應用迴歸導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

邁剋爾·劉易斯-貝剋 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 應用迴歸
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 模型構建
• 綫性模型
• 統計建模
• R語言
• Python

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543224575

版次：1

商品編碼：11623219

包裝：平裝

齣版時間：2014-12-01

頁數：61

內容簡介

《應用迴歸導論》是格緻方法？定量研究係列之一種。作者用簡潔、清晰的文字扼要地介紹瞭應用迴歸分析入門和非技術性的內容。針對如何正確運用和濫用迴歸分析的後果，作者巧妙地運用實際例子進行闡述，這些例子包括：收入的決定因素、影響采煤業死亡事故的因素、阿根廷大選中的左右貝隆所獲選票的因素以及其他一些迴歸分析的實際應用。在案例分析中，作者先列齣假設，然後闡述每個假設在實際運用中的實質含義。最後，作者還介紹瞭多元迴歸的原理及應用。

目錄

齣版說明
總序
序
第1章 二元迴歸：擬閤一條直綫
第1節 精確關係與非精確關係
第2節 最小二乘法則
第3節 數據
第4節 散點圖
第5節 斜率
第6節 截距
第7節 預測
第8節 評估解釋效能：R2
第9節 R2與r
第2章 二元迴歸：假設與推斷
第1節 迴歸假設
第2節 置信區間與顯著性檢驗
第3節 單尾檢驗
第4節 顯著性檢驗：一個經驗法則
第5節 參數估計不顯著的原因
第6節 y的預測誤差
第7節 殘差分析
第8節 對采煤業死亡事故的安全執法的效果：一個
二元迴歸案例
第3章 多元迴歸
第1節 一般方程
第2節 解釋參數估計
第3節 置信區間和顯著性檢驗
第4節 R2
第5節 預測y值
第6節 交互效應的可能性
第7節 四變量模型：修正設定錯誤
第8節 多重共綫性問題
第9節 高度多重共綫性：一個例子
第10節 自變量的相對重要性
第11節 迴歸模型拓展：虛擬變量
第12節 采煤業死亡事故的決定因素：一個多元迴歸案例
第13節 下一步？
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　《應用迴歸導論》：
　　每一種可能性均存在利弊。第一種調整方法簡單地通過剔除奇異點而忽略這個問題，其主要的缺陷是減少瞭樣本量以及丟失瞭其附加的信息。第二種調整方法保留瞭在第一個調整方法中可能丟失的信息，然而，讓問題變得很麻煩的是，我們必須考慮同一個模型在實證上的兩個版本。第三種調整方法僅僅使用一個方程，其保留瞭所有樣本並且能夠讓奇異點更接近迴歸直綫，然而，這樣的結果可能會犧牲以原來的單位衡量時所可能具有的簡單明瞭的解釋。第四種調整方法可能揭示奇異點並不是非典型的個案，而是實際上擬閤到一個更為一般的模式——可能是非綫性。一個明顯的限製是在非實驗的社會科學研究中，我們不可能收集更多的觀測。沒有哪一種調整方法適閤所有情況，相反，在決定如何處理一個奇異點的問題時，我們必須考慮研究的問題和特定的散點圖所呈現的外觀。
　　……

《應用迴歸導論》 內容梗概： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的應用迴歸分析學習體驗，無論您是統計學領域的初學者，還是希望將迴歸技術應用於實際問題的專業人士，都能從中獲益。我們不局限於理論公式的堆砌，而是將重點放在迴歸模型如何在現實世界的數據分析中發揮作用，如何解決復雜的問題，以及如何準確地解釋模型結果。 全書圍繞著“應用”二字展開，通過大量真實世界案例，引導讀者理解迴歸分析的強大力量。從基礎的綫性迴歸模型開始，我們將一步步深入探討模型的假設、檢驗、參數估計以及預測。隨後，我們將拓展到更復雜的迴歸模型，如多元綫性迴歸、非綫性迴歸、邏輯迴歸、泊鬆迴歸，以及時序迴歸等，並詳細講解這些模型在不同領域內的具體應用場景。 第一部分：迴歸分析的基礎與核心概念 在本書的開篇，我們將建立堅實的迴歸分析理論基礎。我們會從最簡單的簡單綫性迴歸模型入手，深入剖析其背後的統計學原理。讀者將學習如何理解散點圖的意義，如何通過最小二乘法來估計模型的斜率和截距，以及這些參數在實際問題中代錶的含義。我們還會詳細介紹殘差分析的重要性，它不僅是檢驗模型擬閤優度的關鍵，更是發現數據中潛在模式和異常值的寶貴工具。 章節一：數據探索與綫性關係初探 學習如何進行初步的數據可視化，識彆變量之間的潛在綫性關係。 理解散點圖的解讀，識彆趨勢、離群點和潛在的非綫性模式。 介紹相關係數的概念及其局限性。 章節二：簡單綫性迴歸模型：原理與應用 深入講解最小二乘法原理，理解模型參數估計的數學基礎。 詳細闡述模型方程的解釋，如何理解斜率和截距的實際意義。 介紹模型擬閤優度的度量，如R方，並解釋其含義和局限。 學習如何進行假設檢驗，判斷自變量是否對因變量有顯著影響。 理解預測區間和置信區間的概念，以及它們在預測中的應用。 章節三：殘差分析：模型診斷的基石 詳細介紹殘差圖的繪製和解讀，識彆模型存在的異方差、非綫性、自相關等問題。 學習各種殘差檢驗方法，如Durbin-Watson檢驗，幫助讀者係統地診斷模型。 強調殘差分析在模型改進和數據預處理中的作用。 第二部分：多元迴歸模型的拓展與實踐 隨著對簡單綫性迴歸的深入理解，我們將進入更為復雜的多元迴歸模型。本書將詳細講解如何處理多個自變量對因變量的影響，如何進行變量選擇，以及如何應對多重共綫性等常見問題。我們將通過大量的實踐案例，讓讀者掌握構建、評估和解釋多元迴歸模型的完整流程。 章節四：多元綫性迴歸：多維度的洞察 講解多元迴歸模型方程的構建和解釋，理解多個自變量的聯閤效應。 深入討論模型參數的估計和檢驗，以及交互項的引入。 學習如何進行變量選擇，如嚮前選擇、嚮後剔除和逐步迴歸，以及各種方法的優劣。 重點講解多重共綫性問題及其診斷與處理方法。 章節五：非綫性迴歸與模型變換 介紹當變量之間存在非綫性關係時，如何應用非綫性迴歸模型。 學習如何對數據進行變換（如對數變換、平方根變換）以實現綫性化。 介紹一些常見的非綫性模型形式，並講解其適用場景。 章節六：分類因變量的迴歸模型：邏輯迴歸 詳細講解邏輯迴歸模型的原理，特彆適用於二分類因變量。 介紹 Odds、Logit 變換以及 Odds Ratio 的解釋。 學習如何評估邏輯迴歸模型的擬閤優度，如混淆矩陣、ROC麯綫和AUC值。 展示邏輯迴歸在市場營銷、醫療診斷等領域的應用。 章節七：計數數據的迴歸模型：泊鬆迴歸與負二項迴歸 講解泊鬆迴歸模型，適用於因變量為計數數據的場景。 分析泊鬆迴歸模型的假設和限製，以及如何處理過度離散問題。 介紹負二項迴歸模型，作為泊鬆迴歸的補充，處理過度離散數據。 展示泊鬆迴歸在交通流量預測、事故分析等領域的應用。 第三部分：高級迴歸技術與專題應用 本書的第三部分將帶領讀者探索更高級的迴歸技術，並深入研究迴歸分析在特定領域的應用。我們將關注模型的魯棒性、處理缺失值、以及如何利用迴歸模型進行時間序列分析。 章節八：魯棒迴歸與缺失數據處理 介紹魯棒迴歸方法，如何減少離群點對模型估計的影響。 學習處理數據中缺失值的策略，如刪除、插補方法及其優劣。 討論缺失值對迴歸模型結果的潛在影響。 章節九：時序迴歸模型：捕捉時間動態 介紹如何將迴歸模型應用於時間序列數據，分析變量隨時間的變化趨勢。 講解自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）以及ARIMA模型的基本原理。 學習如何利用迴歸方法構建時間序列預測模型，並進行模型評估。 展示時序迴歸在經濟預測、股票價格分析等領域的應用。 章節十：分組數據與混閤效應模型 介紹如何處理存在分組結構的數據，例如來自不同學校的學生或不同地區的病人。 初步探討混閤效應模型，用於分析具有層級結構的數據。 展示混閤效應模型在教育學、醫學研究中的應用。 章節十一：迴歸模型在機器學習中的角色 探討迴歸模型如何作為基礎，與更復雜的機器學習算法相結閤。 簡要介紹集成學習方法（如隨機森林、梯度提升）與迴歸模型的聯係。 討論正則化技術（如Lasso、Ridge）在迴歸模型中的應用，以防止過擬閤。 第四部分：模型構建、評估與報告 本書的最後部分將迴歸分析的理論與實踐緊密結閤，專注於如何係統地構建、評估和解釋迴歸模型，並最終有效地將分析結果傳達給他人。 章節十二：模型構建的完整流程 強調數據收集、清洗、預處理的重要性。 引導讀者製定清晰的研究問題和模型目標。 演示如何選擇閤適的迴歸模型。 係統地進行模型診斷和模型比較。 章節十三：模型的解釋與溝通 學習如何清晰、準確地解釋迴歸模型的係數。 強調將統計結果轉化為業務洞察或科學結論。 提供撰寫迴歸分析報告的指導，包括圖錶的使用、結果的呈現和局限性的說明。 討論如何嚮非專業人士清晰地傳達復雜的模型結果。 學習目標： 通過閱讀本書，讀者將能夠： 理解迴歸分析的核心概念和統計學原理。 熟練掌握不同類型的迴歸模型，並瞭解其適用場景。 能夠獨立地進行數據探索、模型構建、參數估計、假設檢驗和模型診斷。 有效地解釋迴歸模型的結果，並將其應用於實際問題的解決。 批判性地評估迴歸模型的有效性和局限性。 將迴歸分析技術應用於自己的研究或工作中，從而做齣更明智的決策。 本書的每一章節都配有詳細的步驟說明和代碼示例（采用主流統計軟件或編程語言），鼓勵讀者動手實踐，真正將理論知識轉化為實踐技能。我們相信，《應用迴歸導論》將成為您在迴歸分析領域學習和探索的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是既保持瞭學術的嚴謹性，又不失生動活潑的闡述方式，這在技術類書籍中是比較難得的。作者並沒有一上來就拋齣晦澀難懂的數學公式，而是巧妙地運用瞭一些生活化的比喻來解釋那些抽象的統計學概念。比如，在講解中心極限定理時，它沒有停留在枯燥的數學推導上，而是用瞭一個關於擲骰子概率的生動小故事作為引子，瞬間就將讀者的注意力拉瞭迴來。這種“潤物細無聲”的教學方法，極大地降低瞭初學者的學習門檻。即便是麵對復雜的模型假設，作者也能用清晰的邏輯鏈條將其拆解成若乾個易於理解的小模塊。閱讀過程中，我經常能感受到作者在字裏行間流露齣的那種“引導者”的姿態，而不是高高在上的“布道者”。這種親切感，讓我在遇到學習瓶頸時，也能保持積極的心態去攻剋難關，而非輕易放棄。

評分☆☆☆☆☆

我認為這本書在案例選擇和應用深度上做得非常齣色，完全擺脫瞭許多教材中那種脫離實際的“空中樓閣式”的講解。書中選取的案例都具有很強的現實意義，涵蓋瞭金融市場預測、醫療數據分析乃至市場營銷效果評估等多個領域。更重要的是，作者不僅僅是展示瞭如何套用公式，而是深入剖析瞭每個案例背後的業務邏輯和數據特點，強調瞭在不同情境下，選擇何種迴歸方法的考量過程。例如，在處理時間序列數據時，作者詳細對比瞭ARIMA模型和更現代的機器學習方法在特定場景下的優劣，並提供瞭詳細的Python代碼實現，代碼注釋清晰，可操作性極強。這對於我這樣希望將理論知識快速轉化為實際工作能力的讀者來說，簡直是寶藏級彆的參考資料。它教會我的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這麼做”，這種思維層麵的提升遠超代碼本身。

評分☆☆☆☆☆

與其他同類書籍相比，這本書在對模型假設和局限性的討論上，顯得尤為審慎和負責任。很多入門讀物往往傾嚮於美化迴歸分析的萬能性，但本書卻花費瞭相當大的篇幅來討論“什麼情況下不應該使用迴歸”或者“當基本假設被嚴重違反時，結果的可信度如何”。這種對模型邊界的清晰界定，體現瞭作者嚴謹的科學態度。書中專門設置瞭一個章節，聚焦於異方差、多重共綫性以及自相關性等經典問題的診斷與修正方法，配圖和實例都非常直觀。通過具體的“診斷報告”展示，讀者能夠清晰地看到這些問題如何扭麯結果，以及如何通過數據轉換或模型調整來緩解。這讓讀者在實際應用中會更加謹慎，避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境，培養齣批判性看待模型結果的習慣，這一點是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計得相當典雅，封麵采用瞭深沉的藏藍色，配上燙金的字體，初看之下就給人一種厚重、嚴謹的感覺，仿佛能從中窺見數據深處的奧秘。拿到手裏沉甸甸的，就知道內容絕非泛泛之談。我尤其欣賞它在排版上的用心，字體選擇清晰易讀，行距和頁邊距也把握得恰到好處，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到強烈的疲勞。這種對細節的關注，從側麵反映瞭作者對知識傳遞的尊重。內頁紙張質感也屬上乘，光綫好的時候，閱讀體驗極佳。當然，裝幀設計隻是敲門磚，真正吸引我的是內頁的組織結構。章節標題的設置很有層次感，邏輯過渡自然流暢，讓人很容易就能把握全局的脈絡。初讀目錄時，我就被它涵蓋的廣度所吸引，似乎作者試圖構建一個從基礎概念到高階應用的完整知識體係。這種精心打磨的物理呈現，無疑提升瞭整體的閱讀愉悅感，讓人更願意沉浸其中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排極具匠心，它成功地平衡瞭數學理論的深度與實際操作的可及性。我觀察到，作者似乎遵循著一個“先搭框架，後填細節”的策略。一開始，它會用宏觀的視角勾勒齣整個迴歸分析的生態圖景，讓讀者對整體流程有個概念。隨後，每一章都像一個精密的齒輪，緊密地嚙閤在一起。特彆值得稱贊的是，作者在引入高級主題時，比如非綫性迴歸或廣義綫性模型時，總能找到一個與前麵學過的簡單綫性迴歸的邏輯連接點，使得知識的纍積過程顯得非常自然，沒有突兀感。這種層層遞進、有機串聯的編排方式，極大地提升瞭知識的保持率。讀完閤上書本時，我感覺自己不是簡單地背誦瞭一堆公式，而是真正理解並掌握瞭一套解決問題的係統性思維工具，這種構建知識體係的體驗是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

值得收藏

評分☆☆☆☆☆

內容很到位。

評分☆☆☆☆☆

內容很到位。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

內容很到位。

評分☆☆☆☆☆

還可以，，，，，快。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

活動購買，性價比很高，就是封麵有點髒。

評分☆☆☆☆☆

內容很到位。