实用回归分析（第二版）/高等学校现代统计学系列教材 [Applied Regression Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何晓群，闵素芹 著

图书标签:

• 回归分析
• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 高等教育
• 统计建模
• 线性模型
• 统计推断
• 计量经济学
• 现代统计学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040395532

版次：2

商品编码：11473681

包装：平装

丛书名： 高等学校现代统计学系列教材

外文名称：Applied Regression Analysis

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：284

字数：330000

正文语种：中文

内容简介

　　回归分析是现代统计学中应用较为活跃的模型分析技术。《实用回归分析（第二版）/高等学校现代统计学系列教材》旨在提高社会、经济、管理类本科生的量化分析水平，选择众多的回归分析方法中最为实用的基本模型分析技术，结合社会经济与管理中的实际问题，利用sPss统计软件对回归建模分析方法作了系统介绍。
　　《实用回归分析（第二版）/高等学校现代统计学系列教材》既可作为高等学校统计学类专业教材，也可作为人文社会科学、财经管理类专业工作者的参考书。

内页插图

目录

第1章 统计学基础
1.1 统计数据的整理与描述
1.2 几种重要的概率分布
1.3 参数估计
1.4 假设检验
思考与练习

第2章 回归分析概述
2.1 变量间的相关关系
2.2 回归方程与回归名称的由来
2.3 回归分析的主要内容及其一般模型
2.4 建立实际问题回归模型的过程
2.5 回归分析应用与发展述评
思考与练习

第3章 一元线性回归
3.1 一元线性回归模型
3.2 回归参数βo，β1，的估计
3.3 最小二乘估计的性质
3.4 回归方程的显著性检验
3.5 预测和控制
3.6 建模总结和应注意的问题
思考与练习

第4章 多元线性回归
4.1 多元线性回归模型
4.2 多元回归参数的估计
4.3 参数估计量的性质
4.4 回归方程的显著性检验
4.5 中心化和标准化
4.6 相关矩阵与偏相关系数
4.7 建模总结与评注
思考与练习

第5章 残差分析
5.1 残差与残差图
S.2 有关残差的性质
5.3 异常值与强影响值
思考与练习

第6章 关于异方差性问题
6.1 异方差产生的背景
6.2 异方差性的诊断
6.3 异方差问题的建模处理
思考与练习

第7章 关于自相关性问题
7.1 自相关产生的背景
7.2 自相关性的诊断
7.3 自相关问题的建模处理
思考与练习

第8章 关于多重共线性问题
8.1 多重共线性的产生和原因
8.2 多重共线性的诊断
8.3 消除多重共线性的方法
8.4 本章补充
思考与练习

第9章 自变量选择与逐步回归
9.1 自变量选择对估计和预测的影响
9.2 所有子集回归
9.3 逐步回归
9.4 实例与评注
思考与练习

第10章 非线性回归
10.1 可化为线性回归的曲线回归
10.2 多项式回归
10.3 非线性模型
10.4 小结与评注
思考与练习

第11章 含定性变量的回归模型
11.1 自变量中含有定性变量的回归模型
11.2 含有定性变量的回归模型及应用
11.3 因变量是定性变量的回归模型
11.4 Logistic回归基本理论和方法
11.5 小结与评注
思考与练习
附录
附表1 简单相关系数的临界值表
附表2 t分布表
附表3 F分布表
附表4 D.W检验上下界表
思考与练习参考答案
参考文献

《统计学原理与应用》 书籍简介 本书旨在系统性地介绍统计学的基本原理、核心概念以及在实际问题中的广泛应用。内容覆盖了从数据描述到统计推断的各个重要环节，力求使读者在掌握理论知识的同时，能够灵活运用统计工具解决现实挑战。 第一部分：统计学基础 本部分首先建立统计学的基本框架。我们将从数据的本质出发，探讨数据的类型（如分类数据、数值数据）及其测量尺度，并介绍不同数据收集方法（如抽样调查、实验设计）的特点与局限性。随后，重点讲解描述性统计技术，包括如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）直观地展示数据分布特征，以及如何计算和解释集中趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差、极差）的统计量。这为后续的推断性统计奠定坚实基础。 第二部分：概率论基础 概率论是统计推断的理论基石。本部分将深入浅出地介绍概率的基本概念、事件与概率的计算方法（如加法法则、乘法法则）。我们将详细阐述条件概率、独立事件的概念，并重点介绍两种最重要的概率分布——离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布、指数分布）。理解这些概率分布的性质及其应用场景，对于后续理解统计推断至关重要。 第三部分：统计推断 统计推断是本书的核心内容之一，旨在利用样本信息对总体特征进行估计和检验。本部分首先介绍点估计和区间估计的概念，讲解如何根据样本数据构建置信区间，从而量化估计的不确定性。在此基础上，我们将系统介绍假设检验的原理与步骤，包括零假设、备择假设的设定，检验统计量的选择与计算，以及P值的解释和统计决策。我们将重点介绍针对均值、比例、方差的各种假设检验方法，并探讨其在不同情境下的适用性。 第四部分：比较与关联 在实际应用中，我们常常需要比较不同组别之间的差异，或探索变量之间的关联性。本部分将介绍如何运用统计方法进行多组数据比较，包括方差分析（ANOVA）的基本原理和应用。此外，还将深入探讨相关与回归的基本思想，介绍如何度量两个变量之间的线性关系强度（如皮尔逊相关系数），以及如何建立模型来描述一个变量如何受另一个或多个变量影响（如简单线性回归）。 第五部分：应用与进阶 为帮助读者将所学知识应用于实际，本部分将精选多个不同领域的统计应用案例，例如商业分析、社会科学研究、生物医学等。通过分析这些案例，读者可以理解统计方法是如何被用来解决实际问题的。此外，我们将简要介绍一些更进阶的统计概念，为有志于深入学习统计学的读者指明方向。 本书特色 系统性强： 内容结构清晰，逻辑严谨，从基础概念到高级应用循序渐进。 理论与实践并重： 既深入讲解统计学的理论基础，又强调其实际应用。 语言通俗易懂： 尽量避免晦涩的专业术语，用清晰易懂的语言解释复杂的概念。 案例丰富： 结合实际案例，帮助读者理解统计知识的价值和应用。 适合人群： 本科生、研究生以及需要掌握统计学知识的各领域专业人士。 通过学习本书，读者将能够建立起扎实的统计学功底，提高数据分析和决策能力，为在各自的学习和工作中解决实际问题提供有力的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织非常清晰，逻辑性极强。它从最简单的线性回归模型开始，逐步引入更复杂的模型和技术，确保读者能够循序渐进地掌握回归分析的精髓。作者在讲解每一种新方法时，都会与之前学过的模型进行比较，指出其改进之处和适用范围，这使得学习过程更加连贯和易于理解。我特别欣赏书中关于“模型诊断”的详细阐述。它不仅仅是罗列各种诊断方法，更重要的是指导读者如何理解这些诊断图所传达的信息，并根据诊断结果来改进模型。例如，当检测到残差的非正态性时，书中会介绍如何通过变量变换或者使用非线性模型来解决。这种“发现问题-分析问题-解决问题”的完整流程，让我在实际数据分析中感到更加自信。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其丰富和贴近现实的案例研究。作者似乎非常善于从实际数据中提炼出有代表性的问题，并运用回归分析进行解答。这些案例覆盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域，极大地拓展了我的视野，也让我体会到回归分析的强大普适性。我特别喜欢书中关于“模型选择”章节的讨论。在实际研究中，如何选择最合适的回归模型往往是一个令人头疼的问题。本书不仅介绍了信息准则（如AIC、BIC）等常用方法，还深入探讨了交叉验证、残差分析等更具操作性的技术。作者强调，模型选择并非一蹴而就，而是一个迭代优化的过程，需要结合理论知识、数据特点以及研究目的来综合判断。这种务实的指导，让我不再对选择模型感到迷茫，而是能够更有信心地去构建和评估模型。

评分☆☆☆☆☆

对于需要进行定量研究的研究生和博士生来说，这本书绝对是一本必备的参考书。它涵盖了从基础到进阶的回归分析技术，并且提供了非常详尽的实操指南。书中对各种统计软件（如R、SAS等）的应用也进行了介绍，虽然不是手把手的教学，但提供了足够的信息，让你能够将书中的理论知识应用到实际操作中。我印象深刻的是书中关于“模型泛化能力”的讨论。在实际应用中，我们不仅希望模型在训练数据上表现良好，更希望它能够在新的、未见过的数据上同样具有良好的预测能力。书中对过拟合和欠拟合的讨论，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来提高模型的泛化能力，都非常具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

《实用回归分析》（第二版）在理论深度和实践广度之间找到了一个绝佳的平衡点。它既有扎实的理论基础，又充满了贴近实际应用的案例。我尤其喜欢书中关于“模型解释”的讲解。很多时候，我们可能能够得到一个统计上显著的模型，但却无法真正理解模型系数背后的含义。这本书花了相当大的篇幅来指导读者如何解释回归系数，如何评估模型的整体拟合优度，以及如何将统计结果转化为有意义的业务洞察。这对于需要将统计分析结果汇报给非专业人士的我来说，非常有价值。此外，书中对各种非线性回归模型（如多项式回归、样条回归等）的讲解也十分到位，让我能够理解如何处理变量之间非线性的关系。

评分☆☆☆☆☆

阅读《实用回归分析》（第二版）的过程，就像是与一位经验丰富的统计学家进行一对一的交流。作者的讲解清晰、透彻，并且总是能够考虑到读者在学习过程中可能遇到的困惑。本书并非简单地堆砌理论，而是注重培养读者解决实际问题的能力。我尤其欣赏书中关于“模型评估”的详细阐述。它不仅仅介绍了R平方、调整R平方等常用的评估指标，还深入探讨了交叉验证、残差分析等更具操作性的评估方法。这让我明白，一个好的回归模型不仅要在训练集上表现良好，更重要的是在未见过的数据上具有良好的泛化能力。书中关于如何避免过拟合和欠拟合的指导，也对我受益匪浅，让我能够更加审慎地构建和评估模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实，没有过多的学术腔调，读起来就像一位经验丰富的老师在耐心教导你。作者在讲解每一种回归技术时，都会先说明其适用场景，然后介绍其基本原理，接着给出具体的计算步骤和解释。在对各种回归模型进行比较时，也显得非常客观，不会过分夸大某种方法的优越性，而是让你了解它们的适用范围和局限性。我尤其喜欢书中对“模型解释”部分的强调。很多时候，我们可能能够构建出“拟合”的模型，但却无法真正理解模型背后所揭示的规律。《实用回归分析》（第二版）在这方面给了我很大的启发，它指导读者如何从回归系数、P值、置信区间等信息中提取有意义的业务洞察，并将统计结果转化为易于理解的语言。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学专业的学生，在学习回归分析的过程中，我总觉得理论知识与实际应用之间存在一道鸿沟，即便阅读了一些教科书，也未能完全打通。直到我接触到《实用回归分析》（第二版），才真正体验到“实用”二字的深刻含义。这本书并非空泛地罗列公式和定理，而是紧密围绕着实际问题展开，从最基础的线性回归模型开始，逐步深入到各种复杂的回归技术。作者在讲解过程中，并没有回避统计学理论的严谨性，但更注重解释这些理论是如何服务于实际分析的，以及在实际操作中可能遇到的各种情况。例如，在处理多重共线性问题时，书中不仅给出了几种常用的诊断方法，还详细分析了不同处理方法的优劣，以及在何种情境下应该优先选择哪种方法。这种深入浅出的讲解方式，让我对回归分析的理解不再停留在表面的概念，而是能够触及到其核心和精髓。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个初次接触更高级回归方法（如逻辑回归、泊松回归等）的学习者来说，《实用回归分析》（第二版）的讲解方式堪称教科书级别的典范。书中在引入这些模型时，并没有直接抛出复杂的数学推导，而是从它们所要解决的具体问题入手，例如二分类变量的预测、计数型数据的分析等，然后自然而然地引出相应的模型。作者在解释这些模型的核心思想时，也使用了非常直观的比喻和图示，大大降低了理解的难度。我尤其欣赏书中对广义线性模型（GLM）的介绍，它清晰地阐释了如何将不同类型的因变量与预测变量联系起来，并提供了多种常见分布的讲解。这使得我能够理解，原来不同类型的回归模型之间并非孤立存在，而是可以被统一在GLM的框架下进行理解，这极大地深化了我对回归分析体系的认识。

评分☆☆☆☆☆

在众多的统计学教材中，《实用回归分析》（第二版）脱颖而出，成为我最常翻阅的一本。它的优点在于，它并没有将回归分析视为一门纯粹的数学学科，而是将其定位为一种解决实际问题的工具。作者在讲解过程中，始终围绕着“数据”和“问题”展开，让你能够切实体会到统计学在解决现实世界中的复杂问题时所扮演的重要角色。我对书中关于“稳健回归”的章节印象尤其深刻。在现实数据中，异常值往往是不可避免的，而传统的最小二乘回归对异常值非常敏感。《实用回归分析》（第二版）介绍了多种稳健回归方法，并对其优缺点进行了比较，这让我能够根据数据的实际情况选择最合适的回归技术，从而获得更可靠的分析结果。

评分☆☆☆☆☆

读这本书最大的感受就是“踏实”。它不像某些教材那样，为了展示高深而高深，而是老老实实地讲清楚每一个概念，每一个方法。对于模型诊断和诊断性分析的讲解，更是细致入微。书中详细阐述了各种诊断图的意义，比如残差图、杠杆值图、学生化残差图等，并指导读者如何从中发现潜在的模型问题，例如异方差、异常值、高杠杆点等。更重要的是，它不仅教你如何“发现”问题，还提供了“解决”问题的思路和方法。比如，当检测到异方差时，书中会介绍如何进行变量变换、加权最小二乘法等处理方式。这种完整的知识链条，让我感到非常安心，知道即便在实际数据分析中遇到挑战，也有相应的理论和方法可以遵循。

评分☆☆☆☆☆

实用

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书挺薄的，但是东西挺全的

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书挺薄的，但是东西挺全的

评分☆☆☆☆☆

为写论文买的，回归类型介绍得很多，并且容易看懂。

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好书，值得看

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送货给力，售后给力

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书很好，我很喜欢

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