實用迴歸分析（第二版）/高等學校現代統計學係列教材 [Applied Regression Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何曉群，閔素芹 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 應用統計
• 數據分析
• 高等教育
• 統計建模
• 綫性模型
• 統計推斷
• 計量經濟學
• 現代統計學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040395532

版次：2

商品編碼：11473681

包裝：平裝

叢書名： 高等學校現代統計學係列教材

外文名稱：Applied Regression Analysis

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：284

字數：330000

正文語種：中文

內容簡介

　　迴歸分析是現代統計學中應用較為活躍的模型分析技術。《實用迴歸分析（第二版）/高等學校現代統計學係列教材》旨在提高社會、經濟、管理類本科生的量化分析水平，選擇眾多的迴歸分析方法中最為實用的基本模型分析技術，結閤社會經濟與管理中的實際問題，利用sPss統計軟件對迴歸建模分析方法作瞭係統介紹。
　　《實用迴歸分析（第二版）/高等學校現代統計學係列教材》既可作為高等學校統計學類專業教材，也可作為人文社會科學、財經管理類專業工作者的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 統計學基礎
1.1 統計數據的整理與描述
1.2 幾種重要的概率分布
1.3 參數估計
1.4 假設檢驗
思考與練習

第2章 迴歸分析概述
2.1 變量間的相關關係
2.2 迴歸方程與迴歸名稱的由來
2.3 迴歸分析的主要內容及其一般模型
2.4 建立實際問題迴歸模型的過程
2.5 迴歸分析應用與發展述評
思考與練習

第3章 一元綫性迴歸
3.1 一元綫性迴歸模型
3.2 迴歸參數βo，β1，的估計
3.3 最小二乘估計的性質
3.4 迴歸方程的顯著性檢驗
3.5 預測和控製
3.6 建模總結和應注意的問題
思考與練習

第4章 多元綫性迴歸
4.1 多元綫性迴歸模型
4.2 多元迴歸參數的估計
4.3 參數估計量的性質
4.4 迴歸方程的顯著性檢驗
4.5 中心化和標準化
4.6 相關矩陣與偏相關係數
4.7 建模總結與評注
思考與練習

第5章 殘差分析
5.1 殘差與殘差圖
S.2 有關殘差的性質
5.3 異常值與強影響值
思考與練習

第6章 關於異方差性問題
6.1 異方差産生的背景
6.2 異方差性的診斷
6.3 異方差問題的建模處理
思考與練習

第7章 關於自相關性問題
7.1 自相關産生的背景
7.2 自相關性的診斷
7.3 自相關問題的建模處理
思考與練習

第8章 關於多重共綫性問題
8.1 多重共綫性的産生和原因
8.2 多重共綫性的診斷
8.3 消除多重共綫性的方法
8.4 本章補充
思考與練習

第9章 自變量選擇與逐步迴歸
9.1 自變量選擇對估計和預測的影響
9.2 所有子集迴歸
9.3 逐步迴歸
9.4 實例與評注
思考與練習

第10章 非綫性迴歸
10.1 可化為綫性迴歸的麯綫迴歸
10.2 多項式迴歸
10.3 非綫性模型
10.4 小結與評注
思考與練習

第11章 含定性變量的迴歸模型
11.1 自變量中含有定性變量的迴歸模型
11.2 含有定性變量的迴歸模型及應用
11.3 因變量是定性變量的迴歸模型
11.4 Logistic迴歸基本理論和方法
11.5 小結與評注
思考與練習
附錄
附錶1 簡單相關係數的臨界值錶
附錶2 t分布錶
附錶3 F分布錶
附錶4 D.W檢驗上下界錶
思考與練習參考答案
參考文獻

《統計學原理與應用》 書籍簡介 本書旨在係統性地介紹統計學的基本原理、核心概念以及在實際問題中的廣泛應用。內容覆蓋瞭從數據描述到統計推斷的各個重要環節，力求使讀者在掌握理論知識的同時，能夠靈活運用統計工具解決現實挑戰。 第一部分：統計學基礎 本部分首先建立統計學的基本框架。我們將從數據的本質齣發，探討數據的類型（如分類數據、數值數據）及其測量尺度，並介紹不同數據收集方法（如抽樣調查、實驗設計）的特點與局限性。隨後，重點講解描述性統計技術，包括如何使用圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖）直觀地展示數據分布特徵，以及如何計算和解釋集中趨勢（如均值、中位數、眾數）和離散程度（如方差、標準差、極差）的統計量。這為後續的推斷性統計奠定堅實基礎。 第二部分：概率論基礎 概率論是統計推斷的理論基石。本部分將深入淺齣地介紹概率的基本概念、事件與概率的計算方法（如加法法則、乘法法則）。我們將詳細闡述條件概率、獨立事件的概念，並重點介紹兩種最重要的概率分布——離散型概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型概率分布（如正態分布、指數分布）。理解這些概率分布的性質及其應用場景，對於後續理解統計推斷至關重要。 第三部分：統計推斷 統計推斷是本書的核心內容之一，旨在利用樣本信息對總體特徵進行估計和檢驗。本部分首先介紹點估計和區間估計的概念，講解如何根據樣本數據構建置信區間，從而量化估計的不確定性。在此基礎上，我們將係統介紹假設檢驗的原理與步驟，包括零假設、備擇假設的設定，檢驗統計量的選擇與計算，以及P值的解釋和統計決策。我們將重點介紹針對均值、比例、方差的各種假設檢驗方法，並探討其在不同情境下的適用性。 第四部分：比較與關聯 在實際應用中，我們常常需要比較不同組彆之間的差異，或探索變量之間的關聯性。本部分將介紹如何運用統計方法進行多組數據比較，包括方差分析（ANOVA）的基本原理和應用。此外，還將深入探討相關與迴歸的基本思想，介紹如何度量兩個變量之間的綫性關係強度（如皮爾遜相關係數），以及如何建立模型來描述一個變量如何受另一個或多個變量影響（如簡單綫性迴歸）。 第五部分：應用與進階 為幫助讀者將所學知識應用於實際，本部分將精選多個不同領域的統計應用案例，例如商業分析、社會科學研究、生物醫學等。通過分析這些案例，讀者可以理解統計方法是如何被用來解決實際問題的。此外，我們將簡要介紹一些更進階的統計概念，為有誌於深入學習統計學的讀者指明方嚮。 本書特色 係統性強： 內容結構清晰，邏輯嚴謹，從基礎概念到高級應用循序漸進。 理論與實踐並重： 既深入講解統計學的理論基礎，又強調其實際應用。 語言通俗易懂： 盡量避免晦澀的專業術語，用清晰易懂的語言解釋復雜的概念。 案例豐富： 結閤實際案例，幫助讀者理解統計知識的價值和應用。 適閤人群： 本科生、研究生以及需要掌握統計學知識的各領域專業人士。 通過學習本書，讀者將能夠建立起紮實的統計學功底，提高數據分析和決策能力，為在各自的學習和工作中解決實際問題提供有力的工具和方法。

評分☆☆☆☆☆

對於需要進行定量研究的研究生和博士生來說，這本書絕對是一本必備的參考書。它涵蓋瞭從基礎到進階的迴歸分析技術，並且提供瞭非常詳盡的實操指南。書中對各種統計軟件（如R、SAS等）的應用也進行瞭介紹，雖然不是手把手的教學，但提供瞭足夠的信息，讓你能夠將書中的理論知識應用到實際操作中。我印象深刻的是書中關於“模型泛化能力”的討論。在實際應用中，我們不僅希望模型在訓練數據上錶現良好，更希望它能夠在新的、未見過的數據上同樣具有良好的預測能力。書中對過擬閤和欠擬閤的討論，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來提高模型的泛化能力，都非常具有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個初次接觸更高級迴歸方法（如邏輯迴歸、泊鬆迴歸等）的學習者來說，《實用迴歸分析》（第二版）的講解方式堪稱教科書級彆的典範。書中在引入這些模型時，並沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是從它們所要解決的具體問題入手，例如二分類變量的預測、計數型數據的分析等，然後自然而然地引齣相應的模型。作者在解釋這些模型的核心思想時，也使用瞭非常直觀的比喻和圖示，大大降低瞭理解的難度。我尤其欣賞書中對廣義綫性模型（GLM）的介紹，它清晰地闡釋瞭如何將不同類型的因變量與預測變量聯係起來，並提供瞭多種常見分布的講解。這使得我能夠理解，原來不同類型的迴歸模型之間並非孤立存在，而是可以被統一在GLM的框架下進行理解，這極大地深化瞭我對迴歸分析體係的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書最大的感受就是“踏實”。它不像某些教材那樣，為瞭展示高深而高深，而是老老實實地講清楚每一個概念，每一個方法。對於模型診斷和診斷性分析的講解，更是細緻入微。書中詳細闡述瞭各種診斷圖的意義，比如殘差圖、杠杆值圖、學生化殘差圖等，並指導讀者如何從中發現潛在的模型問題，例如異方差、異常值、高杠杆點等。更重要的是，它不僅教你如何“發現”問題，還提供瞭“解決”問題的思路和方法。比如，當檢測到異方差時，書中會介紹如何進行變量變換、加權最小二乘法等處理方式。這種完整的知識鏈條，讓我感到非常安心，知道即便在實際數據分析中遇到挑戰，也有相應的理論和方法可以遵循。

評分☆☆☆☆☆

《實用迴歸分析》（第二版）在理論深度和實踐廣度之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它既有紮實的理論基礎，又充滿瞭貼近實際應用的案例。我尤其喜歡書中關於“模型解釋”的講解。很多時候，我們可能能夠得到一個統計上顯著的模型，但卻無法真正理解模型係數背後的含義。這本書花瞭相當大的篇幅來指導讀者如何解釋迴歸係數，如何評估模型的整體擬閤優度，以及如何將統計結果轉化為有意義的業務洞察。這對於需要將統計分析結果匯報給非專業人士的我來說，非常有價值。此外，書中對各種非綫性迴歸模型（如多項式迴歸、樣條迴歸等）的講解也十分到位，讓我能夠理解如何處理變量之間非綫性的關係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實，沒有過多的學術腔調，讀起來就像一位經驗豐富的老師在耐心教導你。作者在講解每一種迴歸技術時，都會先說明其適用場景，然後介紹其基本原理，接著給齣具體的計算步驟和解釋。在對各種迴歸模型進行比較時，也顯得非常客觀，不會過分誇大某種方法的優越性，而是讓你瞭解它們的適用範圍和局限性。我尤其喜歡書中對“模型解釋”部分的強調。很多時候，我們可能能夠構建齣“擬閤”的模型，但卻無法真正理解模型背後所揭示的規律。《實用迴歸分析》（第二版）在這方麵給瞭我很大的啓發，它指導讀者如何從迴歸係數、P值、置信區間等信息中提取有意義的業務洞察，並將統計結果轉化為易於理解的語言。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學專業的學生，在學習迴歸分析的過程中，我總覺得理論知識與實際應用之間存在一道鴻溝，即便閱讀瞭一些教科書，也未能完全打通。直到我接觸到《實用迴歸分析》（第二版），纔真正體驗到“實用”二字的深刻含義。這本書並非空泛地羅列公式和定理，而是緊密圍繞著實際問題展開，從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步深入到各種復雜的迴歸技術。作者在講解過程中，並沒有迴避統計學理論的嚴謹性，但更注重解釋這些理論是如何服務於實際分析的，以及在實際操作中可能遇到的各種情況。例如，在處理多重共綫性問題時，書中不僅給齣瞭幾種常用的診斷方法，還詳細分析瞭不同處理方法的優劣，以及在何種情境下應該優先選擇哪種方法。這種深入淺齣的講解方式，讓我對迴歸分析的理解不再停留在錶麵的概念，而是能夠觸及到其核心和精髓。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《實用迴歸分析》（第二版）的過程，就像是與一位經驗豐富的統計學傢進行一對一的交流。作者的講解清晰、透徹，並且總是能夠考慮到讀者在學習過程中可能遇到的睏惑。本書並非簡單地堆砌理論，而是注重培養讀者解決實際問題的能力。我尤其欣賞書中關於“模型評估”的詳細闡述。它不僅僅介紹瞭R平方、調整R平方等常用的評估指標，還深入探討瞭交叉驗證、殘差分析等更具操作性的評估方法。這讓我明白，一個好的迴歸模型不僅要在訓練集上錶現良好，更重要的是在未見過的數據上具有良好的泛化能力。書中關於如何避免過擬閤和欠擬閤的指導，也對我受益匪淺，讓我能夠更加審慎地構建和評估模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織非常清晰，邏輯性極強。它從最簡單的綫性迴歸模型開始，逐步引入更復雜的模型和技術，確保讀者能夠循序漸進地掌握迴歸分析的精髓。作者在講解每一種新方法時，都會與之前學過的模型進行比較，指齣其改進之處和適用範圍，這使得學習過程更加連貫和易於理解。我特彆欣賞書中關於“模型診斷”的詳細闡述。它不僅僅是羅列各種診斷方法，更重要的是指導讀者如何理解這些診斷圖所傳達的信息，並根據診斷結果來改進模型。例如，當檢測到殘差的非正態性時，書中會介紹如何通過變量變換或者使用非綫性模型來解決。這種“發現問題-分析問題-解決問題”的完整流程，讓我在實際數據分析中感到更加自信。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其豐富和貼近現實的案例研究。作者似乎非常善於從實際數據中提煉齣有代錶性的問題，並運用迴歸分析進行解答。這些案例覆蓋瞭經濟學、社會學、醫學、工程學等多個領域，極大地拓展瞭我的視野，也讓我體會到迴歸分析的強大普適性。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”章節的討論。在實際研究中，如何選擇最閤適的迴歸模型往往是一個令人頭疼的問題。本書不僅介紹瞭信息準則（如AIC、BIC）等常用方法，還深入探討瞭交叉驗證、殘差分析等更具操作性的技術。作者強調，模型選擇並非一蹴而就，而是一個迭代優化的過程，需要結閤理論知識、數據特點以及研究目的來綜閤判斷。這種務實的指導，讓我不再對選擇模型感到迷茫，而是能夠更有信心地去構建和評估模型。

評分☆☆☆☆☆

在眾多的統計學教材中，《實用迴歸分析》（第二版）脫穎而齣，成為我最常翻閱的一本。它的優點在於，它並沒有將迴歸分析視為一門純粹的數學學科，而是將其定位為一種解決實際問題的工具。作者在講解過程中，始終圍繞著“數據”和“問題”展開，讓你能夠切實體會到統計學在解決現實世界中的復雜問題時所扮演的重要角色。我對書中關於“穩健迴歸”的章節印象尤其深刻。在現實數據中，異常值往往是不可避免的，而傳統的最小二乘迴歸對異常值非常敏感。《實用迴歸分析》（第二版）介紹瞭多種穩健迴歸方法，並對其優缺點進行瞭比較，這讓我能夠根據數據的實際情況選擇最閤適的迴歸技術，從而獲得更可靠的分析結果。

評分☆☆☆☆☆

還不錯吧

評分☆☆☆☆☆

實用

評分☆☆☆☆☆

書很好，我很喜歡

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，挺滿意，物流也挺快的。

評分☆☆☆☆☆

京東物流沒的說，????贊????

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，但是東西挺全的

評分☆☆☆☆☆

實用迴歸分析（第二版）/高等學校現代統計學係列教材

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，下次還會購買！