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唐年胜，李会琼 著

图书标签:

• 回归分析
• 应用统计
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计建模
• 线性模型
• 多元回归
• 统计推断
• R语言
• Python

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030393753

版次：1

商品编码：11429320

包装：平装

开本：32开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：225

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

　　回归分析是研究变量之间相互关系的一种统计推断方法，它在社会、经济、工程、医药卫生、工农业、气象水文等领域有着广泛的应用。《应用回归分析》是高等院校"应用回归分析"课程的教材，结合实际案例和统计软件较全面系统地介绍应用回归分析的基本理论、方法及其应用。《应用回归分析》以最小二乘估计、极大似然估计、一元线性模型、多元线性模型、变量选择以及缺失数据分析为主线，介绍数据建模过程及其预测。《应用回归分析》力求通俗易懂和实用性原则，注重理论与实际应用相结合、尽可能多地引入应用回归分析的最新进展和发展动态。每章均配有适量的习题和计算机作业，可供教师和学生选用。

内页插图

目录

前言
第1章 一些基本概念
1．1 数据和变量
1．2 变量之间的关系
1．2．1 定量变量间的关系
1．2．2 定性变量间的关系
1．2．3 定性和定量变量间的混合关系
1．3 回归分析与相关分析
1．3．1 回归分析
1．3．2 相关分析
1．3．3 相关分析的内容
1．3．4 相关关系的种类
1．4 建立回归模型的步骤
复习思考题
第2章 一元线性回归分析
2．1 一元线性回归模型
2．1．1 一元线性回归模型的数据例子
2．1．2 一元线性回归模型的数学形式
2．2 参数估计及其性质
2．2．1 最小二乘估计
2．2．2 极大似然估计
2．2．3 参数估计的性质
2．2．4 实例分析及R软件应用
2．3 显著性检验
2．3．1 回归方程的显著性检验
2．3．2 实例分析及R软件应用
2．4 预测与决策
2．4．1 点预测
2．4．2 区间预测
2．4。 3 控制问题
2．5 因变量缺失的一元线性回归模型
2．5．1 缺失数据机制
2．5．2 处理缺失数据的常用方法
2．5．3 填充最小二乘估计
复习思考题
第3章 多元线性回归分析
3．1 多元线性回归模型
3．2 参数估计及其性质
3．2．1 最小二乘估计
3．2．2 最大似然估计
3．2．3 估计量的性质
3．2．4 实例分析及R软件应用
3．3 多元线性回归模型的假设检验
3．3．1 回归方程的显著性检验
3．3．2 回归系数的显著性检验
3．3．3 实例分析及R软件应用
3．4 多元线性回归模型的广义最小二乘估计
3．5 相关阵及偏相关系数
3．6 预测与控制
3．7 因变量缺失的多元线性回归模型
复习思考题
第4章 自变量选择
4．1 自变量选择对模型参数估计及预测的影响
4。 1．1 关于全模型与选模型
4．1．2 自变量选择对回归模型的参数估计及预测的影响
4．2 自变量选择准则
4．2．1 所有子集的数目
4．2．2 自变量选择准则
4．3 自变量选择方法
4．3．1 向前法
4．3．2 向后法
4．3．3 逐步回归法
4．3．4 案例分析及R软件应用
4．4 缺失数据回归模型的自变量选择
复习思考题
第5章 多元线性回归模型的统计诊断
5。 1 异常点和影响点
5．2 残差及其性质
5．3 异常点的诊断
5．3．1 残差图
5．3．2 基于数据删除模型的异常点检验
5．3．3 基于均值漂移模型的异常点检验
5．4 强影响点的诊断
5．4．1 诊断统计量
5．4．2 实例分析及R软件应用
5．5 异方差性诊断
5．5．1 异方差产生的原因及背景
5．5．2 异方差性检验及其处理
5．5．3 实例分析
5．6 自相关性问题及其处理
5．7 多重共线性问题及其处理
5．7．1 多重共线性产生的背景及原因
5．7．2 多重共线性对回归分析的影响
5．7．3 多重共线性的诊断
5．7．4 消除多重共线性的方法
5．7．5 多重共线性实例分析
复习思考题
第6章 多元线性回归模型的有偏估计
6．1 引言
6．2 岭估计
6．2．1 岭估计的定义
6．2．2 岭估计的性质
6．2．3 岭参数的选取
6．2．4 实例分析
6．3 主成分估计
6．4 Stein压缩估计
复习思考题
第7章 非线性回归模型
7．1 引言
7．2 非线性回归模型的定义
7．3 非线性回归模型的参数估计及其算法
7．4 非线性回归模型的统计诊断
7．4．1 基于数据删除模型的影响分析
7．4．2 诊断模型分析
7．4．3 方差齐性检验
7．5 带有缺失数据的非线性回归模型
复习思考题
第8章 含定性变量的回归模型
8．1 引言
8．2 自变量含有定性变量的回归模型
8．3 因变量含有定性变量的回归模型
8．4 Logistic回归模型的参数估计及其算法
复习思考题
第9章 广义线性回归模型
9．1 引言
9．2 广义线性模型
9．2．1 单参数指数分布族及其性质
9．2．2 广义线性模型的参数估计
9．3 实例分析
复习思考题
参考文献
附表1 相关系数临界值ra表
附表2 t分布表
附表3 F分布表
附表4 DW检验上下界表

精彩书摘

　　1.4 建立回归模型的步骤
　　一般来说，对一个实际问题建立回归模型，需要考虑下面六个步骤。
　　第一步：根据研究目的，设置指标变量
　　回归模型主要是用来揭示事物间相关变量的数量关系。首先要根据所研究的问题设置因变量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。尤其是在研究具体实际问题时，我们必须根据实际问题的研究目的，确定实际问题中各因素之间的因果关系。
　　对于一个具体的问题，当研究目的确定后，被解释变量容易确定，被解释变量一般直接表达、刻画研究目的。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，但如果引入的变量太多，可能会选择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严重的重叠，这就有可能出现共线性问题。当变量太多时，计算工作量太大，计算误差就大，估计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，通常要反复比较，最终选出最适合的一些变量。
　　第二步：收集、整理统计数据
　　回归模型的建立是基于回归变量的样本统计数据。当确定好回归模型的变量之后，就要对这些变量进行收集、整理和统计数据。数据的收集是建立回归模型的重要环节，数据质量如何，对回归模型有至关重要的影响。
　　常用的样本数据分为时间序列数据和横截面数据。
　　时间序列数据，就是按时间顺序排列的统计数据。如最近10年的CPI、PPI统计数据。时间序列数据容易产生模型中随机误差项的序列相关，这是因为许多经济变量的前后期之间总是有关系的。如在建立需求模型时，人们的消费习惯、商品短缺程度等具有一定的延续性，它们对相当一段时间的需求量有影响，这样就产生随机误差项的序列相关。对于具有随机误差项序列相关的情况，最常用的处理方法是差分法，我们将在后面章节中详细介绍。
　　横截面数据，即为在同一时间截面上的统计数据。如同一年份全国35个大中城市的物价指数等都是横截面数据。当用截面数据作样本时、容易产生异方差性。这是因为一个回归模型往往涉及许多解释变量，如果其中某一因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而对被解释变量产生不同影响，就产生异方差性。对于具有异方差性的建模问题，数据整理就要注意消除异方差性，这常与模型参数估计方法结合起来考虑，
　　不论是时间序列数据还是横截面数据的收集，样本容量的多少一般要与设置的解释变量数目相配套。通常为了使模型的参数估计更有效，要求样本容量n大于解释变量的个数p。样本容量的个数小于解释变量数目时：普通的最小二乘法失效。
　　……

前言/序言

　　随着计算机技术的快速发展与统计软件的开发使用，统计学在各行各业的应用越来越广泛。在这些应用中，如何用统计的理论和方法对给定的数据建立一个与之相符的回归模型呢？这是数据分析人员极为关心的一个重要问题。为了回答这个问题，本书首先从数据和变量的概念人手，深入浅出地介绍建立回归模型的一般步骤，一元线性回归模型与多元线性回归模型的参数估计理论和方法以及自变量选择，影响点和异常点的识别及处理，异方差性诊断和自相关性问题及处理、多重共线性问题及处理，多元线性回归模型的有偏估计，非线性回归模型和含定性变量的回归模型的参数估计理论、方法及算法，以及广义线性回归模型和缺失数据模型的统计分析等。这些内容为数据分析人员提供了一个完整的数据处理过程以及建立统计回归模型的技巧和方法。
　　尽管国内已有一些介绍回归分析的专著和教材，但他们大都用常见的统计软件，如SPSS、EXccl、Matlab等来介绍其回归分析的理论和方法。由于R软件不仅免费使用，而且它还拥有世界各地统计学家贡献的大量最新软件包且这些软件包的代码都是公开的，因此，R软件备受各国统计学家的广泛关注。目前国内也有一些基于R软件来介绍数据分析的教材，但没有系统地介绍回归分析的理论和方法。而本书所有的分析都是通过R软件来实现的，这就大大地增加了本书的实用性，这也是本书的一大特色。
　　为使学生了解回归分析的最新发展和适应新时期下社会对统计学发展的新需要，本书增加了一些国内其他回归分析教材中没有的，但是新近发展的且学生不难理解并富有实用价值的内容，如缺失数据模型的自变量选择、参数估计及其应用、广义线性回归模型及其参数估计和应用等。这些内容在社会学、经济学、教育学、心理学和抽样调查等领域有着广泛的应用。
　　本书收集、编写大量的实际例子，所用的数据例子都可以在《中国统计年鉴》网站上找到，并且包括最新的数据，如20u年的数据等，每一数据例子都配有相应的R程序。这些例子还反映了回归分析方法应用的很多方面的问题。同时，本书各章还附有习题。这对培养学生的动手能力和应用所学知识解决实际问题的能力都是非常有益的。
　　本书力求理论结合实际例子讲授回归分析方法的直观意义、来龙去脉、什么问题用什么方法解决以及证明的思路。有的证明放在本书习题中，请学生参阅有关书目或自行完成。
　　本书除了作为统计学专业本科生的教学用书，还可作为应用统计硕士的教学用书，也可作为从事统计理论研究和实际应用的统计工作者、教师和学生的教学参考书。此外，本书还可作为从事社会学、教育学、心理学、经济学、金融学、人口学、生物医学以及临床研究等领域的理论研究者和实际应用者的参考书。
　　感谢科学出版社成都有限责任公司郝玉龙编辑。
　　由于编写时间紧且编者水平有限，书中难免有不足之处，敬请读者和同行批评指正。
　　唐年胜 李会琼
　　2013年9月17日于昆明

好的，这是一本关于高级统计建模与数据科学实践的图书简介，完全不涉及“应用回归分析”的内容，旨在为读者提供一个全面、深入、侧重现代数据驱动决策的统计学框架。 --- 书籍名称： 面向决策的复杂系统统计建模：从贝叶斯推断到因果发现 导言：超越拟合，探寻真相 在当今数据爆炸的时代，单纯的描述性统计和基础的线性模型已无法满足商业、科学研究乃至公共政策制定的复杂需求。我们面对的不再是简单、平稳的环境，而是充满内生性、异质性和时间依赖性的复杂系统。本书的宗旨，是为那些希望从“数据拟合者”蜕变为“数据驱动决策者”的专业人士和高级研究人员，提供一套现代、稳健且富有解释力的统计建模工具箱。 本书的核心理念是：统计模型不仅仅是预测工具，更是理解世界运作机制的理论框架。 我们将彻底摒弃仅关注$R^2$和P值的传统范式，转而聚焦于模型的识别性、因果推断的严谨性以及模型在实际应用中的鲁棒性。 --- 第一部分：现代统计学的基石与范式转变 本部分旨在为读者建立一个坚实的理论基础，强调从频率学派向更具灵活性和信息整合能力的贝叶斯范式过渡。 第一章：概率建模的深度重构 本章不再重复介绍基础概率分布，而是深入探讨高维分布的拓扑结构和随机过程的马尔可夫性假设。重点讨论高维空间中的数据稀疏性问题，引入Copula函数在建模复杂边缘分布之间依赖结构中的关键作用，尤其是在金融风险管理和环境科学中的应用。 第二章：参数估计的革命：从最大似然到马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 本章详述贝叶斯方法的哲学基础，并将其视为处理复杂模型（如非线性混合效应模型、层次化模型）的必然选择。我们将详细剖析Metropolis-Hastings 算法、Gibbs 抽样以及更高效的Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 技术。重点内容包括：诊断收敛性（$hat{R}$统计量、有效样本量）、后验分布的可视化解释，以及如何利用先验信息（知情先验与无信息先验的选择标准）来稳定模型估计。 第三章：模型选择的实用主义：信息准则的局限与替代 超越传统的AIC/BIC，本章深入探讨在贝叶斯框架下进行模型比较的方法。我们将详细介绍WAIC (Widely Applicable Information Criterion) 和 LOO-CV (Leave-One-Out Cross-Validation) 的计算与解释，重点讨论它们在评估模型预测能力和泛化风险方面的优越性。同时，还将讨论贝叶斯因子 (Bayes Factor) 在证实效应存在时的应用，并警示其在零假设检验中的误用风险。 --- 第二部分：处理异质性与复杂依赖结构 真实世界的数据往往是非同质的，个体间的差异和时间序列上的自相关性是基础模型的最大挑战。本部分致力于提供应对这些挑战的先进技术。 第四章：层次化与多水平模型（Multilevel Modeling）的精细化应用 本章聚焦于数据嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）。我们将详细阐述随机截距模型和随机斜率模型的构建步骤，以及如何利用这些模型分离“组内”和“组间”的变异源。进阶内容包括处理不平衡设计和交叉分类模型，并讨论如何使用这些模型来检验干预措施的异质性效应（即“谁受益最多”）。 第五章：时间序列与面板数据的结构化建模 本书将面板数据分析提升到动态系统建模的高度。除了基础的固定效应和随机效应模型外，本章重点讲解动态面板模型，特别是广义矩估计（GMM） 方法（如Arellano-Bond估计器），用于解决内生性与序列相关性共存的问题。此外，对状态空间模型和卡尔曼滤波的介绍，将使读者能够处理具有潜变量和观测噪声的时间序列数据。 第六章：空间计量经济学：地理学影响的量化 在环境科学、城市规划和流行病学中，空间自相关是不可忽视的偏误来源。本章详细介绍空间滞后模型（SAR） 和空间误差模型（SEM） 的推导与估计，并探讨如何使用空间杜宾模型（SDM） 来同时捕获直接效应和间接溢出效应。模型诊断将侧重于Moran’s I检验的合理应用及其在模型设定中的指导作用。 --- 第三部分：现代数据科学的核心：因果推断与机器学习的融合 本部分是本书的重点，旨在将统计学的严谨性与现代机器学习的预测能力相结合，最终目标是进行可靠的因果陈述。 第七章：潜在结果框架与倾向得分匹配（PSM） 因果推断的基石——Rubin因果模型将被深入探讨。重点在于识别可识别性假设（如：强可忽略性/无混淆性假设）。我们将详述倾向得分的估计（Logit/Probit模型），并介绍如何利用IPW（逆概率加权） 来调整混杂因素，实现伪随机化。本章同时批判性地分析PSM在协变量选择和共同支撑区域（Common Support）检查中的实践挑战。 第八章：工具变量（IV）与断点回归（RDD）的识别策略 对于无法满足无混淆性假设（存在未观测混淆变量）的情况，本章介绍两种最强大的准实验设计方法。工具变量法将侧重于对“弱工具变量”问题的诊断（如Cragg-Donald F统计量）和解决。断点回归则会详细区分硬性断点和模糊断点，并讲解非参数核加权估计（如三角核）的应用，以确保局部平均处理效应（LATE）估计的有效性。 第九章：因果机器学习（Causal ML）：整合预测的威力 本章是现代统计学与数据科学的交汇点。我们将介绍如何利用机器学习方法提高因果估计的效率和准确性。核心技术包括： 1. 双重/去偏估计器（Double/Debiased Machine Learning, DML）： 利用两个独立的ML模型来估计混杂因素对结果和处理分配的影响，从而“去偏”地估计因果效应，适用于处理高维协变量。 2. 异质性处理效应（HTE）估计： 采用Causal Forests（因果随机森林）和Uplift Modeling 技术，识别哪些子群体对处理反应最敏感，这是精准营销和个性化医疗的关键。 第十章：高维数据下的正则化与模型选择 在特征数量远超样本量（$P gg N$）的生物统计学和文本分析等领域，标准最小二乘法失效。本章聚焦Lasso、Ridge和Elastic Net的应用，不仅用于预测，更用于特征选择和模型稀疏化。我们将探讨这些方法在贝叶斯框架下的延伸——贝叶斯稀疏回归（Bayesian Sparsity Regression），以及它们在处理多重共线性时的稳定作用。 --- 总结与展望 本书的最终目标，是帮助读者建立一套“批判性思维”的工具箱。每一个模型都是一个假设的集合，数据科学家必须像侦探一样，不仅要学会构建模型，更要学会质疑模型的假设、检验模型的稳健性，并最终将统计推断转化为可执行的商业或科学决策。本书不提供一键式解决方案，而是提供一套严谨的思维框架，应对未来任何形式的复杂数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用回归分析》真的是一本宝藏！我当初买这本书，主要是被它“应用”这个词吸引住了。我是一名市场营销的数据分析师，平时工作中经常需要分析各种用户行为数据、销售数据，想知道哪些因素对销量影响最大，或者用户为什么会流失。之前也看过一些理论性的统计学书籍，虽然学到不少基础知识，但总觉得跟实际业务有点脱节，不知道怎么把那些公式和模型真正用到解决实际问题上。 这本书给我的感觉就是“接地气”。它不是那种堆砌大量数学公式、让读者望而却步的理论书。相反，它通过大量的实际案例，比如如何用回归分析预测产品销量、分析广告投放效果、评估用户转化率等等，来讲解回归分析的原理和应用。我特别喜欢它在讲解每个模型的时候，都会先提出一个实际场景，然后一步步地引导读者思考，如何选择合适的模型，如何处理数据，如何解读结果。它还介绍了 R 语言和 Python 在回归分析中的应用，这对我来说太实用了，可以直接上手实践。读完这本书，我感觉自己对回归分析的应用有了更清晰的认识，也更有信心去解决工作中的实际问题了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这种刚刚接触计量经济学研究的学生来说，简直是一场及时雨。《应用回归分析》这本书，让我感觉像是找到了一位经验丰富的导师，在我的研究道路上指点迷津。我之前在文献阅读和课程学习中，虽然接触到了不少关于回归分析的术语和模型，但总感觉像是在“空中楼阁”，对如何将这些理论工具有效地运用到实际的经济数据分析中，感到迷茫。 这本书的“应用”二字，真的名副其实。它并没有回避理论的深度，但更侧重于如何在实际研究中灵活运用这些理论。书中大量的案例分析，涵盖了宏观经济、微观经济、金融等多个领域，让我看到了回归分析在解决实际经济问题中的强大力量。它详细地讲解了数据收集、预处理、模型选择、参数估计、假设检验、结果解释以及政策建议等一系列研究流程。我尤其喜欢书中关于模型诊断和异方差、自相关等问题处理的章节，这些都是在实际研究中非常容易遇到的“坑”，而这本书给出了非常实用的解决思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《应用回归分析》这本书后，最直观的感受就是它的“体系化”和“全面性”。我之前在学习过程中，接触过一些零散的回归分析教材，有些侧重理论，有些侧重实践，但总感觉缺乏一个完整的框架。《应用回归分析》这本书，就像是在我脑海里搭建了一个回归分析的完整地图，让我能够清晰地看到不同模型之间的联系和区别。 这本书的讲解非常细致，从最基本的概念，比如因变量、自变量、误差项，到各种回归模型，如线性回归、非线性回归、时间序列回归等等，都讲得非常到位。它不仅讲解了模型的原理，还非常注重模型的“落地”。比如，在讲解某个模型时，它会列举出实际应用场景，然后一步步地演示如何用这个模型来解决问题，包括数据准备、模型构建、结果分析、以及如何避免常见的“陷阱”。书中还对不同模型适用条件的分析非常到位，这对于选择最适合自己研究问题的模型至关重要。此外，它还介绍了一些常用的统计软件（例如 SAS、Stata）在回归分析中的操作，这对于我进行实际操作非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《应用回归分析》这本书的时候，其实并没有抱太大的期望。市面上讲回归分析的书太多了，大部分都是千篇一律，讲得很枯燥。但这本书给我带来了惊喜。它在理论讲解上做得非常扎实，逻辑清晰，循序渐进。从最基础的线性回归开始，到多元线性回归、逻辑回归，再到一些更高级的模型，都讲得非常透彻。 它不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”。比如，在讲到模型假设的时候，它会详细解释为什么这些假设很重要，违反了会带来什么后果，以及如何检验这些假设。这一点对于深入理解模型至关重要。这本书的作者在讲解过程中，经常会穿插一些数学推导，但这些推导并不是为了炫技，而是为了帮助读者理解模型背后的逻辑。而且，它的数学推导都写得非常清晰，即使是我这种数学功底不算特别深厚的读者，也能跟得上。我尤其欣赏它在讲解复杂模型时，会用类比或者形象的比喻来辅助理解，让原本枯燥的理论变得生动有趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事学术研究的学者，我一直都在寻找能够系统性地、深入地梳理回归分析方法及其在各个学科领域应用的著作。《应用回归分析》这本书，无疑满足了我的这一需求。它在内容编排上，既有对经典回归模型的细致讲解，又涵盖了近年来发展起来的新模型和新技术。 我特别欣赏这本书的严谨性。它在介绍每一个模型时，都会给出清晰的数学定义和推导过程，并且对模型的假设条件、优缺点进行了详尽的分析。这对于我进行学术研究，撰写高水平的论文，非常有帮助。同时，书中引入了大量的实际案例，这些案例不仅来自经济学领域，还延伸到了社会学、心理学、医学等多个学科，这极大地拓宽了我对回归分析应用范围的认识。它还探讨了在大数据时代，如何利用回归分析处理海量数据，以及一些高级的统计软件在回归分析中的应用，这些内容对于紧跟学术前沿非常重要。

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给研究生上可用，挺好，有时间自己写一本

评分☆☆☆☆☆

还好。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

商品很给力

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很好

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呃。。。。。。其实如果不是教材也不会买这个书的吧o(╯□╰)o

评分☆☆☆☆☆

物流快

评分☆☆☆☆☆

物流快

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

书还没看，不过很喜欢