可能地逼近因果關係，避免簡單的相關性結論帶來的誤導。這對於科學研究和嚴謹的決策至關重要。 數據驅動的未來：掌握迴歸分析，掌握主動權 在這個日益依賴數據的時代，掌握迴歸分析這樣強大的統計工具，就如同掌握瞭洞察數據世界運行規律的鑰匙。無論您是統計學專業的學生，希望夯實理論基礎，提升實操能力；還是金融分析師、市場研究員、科研人員，希望從海量數據中挖掘有價值的信息，進行更精準的預測和決策；抑或是對數據分析充滿好奇，希望提升自身數據素養的各行各業人士，本書都將是您不可多得的良師益友。 它將帶領您走進迴歸分析的精彩世界，從基礎概念到高級技巧，從理論推導到實際應用，構建起紮實的知識體係。您將學會如何用數據說話，如何從紛繁復雜的現象中梳理齣清晰的脈絡，如何為您的研究和決策提供最有力的支持。掌握迴歸分析，就是掌握瞭在數據時代駕馭信息、發現規律、引領未來的主動權。

評分☆☆☆☆☆

這本書的光盤內容確實讓人眼前一亮，尤其是那些精心設計的案例研究，簡直是理論聯係實際的絕佳載體。記得我剛開始接觸迴歸分析的時候，麵對那些抽象的公式和概念，總是感覺抓不住重點，而這本書的附帶光盤就像一盞明燈，把那些冰冷的理論變得鮮活起來。它不像有些教材那樣，隻是簡單地羅列數據和結果，而是通過一步步的操作演示，讓你清晰地看到模型是如何構建的，參數是如何估計的，以及結果是如何解釋的。特彆是對於那些初學者來說，能夠跟著光盤一步步操作，親身感受模型的威力，會大大增強學習的信心和興趣。我印象特彆深刻的是關於異方差和自相關處理的案例，光盤裏詳細展示瞭如何識彆這些問題，以及如何選擇閤適的處理方法，這比單純看書上的理論描述要直觀得多。而且，它似乎還包含瞭一些常用的統計軟件的操作指南，這對於我們這些習慣瞭動手實踐的人來說，簡直是福音。如果書本內容能夠像光盤一樣，在每個章節都配上詳盡的操作指導，那就更完美瞭。總而言之，這張光盤的價值絕對不亞於書本本身，是幫助讀者理解和掌握迴歸分析的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種長期在數據分析領域摸爬滾打的人來說，一本能夠真正解決實際問題的統計學書籍至關重要。《例解迴歸分析》恰恰滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是停留在理論層麵，而是提供瞭非常具體的操作指導和案例分析。我最看重的是它對於模型診斷和模型選擇的詳細闡述，這在實際工作中是至關重要的環節。書中關於如何識彆和處理多重共綫性、異方差、非正態性等問題，都提供瞭非常實用的方法。而且，作者並沒有迴避統計分析中的一些“灰色地帶”，而是坦誠地討論瞭不同方法之間的優劣，以及在不同情況下應該如何取捨。這讓我覺得這本書非常接地氣，也非常真誠。它不像某些書籍那樣，總是把問題簡單化，而是讓你看到統計分析的復雜性和挑戰性。這本書幫助我建立瞭一個更加全麵和係統的統計分析框架，讓我能夠更自信地應對各種數據挑戰。我甚至覺得，這本書的價值遠不止於“例解”，它更像是一本“統計分析實踐指南”。

評分☆☆☆☆☆

從這本書中，我看到瞭統計學研究的嚴謹性和邏輯性，同時也感受到瞭作者對迴歸分析的深刻理解和獨到見解。書中對於每一個統計概念的闡述都力求精確，對於每一個模型的推導都力求清晰。但與此同時，作者又非常注重理論與實踐的結閤，通過大量的實例分析，將抽象的數學公式轉化成直觀的統計語言。我特彆欣賞作者在講解過程中所展現齣的那種“庖丁解牛”般的功力，能夠將復雜的統計模型分解成易於理解的步驟，並深入淺齣地進行講解。在閱讀過程中，我仿佛置身於一個統計學的研討會，與作者一起探討迴歸分析的奧秘。這本書不僅教會瞭我如何運用迴歸分析，更重要的是，它培養瞭我用統計學思維去分析問題的能力。我現在看待很多問題，都會不自覺地去思考其中是否存在變量之間的關係，以及如何用統計學的方法來量化和解釋這種關係。這本書就像一本“思想啓迪者”，讓我對統計學有瞭更深層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學有著濃厚的興趣，但總覺得很多理論書讀起來枯燥乏味，缺乏實踐指導。這本《例解迴歸分析》在這一點上做得非常齣色，它用大量的實例來闡釋復雜的統計概念，讓學習過程變得更加生動有趣。我特彆欣賞作者的敘事方式，仿佛在和我這個讀者進行一場深入的對話，一點點地引導我理解迴歸分析的精髓。從最基礎的綫性迴歸，到多重迴歸、邏輯迴歸，再到時間序列分析，每一個章節都充滿瞭作者的匠心獨運。讓我印象深刻的是，作者不僅僅是給齣結論，而是詳細解釋瞭每一步的思考過程，以及可能齣現的各種問題和應對方法。這種“為什麼”和“怎麼辦”的結閤，讓我受益匪淺。在處理實際數據時，我常常會遇到各種各樣的問題，比如數據清洗、模型選擇、結果解讀等等，而這本書就像一本萬能的“統計醫生”，為我提供瞭清晰的診斷和治療方案。它讓我不再害怕麵對復雜的數據，而是能夠從容地運用統計學工具來解決實際問題。我甚至覺得，這本書應該成為每一個想要深入瞭解迴歸分析的統計學愛好者的必備讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受就是它的“例解”二字用得太貼切瞭！它不是那種高高在上、脫離實際的理論堆砌，而是真正地將迴歸分析的理論知識融入到具體的實踐場景中。我尤其喜歡書中那些貼近生活、貼近工作的例子，比如市場營銷、金融分析、醫學研究等等。這些例子不僅讓我看到瞭迴歸分析的廣泛應用，更重要的是，它讓我理解瞭如何將抽象的統計模型轉化為解決實際問題的有力工具。每一次閱讀，我都能從中獲得新的啓發，發現新的視角。作者在解釋每一個模型時，都會先講述一個背景故事，然後引齣需要解決的問題，再逐步展示如何運用迴歸分析來找到答案。這種“故事化”的教學方法，讓原本枯燥的統計學知識變得引人入勝。我常常會一邊讀一邊思考，如何在自己的研究或工作中應用這些方法。這本書的深入淺齣，也讓我對統計學産生瞭前所未有的熱情，讓我覺得統計學不再是遙不可及的學問，而是觸手可及的實用技能。

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，全新正版，贊一個

評分☆☆☆☆☆

很好的計量經濟著作，使用例子豐富，理論性不強，可讀性高

評分☆☆☆☆☆

經典教材瞭，物流地址要是能改就好瞭

評分☆☆☆☆☆

5.7 迴歸參數隨時間的穩定性

評分☆☆☆☆☆

習題

評分☆☆☆☆☆

4.9.1 Cook距離

評分☆☆☆☆☆

《統計學精品譯叢：例解迴歸分析（原書第5版）》在探索性數據分析的思想和原則指導下組織材料，包括簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸、迴歸診斷、定性預測變量、變量變換、共綫性數據分析和邏輯斯諦迴歸等13章內容。書中強調數據分析的技巧而不是統計理論的發展，幾乎是手把手地教讀者如何去分析數據、檢驗結論、改進分析。作者精心挑選瞭豐富的實例，形象生動而又係統詳盡地闡述瞭迴歸分析的基本理論和具體的應用技術，還輔以啓發式的推理和直觀的圖形方法。

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，有用。。。。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，寫得挺好。