应用回归导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

迈克尔·刘易斯-贝克 著

图书标签:

• 回归分析
• 应用回归
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 模型构建
• 线性模型
• 统计建模
• R语言
• Python

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543224575

版次：1

商品编码：11623219

包装：平装

出版时间：2014-12-01

页数：61

内容简介

《应用回归导论》是格致方法？定量研究系列之一种。作者用简洁、清晰的文字扼要地介绍了应用回归分析入门和非技术性的内容。针对如何正确运用和滥用回归分析的后果，作者巧妙地运用实际例子进行阐述，这些例子包括：收入的决定因素、影响采煤业死亡事故的因素、阿根廷大选中的左右贝隆所获选票的因素以及其他一些回归分析的实际应用。在案例分析中，作者先列出假设，然后阐述每个假设在实际运用中的实质含义。最后，作者还介绍了多元回归的原理及应用。

目录

出版说明
总序
序
第1章 二元回归：拟合一条直线
第1节 精确关系与非精确关系
第2节 最小二乘法则
第3节 数据
第4节 散点图
第5节 斜率
第6节 截距
第7节 预测
第8节 评估解释效能：R2
第9节 R2与r
第2章 二元回归：假设与推断
第1节 回归假设
第2节 置信区间与显著性检验
第3节 单尾检验
第4节 显著性检验：一个经验法则
第5节 参数估计不显著的原因
第6节 y的预测误差
第7节 残差分析
第8节 对采煤业死亡事故的安全执法的效果：一个
二元回归案例
第3章 多元回归
第1节 一般方程
第2节 解释参数估计
第3节 置信区间和显著性检验
第4节 R2
第5节 预测y值
第6节 交互效应的可能性
第7节 四变量模型：修正设定错误
第8节 多重共线性问题
第9节 高度多重共线性：一个例子
第10节 自变量的相对重要性
第11节 回归模型拓展：虚拟变量
第12节 采煤业死亡事故的决定因素：一个多元回归案例
第13节 下一步？
注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

　　《应用回归导论》：
　　每一种可能性均存在利弊。第一种调整方法简单地通过剔除奇异点而忽略这个问题，其主要的缺陷是减少了样本量以及丢失了其附加的信息。第二种调整方法保留了在第一个调整方法中可能丢失的信息，然而，让问题变得很麻烦的是，我们必须考虑同一个模型在实证上的两个版本。第三种调整方法仅仅使用一个方程，其保留了所有样本并且能够让奇异点更接近回归直线，然而，这样的结果可能会牺牲以原来的单位衡量时所可能具有的简单明了的解释。第四种调整方法可能揭示奇异点并不是非典型的个案，而是实际上拟合到一个更为一般的模式——可能是非线性。一个明显的限制是在非实验的社会科学研究中，我们不可能收集更多的观测。没有哪一种调整方法适合所有情况，相反，在决定如何处理一个奇异点的问题时，我们必须考虑研究的问题和特定的散点图所呈现的外观。
　　……

《应用回归导论》 内容梗概： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的应用回归分析学习体验，无论您是统计学领域的初学者，还是希望将回归技术应用于实际问题的专业人士，都能从中获益。我们不局限于理论公式的堆砌，而是将重点放在回归模型如何在现实世界的数据分析中发挥作用，如何解决复杂的问题，以及如何准确地解释模型结果。 全书围绕着“应用”二字展开，通过大量真实世界案例，引导读者理解回归分析的强大力量。从基础的线性回归模型开始，我们将一步步深入探讨模型的假设、检验、参数估计以及预测。随后，我们将拓展到更复杂的回归模型，如多元线性回归、非线性回归、逻辑回归、泊松回归，以及时序回归等，并详细讲解这些模型在不同领域内的具体应用场景。 第一部分：回归分析的基础与核心概念 在本书的开篇，我们将建立坚实的回归分析理论基础。我们会从最简单的简单线性回归模型入手，深入剖析其背后的统计学原理。读者将学习如何理解散点图的意义，如何通过最小二乘法来估计模型的斜率和截距，以及这些参数在实际问题中代表的含义。我们还会详细介绍残差分析的重要性，它不仅是检验模型拟合优度的关键，更是发现数据中潜在模式和异常值的宝贵工具。 章节一：数据探索与线性关系初探 学习如何进行初步的数据可视化，识别变量之间的潜在线性关系。 理解散点图的解读，识别趋势、离群点和潜在的非线性模式。 介绍相关系数的概念及其局限性。 章节二：简单线性回归模型：原理与应用 深入讲解最小二乘法原理，理解模型参数估计的数学基础。 详细阐述模型方程的解释，如何理解斜率和截距的实际意义。 介绍模型拟合优度的度量，如R方，并解释其含义和局限。 学习如何进行假设检验，判断自变量是否对因变量有显著影响。 理解预测区间和置信区间的概念，以及它们在预测中的应用。 章节三：残差分析：模型诊断的基石 详细介绍残差图的绘制和解读，识别模型存在的异方差、非线性、自相关等问题。 学习各种残差检验方法，如Durbin-Watson检验，帮助读者系统地诊断模型。 强调残差分析在模型改进和数据预处理中的作用。 第二部分：多元回归模型的拓展与实践 随着对简单线性回归的深入理解，我们将进入更为复杂的多元回归模型。本书将详细讲解如何处理多个自变量对因变量的影响，如何进行变量选择，以及如何应对多重共线性等常见问题。我们将通过大量的实践案例，让读者掌握构建、评估和解释多元回归模型的完整流程。 章节四：多元线性回归：多维度的洞察 讲解多元回归模型方程的构建和解释，理解多个自变量的联合效应。 深入讨论模型参数的估计和检验，以及交互项的引入。 学习如何进行变量选择，如向前选择、向后剔除和逐步回归，以及各种方法的优劣。 重点讲解多重共线性问题及其诊断与处理方法。 章节五：非线性回归与模型变换 介绍当变量之间存在非线性关系时，如何应用非线性回归模型。 学习如何对数据进行变换（如对数变换、平方根变换）以实现线性化。 介绍一些常见的非线性模型形式，并讲解其适用场景。 章节六：分类因变量的回归模型：逻辑回归 详细讲解逻辑回归模型的原理，特别适用于二分类因变量。 介绍 Odds、Logit 变换以及 Odds Ratio 的解释。 学习如何评估逻辑回归模型的拟合优度，如混淆矩阵、ROC曲线和AUC值。 展示逻辑回归在市场营销、医疗诊断等领域的应用。 章节七：计数数据的回归模型：泊松回归与负二项回归 讲解泊松回归模型，适用于因变量为计数数据的场景。 分析泊松回归模型的假设和限制，以及如何处理过度离散问题。 介绍负二项回归模型，作为泊松回归的补充，处理过度离散数据。 展示泊松回归在交通流量预测、事故分析等领域的应用。 第三部分：高级回归技术与专题应用 本书的第三部分将带领读者探索更高级的回归技术，并深入研究回归分析在特定领域的应用。我们将关注模型的鲁棒性、处理缺失值、以及如何利用回归模型进行时间序列分析。 章节八：鲁棒回归与缺失数据处理 介绍鲁棒回归方法，如何减少离群点对模型估计的影响。 学习处理数据中缺失值的策略，如删除、插补方法及其优劣。 讨论缺失值对回归模型结果的潜在影响。 章节九：时序回归模型：捕捉时间动态 介绍如何将回归模型应用于时间序列数据，分析变量随时间的变化趋势。 讲解自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及ARIMA模型的基本原理。 学习如何利用回归方法构建时间序列预测模型，并进行模型评估。 展示时序回归在经济预测、股票价格分析等领域的应用。 章节十：分组数据与混合效应模型 介绍如何处理存在分组结构的数据，例如来自不同学校的学生或不同地区的病人。 初步探讨混合效应模型，用于分析具有层级结构的数据。 展示混合效应模型在教育学、医学研究中的应用。 章节十一：回归模型在机器学习中的角色 探讨回归模型如何作为基础，与更复杂的机器学习算法相结合。 简要介绍集成学习方法（如随机森林、梯度提升）与回归模型的联系。 讨论正则化技术（如Lasso、Ridge）在回归模型中的应用，以防止过拟合。 第四部分：模型构建、评估与报告 本书的最后部分将回归分析的理论与实践紧密结合，专注于如何系统地构建、评估和解释回归模型，并最终有效地将分析结果传达给他人。 章节十二：模型构建的完整流程 强调数据收集、清洗、预处理的重要性。 引导读者制定清晰的研究问题和模型目标。 演示如何选择合适的回归模型。 系统地进行模型诊断和模型比较。 章节十三：模型的解释与沟通 学习如何清晰、准确地解释回归模型的系数。 强调将统计结果转化为业务洞察或科学结论。 提供撰写回归分析报告的指导，包括图表的使用、结果的呈现和局限性的说明。 讨论如何向非专业人士清晰地传达复杂的模型结果。 学习目标： 通过阅读本书，读者将能够： 理解回归分析的核心概念和统计学原理。 熟练掌握不同类型的回归模型，并了解其适用场景。 能够独立地进行数据探索、模型构建、参数估计、假设检验和模型诊断。 有效地解释回归模型的结果，并将其应用于实际问题的解决。 批判性地评估回归模型的有效性和局限性。 将回归分析技术应用于自己的研究或工作中，从而做出更明智的决策。 本书的每一章节都配有详细的步骤说明和代码示例（采用主流统计软件或编程语言），鼓励读者动手实践，真正将理论知识转化为实践技能。我们相信，《应用回归导论》将成为您在回归分析领域学习和探索的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是既保持了学术的严谨性，又不失生动活泼的阐述方式，这在技术类书籍中是比较难得的。作者并没有一上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是巧妙地运用了一些生活化的比喻来解释那些抽象的统计学概念。比如，在讲解中心极限定理时，它没有停留在枯燥的数学推导上，而是用了一个关于掷骰子概率的生动小故事作为引子，瞬间就将读者的注意力拉了回来。这种“润物细无声”的教学方法，极大地降低了初学者的学习门槛。即便是面对复杂的模型假设，作者也能用清晰的逻辑链条将其拆解成若干个易于理解的小模块。阅读过程中，我经常能感受到作者在字里行间流露出的那种“引导者”的姿态，而不是高高在上的“布道者”。这种亲切感，让我在遇到学习瓶颈时，也能保持积极的心态去攻克难关，而非轻易放弃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排极具匠心，它成功地平衡了数学理论的深度与实际操作的可及性。我观察到，作者似乎遵循着一个“先搭框架，后填细节”的策略。一开始，它会用宏观的视角勾勒出整个回归分析的生态图景，让读者对整体流程有个概念。随后，每一章都像一个精密的齿轮，紧密地啮合在一起。特别值得称赞的是，作者在引入高级主题时，比如非线性回归或广义线性模型时，总能找到一个与前面学过的简单线性回归的逻辑连接点，使得知识的累积过程显得非常自然，没有突兀感。这种层层递进、有机串联的编排方式，极大地提升了知识的保持率。读完合上书本时，我感觉自己不是简单地背诵了一堆公式，而是真正理解并掌握了一套解决问题的系统性思维工具，这种构建知识体系的体验是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

我认为这本书在案例选择和应用深度上做得非常出色，完全摆脱了许多教材中那种脱离实际的“空中楼阁式”的讲解。书中选取的案例都具有很强的现实意义，涵盖了金融市场预测、医疗数据分析乃至市场营销效果评估等多个领域。更重要的是，作者不仅仅是展示了如何套用公式，而是深入剖析了每个案例背后的业务逻辑和数据特点，强调了在不同情境下，选择何种回归方法的考量过程。例如，在处理时间序列数据时，作者详细对比了ARIMA模型和更现代的机器学习方法在特定场景下的优劣，并提供了详细的Python代码实现，代码注释清晰，可操作性极强。这对于我这样希望将理论知识快速转化为实际工作能力的读者来说，简直是宝藏级别的参考资料。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”，这种思维层面的提升远超代码本身。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在对模型假设和局限性的讨论上，显得尤为审慎和负责任。很多入门读物往往倾向于美化回归分析的万能性，但本书却花费了相当大的篇幅来讨论“什么情况下不应该使用回归”或者“当基本假设被严重违反时，结果的可信度如何”。这种对模型边界的清晰界定，体现了作者严谨的科学态度。书中专门设置了一个章节，聚焦于异方差、多重共线性以及自相关性等经典问题的诊断与修正方法，配图和实例都非常直观。通过具体的“诊断报告”展示，读者能够清晰地看到这些问题如何扭曲结果，以及如何通过数据转换或模型调整来缓解。这让读者在实际应用中会更加谨慎，避免“垃圾进，垃圾出”的窘境，培养出批判性看待模型结果的习惯，这一点是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计得相当典雅，封面采用了深沉的藏蓝色，配上烫金的字体，初看之下就给人一种厚重、严谨的感觉，仿佛能从中窥见数据深处的奥秘。拿到手里沉甸甸的，就知道内容绝非泛泛之谈。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体选择清晰易读，行距和页边距也把握得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到强烈的疲劳。这种对细节的关注，从侧面反映了作者对知识传递的尊重。内页纸张质感也属上乘，光线好的时候，阅读体验极佳。当然，装帧设计只是敲门砖，真正吸引我的是内页的组织结构。章节标题的设置很有层次感，逻辑过渡自然流畅，让人很容易就能把握全局的脉络。初读目录时，我就被它涵盖的广度所吸引，似乎作者试图构建一个从基础概念到高阶应用的完整知识体系。这种精心打磨的物理呈现，无疑提升了整体的阅读愉悦感，让人更愿意沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

活动购买，性价比很高，就是封面有点脏。

评分☆☆☆☆☆

值得收藏

评分☆☆☆☆☆

活动购买，性价比很高，就是封面有点脏。

评分☆☆☆☆☆

内容很到位。

评分☆☆☆☆☆

挺好，内容上有一些错误

评分☆☆☆☆☆

活动购买，性价比很高，就是封面有点脏。

评分☆☆☆☆☆

内容很到位。