纵向数据半参数模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李高荣，杨宜平 著

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• 纵向数据
• 半参数模型
• 统计建模
• 重复测量数据
• 生存分析
• 因果推断
• 生物统计
• 医学统计
• 计量经济学
• 数据分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030434197

版次：1

商品编码：11668371

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：300

正文语种：中文

内容简介

　　纵向数据半参数模型目前是统计学和计量经济学研究的热门研究课题之一，并在生物学、医学、传染病学、经济学、金融学和遥感等领域有着广泛的应用。《纵向数据半参数模型》共分8章，主要针对几种纵向数据半参数回归模型，重点阐述这些模型的估计方法、统计推断及渐近结果。《纵向数据半参数模型》除介绍这些模型的发展动态，还特别详细介绍了一些最新研究成果，使读者对纵向数据统计模型的方法和统计思想有一个较为全面的了解，并起到抛砖引玉的作用。

目录

第1章 绪论
1.1 纵向数据
1.1.1 纵向数据介绍及例子
1.1.2 纵向数据的表示
1.2 半参数模型
12.1 非参数模型
1.2.2 部分线性模型
1.2.3 单指标模型
1.2.4 部分线性单指标模型
1.2.5 变系数模型

第2章 纵向数据广义线性模型
2.1 广义线性模型
21.1 指数族
2.1.2 广义线性模型
2.1.3 极大似然估计
2.2 纵向数据广义线性模型及方法
2.2.1 引言及模型介绍
2.2.2 广义估计方程方法
2.2.3 二次推断函数方法
2.2.4 经验似然推断
2.3 变量选择
2.4 光滑门限广义估计方程变量选择方法
2.4.1 引言
2.4.2 SGEE方法
2.4.3 渐近性质
2.4.4 SGEE变量选择程序的实施
2.4.5 模拟研究和实例分析
2.4.6 小结
2.4.7 定理的证明

第3章 纵向数据部分线性模型
3.1 引言
3.2 估计方法
3.2.1 profile-kernel估计
3.2.2 M估计
3.2.3 样条逼近估计
3.2.4 QIF估计
3.3 广义经验似然推断
3.3.1 引言及模型介绍
3.3.2 广义经验似然方法
3.3.3 模拟研究和实例分析
3.3.4 定理的证明
3.4 测量误差模型修正的QIF方法
3.4.1 引言
3.4.2 估计方法
3.4.3 实际应用中的估计过程
3.4.4 条件和渐近性质
3.4.5 模拟研究
3.4.6 实例分析
3.5 变量选择
3.5.1 引言
3.5.2 方法论和主要结果
3.5.3 迭代算法
3.5.4 模拟研究和实例分析
3.5.5 定理的证明

第4章 纵向数据单指标模型
4.1 引言及模型介绍
4.2 经验似然推断
4.2.1 模型介绍
4.2.2 方法与主要结果
4.2.3 模拟研究
4.2.4 定理的证明
4.3 纠偏的广义经验似然

第5章 单指标模型的同时置信带
5.2 单指标模型的同时置信带和假设检验
5.2.1 引言
5.2.2 估计程序及渐近性质
5.2.3 自适应Neyman检验
5.2.4 模拟研究和实际数据分析
5.2.5 定理的证明
5.3 纵向数据单指标混合效应模型的同时置信带
5.3.1 引言及模型介绍
5.3.2 估计方法
5.3.3 渐近性质
5.3.4 联系函数的同时置信带
5.3.5 数值模拟及其应用
5.3.6 定理的证明
5.4 小结

第6章 纵向数据部分线性单指标模型
6.1 引言及模型介绍
6.2 纠偏的经验似然方法
6.2.1 纠偏分组经验似然方法
6.2.2 渐近性质
6.2.3 两种特殊情况
6.2.4 模拟研究及实例分析
6.3 纠偏的GEE方法
6.3.1 纠偏的GEE估计方法.-
6.3.2 渐近性质
6.4 纠偏的QIF方法
6.4.1 到偏的QIF估计方法
6.4.2 渐近性质
6.5 变量选择
6.5.1 变量选择方法
6.5.2 渐近性质
6.6 联系函数的假设检验
6.7 模拟研究及实际数据分析
6.7.1 模拟研究
6.7.2 CD4实际数据分析
6.8 小结
6.9 附录:正则条件和定理的证明
6.9.1 正则条件
6.9.2 -些主要引理和证明
6.9.3 定理的证明

第7章 纵向数据变系数模型
7.1 引言
7.1.1 变系数模型
7.1.2 变系数测量误差模型
7.2 估计方法
7.2.1 光滑核估计
7.2.2 光滑样条估计
7.2.3 局部多项式估计
7.2.4 多项式样条估计
7.2.5 变量选择
7.2.6 经验似然推断
7.3 测量误差模型修正的经验似然方法
7.3.1 自然的经验似然
7.3.2 残差调整的经验似然
7.3.3 Profile经验似然
7.3.4 模拟研究和实例分析
7.3.5 定理的证明

第8章 面板数据固定效应模型
8.1 引言
8.2 非参数固定效应模型的同时置信带
8.2.1 估计程序
8.2.2 渐近性质
8.2.3 非参数函教的同时置信带
8.2.4 Bootstrap方法
8.2.5 定理的证明
8.3 部分线性模型的同时置信带
8.3.1 估计方法
8.3.2 渐近性质
8.3.3 同时置信带的构造
8.3.4 Bootstrap方法构造同时置信带
8.3.5 模拟研究
8.3.6 定理的证明
参考文献
索引

精彩书摘

　　第1章 绪论
　　1.1 纵向数据
　　1.1.1 纵向数据介绍及例子
　　纵向数据（longitudinal data）是指对同一组受试个体或者受试单元在不同时间点上重复观测若干次，得到的由截面和时间序列融合在一起的数据（Diggle et al.，2002）.
　　纵向数据在实际中的例子很多，广泛应用于医学、生物学、社会学、经济学和金融学等诸多领域，反映了个体间的差异和个体内部的变化，纵向数据综合了截面数据和时间序列数据的特点和优点，同时随着计算机性能的飞速发展，使得纵向数据的统计分析研究越来越受到人们的重视.例如，如果要研究/『L童阅读能力随时间变化趋势的问题，可以随机抽取一些儿童，在不同年龄段对其阅读能力进行测试，这样得到的数据就是纵向数据.这些儿童的阅读能力，随着年龄的增长均有提高，但是每个儿童在进行观测时的初始阅读能力却不一样，有些儿童在年龄较小时的阅读能力反而比有些年龄较大的儿童阅读能力要强.也就是说，纵向数据模型既考虑了个体间的差异（初始的阅读能力不同），也考虑了个体内部的变化（阅读能力随着年龄的增长而提高）.这个例子也反映了纵向数据最大的特点：对不同个体观测所得到的数据是独立的，但是对同一个体观测所得到酌数据往往具有相关性.如果对此研究采用截面数据的方法进行分析，就忽略了儿童的初始阅读能力，从而使得分析出的结果违背了实际情况.所以，纵向数据是同一个体按时间顺序观测得到的，它将截面数据和时间序列数据结合在一起，能很好地分析出个体随时间变化的趋势，反映了个体间的差异和个体内部的变化.对比仅利用截面数据或者时间序列数据模型，纵向数据模型有不可替代的作用，有很高的应用价值.同时随着计算机性能的飞速发展，纵向数据的统计分析研究也越来越受到人们的重视.
　　首先介绍如下四个纵向数据的例子，在本书中将会对这几个例子进行分析.
　　例1.1.1 f多中心艾滋病群组研究） Kaslow等（1987）公布了一组来自于多中心艾滋病群组研究的数据.该研究是计划在1984~1991年，对283位HIV（humanimmunodeficiency virus）呈阳性的同性恋患者每半年进行一次定期检查，记录他们看病的医院地址和感染的情况.但是由于部分患者没有定期来检查或者因病情发作而不到半年就需要检查一次，每位患者重复测量的次数不同.每位患者在这8年内至少检查过1次，最多检查过14次.对于这组数据，响应变量是HIV感染后患者血液内所含CD4细胞的比例，协变量是患者的年龄、吸烟状况、HIV感染前CD4细胞的比例及其交互作用.大家感兴趣的问题是，如何识别出真正对HIV感染后血液内CD4细胞比例的变化有影响的协变量，以及进一步了解它们分别产生了怎样不同的影响，
　　例1.1.2 f多发性硬化症临床试验） 多发性硬化症临床试验的数据集最初被Petkau等（2004），Petkau和White （2003）分析过，并且在Song （2007）的专著中也被多次分析，该实际数据集涉及一个纵向的临床试验，用来评价复发缓解多发性硬化症（MS）中的干扰素，8-lb（IFNB）的中和抗体的影响，它是一种可破坏包围神经的髓鞘的疾病.该数据集是来自英国哥伦比亚大学承担的Betaseron临床试验的磁共振成像（MRI）研究的子课题，涉及50个复发缓解多发性硬化症患者，每个患者每隔6周来大学进行一次治疗.对于17个预定的治疗访问周期，该数据集对每个患者包含3个响应变量，分别是：①主动扫描（active scan），是一个二元响应变量，如果上次进行基线扫描后本次治疗进行了扫描.记录为l，否则为0：②病情恶化情况（exacerbation），也是一个二元响应变量，即指进行MRI扫描检查是否出现病情加重的情况，病情加重用l表示，否则用0来表示；③疾病负担（burden ofdisease），一个正的连续型响应变量，表示每次扫描后所有切片上MS病变的总面积f单位：lTlⅡ12）.本数据记录了7个协变量或解释变量：治疗（IYt）、时间（T，单位：周）、时间的平方、年龄（Age）、性别（Gender）、患病的持续年限（Dur，单位：年）和一个额外的基线协变量扩大残疾状态等级（EDSS）评分.50个患者被随机分成3个治疗组，具体分配为17个患者服用安慰剂（placebo）进行治疗、17个患者服用低剂量（low dosage）药剂治疗，还有16个患者服用高剂量（high dosage）药剂治疗.该数据集中不仅存在缺失数据，而且为非平衡纵向数据.MS临床试验的主要目的是研究药物治疗对减轻疾病症状的影响.
　　例1.1.3 f癫痫病发作数据） 这是一个临床随机对照试验，通过将一种新研发的抗癫痫的药物与能降低癫痫病发作频率的安慰剂进行比较，来考察该新研发药物的疗效，见参考文献Thall和Vail （1990）.Wang等（2005b）.研究者将新药和安慰剂随机的分给59位患者服用，其中28个患者服用安慰剂，31个患者服用新研发的抗癫痫药物.在接下来的8周内，每两周对患者进行一次定期检查，记录在这两周内癫痫发作的次数（表1.1.1中Yl，Y2，Y3，Y4）.同时，在进入试验之初，研究者会记录每位患者的基本情况，包括年龄（Age）、进入试验初期未服药前癫痫的发作次数（表1.1.1中Base）、试验中服用的药物f表1.1.1中rlyt，其中0表示服用安慰剂，l表示服用新药）等，对于这组数据，响应变量是患者每两周的发病次数，协变量是基于患者的基本情况得到的各种指标，包括年龄的对数和基准癫痫病数（除以4后取对数）.对于该数据的研究，大家非常关心的一个科学问题是药物是否有助于减1.1纵向数据.3.少癫痫发作率.对该问题的研究可参考文献Thall和Vail （1990），Wang等（2005b），Bai等（2009），Pang和Xue （2012），Yang等（2014c）.
　　例1.1.4（荷尔蒙纵向数据） 纵向荷尔蒙数据是收集了34个健康妇女在一个月经周期的尿样，每隔一天试验尿的孕激素，在34个参与者中，每个妇女按时提供llv28次观测，共得到492个观测值，平均每个妇女进行14.5次观测.He等（2002）与薛留根和朱力行（2007）对该荷尔蒙纵向数据利用部分线性模型进行拟合，他们考虑响应变量为孕激素值的对数，两个协变量分别为年龄（Age）和体重指数（BMI）。
　　从上面4个例子中，可以看出纵向数据是同一个体在不同时刻的多次重复观察而得到的数据集，对于每个个体，都得到一个变量集.但是，它又不同于一般意义上的多元统计数据.在多元统计分析中，每一个个体也得到一个变量，但是这个变量是同一个体多个指标的一次观察得到的向量，并无重复的含义.因此纵向数据一个显著的特点是“个体间独立、个体内相关”，有的文献中也称为“组间独立、组内相关”，对于这些纵向数据分析最大的挑战就是需要考虑同一观测个体的不同次观测之间的相关性。
　　对比截面数据的研究，Song （2007）指出纵向数据的研究具有以下3个方面的挑战：
　　（1）由于纵向数据的概率机制非常复杂，并很难表示出来，所以纵向数据分析是一个非常具有挑战的问题.在大部分情况下，纵向数据的极大似然推断要么不存在，要么太复杂而使得数值计算很难实施.为了解决这个困难，Liang和Zeger （1986）提出了分析纵向数据非常流行的广义估计方程（generalized estimating equations，GEE）方法，GEE方法不要求指定数据的概率模型，是姒似然方法的一种推广（详见第2章的讨论），且GEE方法仅仅要求指定数据的一阶矩和二阶矩，并把纵向数据中的组内相关参数作为讨厌参数；
　　（2）纵向数据中常存在缺失数据，这也使得纵向数据分析变得非常困难.主要原因是纵向数据中的缺失模式比截面数据中的更加复杂.例如，在截面数据中，每个个体只有一个样本点，如果这个数据点缺失，在数据分析时把这个个体删掉就可以了.但对于纵向数据，在一个时间点上的数据缺失并不意味着整个个体就完全没有信息，因为在其他时间点上仍然有测量数据被记录.进一步，对于纵向数据中缺失情况时遇到的缺失机制的表示和组内相关结构等问题，给统计分析也提出了许多新的机遇和挑战：
　　（3）当纵向数据时间序列的长度很大时，纵向数据的建模模式或回归分析等成为统计分析的一个主要任务，在目前文献中，大部分纵向数据的文献都是集中在重复测量的次数有限的情形，而当重复次数趋于无穷大时，在这种情况下，如果纵向数据的组内相关结构不再是讨厌参数时，发展相应的统计推断方法也成为纵向数据分析的一个具有挑战的任务。
　　1.1.2 纵向数据的表示
　　考虑来自n个个体的数据，其中第/（i=1， ，札）个个体有m{次观测，总的观测次数为Ⅳ- y-rn；.设K，和（Xzj，tij）分别表示对第i个个体进行 i=]第歹次观测0=l， ，m{）所得到的响应变量和协变量的观测值，这里Xij= （Xij.1， ，Xij，p）T∈n~p，t。，表示观测时间.在更一般的集合中，t。，不一定表示时间，但一定是模型中非参数部分依赖于时间的协变量.所有的观测数据构成一个纵向数据集，表示为
　　1.2半参数模型
　　半参数回归模型是20世纪80年代发展起来的一种重要统计模型，此模型介于参数回归模型和非参数回归模型之间.在不少实际问题中，要考察对象Y（响应变量）同影响y的因素X（解释变量或协变量）之间的关系.传统的线性模型当假设模型成立时，其推断有较高的精度，但当参数假定与实际背离时，其拟合情况就很差.若用非参数模型去处理，则有可能会丢失有经验或历史资料得到的信息，因而采用两者的混合，即采用半参数回归模型.这种模型既有参数分量，又含有非参数分量.在理论上，处理这种模型的方法融合了参数回归模型申常用的方法和较近发展起来的非参数方法，但并非这两类方法的简单叠加.总之，可以认为其复杂性和难度都超过了单一性质的回归模型.在应用上，这种模型可描述许多实际问题，比单纯的参数模型和非参数模型有更大的适应性.例如，在生物学、医学、传染病学、经济学、金融学和遥感等领域有着广泛的应用.半参数回归模型发展至今，在解决实际问题中，实际工作者和学者们提出了许多类型的半参数回归模型，下面就涉及的几种半参数模型进行简要介绍。
　　1.2.1 非参数模型
　　假设y为响应变量，X为影响y的协变量，则非参数回归模型的形式为 y=9（X）+￡， （1.2.1）
　　其中g（z）=E（Y IX=z）为未知的回归函数，￡为模型误差，且满足E（EIX）=0.非参数回归模型的优点是回归函数9（.）的任意形式，而且模型的假设少，可以很好地拟合实际数据.但非参数回归模型的缺点是当X∈IRp，且X的维数p较高时，对非参数模型进行估计和统计推断会遇到所谓的“维数灾祸”问题.在第8章讨论了面板数据非参数固定效应模型的同时置信带的构造问题.非参数回归模型经常考虑p=l或p=2的情形，即一元或者二元回归模型.对于协变量更高维的情形，即p≥3时，且协变量为X= （Xl， ，Xp）r，考虑如下的线性模型Y -po+X1r8i+一-+Xppp+￡.
　　这时回归函数变为g（x）=E（Y IX=z）=Po+xitoi+ +Xpt8p，即模型退化为经典的线性回归模型.如果响应变量y为非高斯分布，如泊松（Poisson）分布、伽马（Gamma）分布、=项（binomial）分布、指数（exponential）分布等，可以考虑广义线性模型，关于广义线性模型，第2章给了较为详细的介绍，并给出了纵向数据广义线性模型的一些估计方法的介绍。
　　在实际应用中，为了保留参数模型的优点及非参数回归模型数据适应性的优点，同时避免“维数灾祸”问题，统计学者提出并发展了很多半参数回归模型，如部分线性模型、单指标模型、部分线性单指标模型和变系数模型等，这些模型已经广泛应用到了生物医学和计量经济学等领域中。
　　……

前言/序言

探索非参数方法的边界：高维数据分析与复杂函数逼近 本书聚焦于现代统计学和机器学习领域中，处理复杂数据结构和高维变量关系的尖端技术。 我们将深入探讨一系列不依赖于严格参数假设的建模框架，这些框架在传统参数模型失效或解释力不足的应用场景中展现出巨大的潜力。本书旨在为读者提供一套系统的理论基础和实用的计算工具，以应对当代数据科学面临的挑战，特别是当数据分布未知、函数形式高度非线性，或者变量间交互作用错综复杂时。 第一部分：非参数回归的基础与扩展 本书的开篇将奠定非参数回归分析的理论基石。我们将从最经典的核平滑方法（Kernel Smoothing）出发，详细剖析选择合适核函数（如高斯核、Epanechnikov核）和带宽（Bandwidth Selection）的关键性。带宽的选择是影响平滑程度和偏差-方差权衡的核心，我们将系统介绍交叉验证（Cross-Validation）、广义交叉验证（GCV）以及基于留一法（LSCV）的自动带宽选择技术，并比较它们在不同噪声水平和数据密度下的性能差异。 随后，我们将转向局部回归方法，特别是局部加权散点平滑（LOESS/LOWESS）。本书将详细阐述其局部线性或局部多项式拟合的内在机制，并讨论如何通过调整局部权重函数（Kernel function）来适应数据局部特征的变化。我们不仅会探讨一维数据中的应用，更会深入研究多维局部回归面临的“维度灾难”问题，并介绍克服这一挑战的局部加权多项式回归（LWPR）的改进思路。 第二部分：函数空间与惩罚样条建模 在处理光滑函数估计时，惩罚方法提供了一种优雅的解决方案。本书的第二部分将重点介绍基于函数空间的惩罚样条（Penalized Splines）。我们将从贝塞尔样条（B-Splines）和三次样条（Cubic Splines）的构造出发，逐步引入惩罚项（Penalty Term），讨论如何通过惩罚系数来平衡拟合优度与模型平滑度。我们引入的广义可加模型（Generalized Additive Models, GAMs）框架是理解惩罚样条的核心。GAMs允许我们将响应变量建模为多个预测变量的非参数函数之和，这极大地增强了模型的解释性，同时保留了非参数方法的灵活性。 我们将详细讲解如何将GAMs扩展到更复杂的结构中，包括非线性交互项的估计。读者将学习如何利用平滑张量积（Tensor Products）来估计高维函数，以及如何使用混合效应模型（Mixed Effects Models）的概念来处理具有分组结构的平滑分量，例如在纵向数据分析中，个体间的异质性可以通过随机效应的平滑函数来捕捉。 第三部分：高维数据中的维度约减与特征选择 面对海量特征的现代数据集，直接应用非参数方法往往受限于计算复杂性和模型解释性。因此，本书的第三部分将聚焦于非参数维度约减技术。 我们将详细介绍前向选择平滑（Forward Stepwise Smoothing）和非参数单指标模型（Nonparametric Single-Index Models, NSIM）。NSIM通过一个未知的链接函数将高维输入线性组合，然后用一个非参数函数对结果进行拟合，有效克服了传统单指标模型的参数限制。我们将探讨如何利用迭代反向拟合（Iterative Re-smoothing）等算法来估计潜在的维度指数。 更进一步，本书将介绍基于信息准则的非参数特征选择方法。这包括利用混合自由度概念来评估每个平滑分量的贡献度，从而剔除冗余变量。我们还将涉及基于投影的非参数方法，如投影寻踪（Projection Pursuit）的现代变体，用于在高维空间中发现数据的潜在结构和有影响力的投影方向。 第四部分：时间序列与随机过程的非参数分析 本书的第四部分转向了具有内在时间依赖性的数据结构。我们将讨论非参数时间序列模型，特别是那些用于捕捉复杂动态依赖关系的工具。 我们将涵盖非参数自回归模型（Nonparametric Autoregressive Models, NAR），它们允许回归系数或误差项随时间或滞后变量的变化而变化。读者将学习如何应用局部线性估计来拟合非平稳时间序列模型。 此外，对于连续时间过程，本书将探讨非参数状态空间模型的估计方法，这对于处理传感器数据或金融市场波动等情景至关重要。我们将介绍基于卡尔曼滤波扩展的非参数平滑器，以及如何利用核回归方法来估计状态转移和观测方程中的非线性函数。我们还将涉及非参数检验方法，用于检验时间序列的平稳性、线性关系以及是否存在结构突变。 第五部分：函数估计的统计效率与渐近理论 最后，本书将深入理论层面，探讨非参数估计量的统计性质。我们将详细分析核平滑器、局部多项式估计器和样条估计器的渐近均方误差（Asymptotic Mean Squared Error, AMSE）。重点讨论在不同正则性条件下（如函数在边界处的平滑度），收敛速率如何变化。 我们将介绍有效自由度（Effective Degrees of Freedom）的精确计算，这是量化模型复杂度的关键指标。对于惩罚样条，我们将探讨基于广义似然的推断方法，以及如何构建有效的置信区间和假设检验。本书会提供关于非参数估计量的正态性近似的严格证明框架，帮助读者理解何时可以应用标准统计推断工具，以及何时需要依赖更稳健的重采样技术（如Bootstrap）。 本书内容严谨，理论与实践并重，旨在培养读者在高维、非线性、复杂函数结构数据分析中的独立研究和解决问题的能力。读者在完成本书的学习后，将能熟练掌握处理现代统计建模中，参数方法无法充分描述的复杂现象的必备工具。

评分☆☆☆☆☆

手捧《纵向数据半参数模型》，我的心情是既期待又略带一丝忐忑。从书名来看，它无疑触及了一个在统计学和数据科学领域至关重要的研究方向。然而，在阅读过程中，我发现这本书的重点似乎更偏向于数学的严谨性和理论的推演，而非直接面向实际应用场景的指导。我原以为会看到许多关于如何将这些模型应用于具体研究问题的案例，或者一些关于数据处理和模型诊断的实用技巧，但实际内容更侧重于对模型基础理论的深刻阐释。 例如，书中对半参数模型中的核密度估计、局部多项式回归等核心概念的介绍，虽然十分详尽，但如何将这些抽象的数学工具与真实的、往往是“脏乱差”的数据相结合，书中给出的指导相对较少。在实际研究中，数据的缺失、异常值、协变量的测量误差等都是常态，而如何在这些情况下稳健地应用半参数模型，并有效地解释模型结果，是我特别希望能从书中获得解答的。但目前看来，这本书更多地是在“告诉”我们模型是什么，而不是“教”我们如何用。 对于我这类希望能够独立完成数据分析并撰写研究报告的读者来说，一个清晰的模型选择框架至关重要。书中虽然详细介绍了各种半参数模型的特点，但如何根据研究问题、数据类型、以及变量的性质来系统地选择最适合的模型，这方面的指导显得有些模糊。我曾期待这本书能提供一些“经验法则”，或者通过比较不同模型在不同场景下的适用性，来帮助我建立一个直观的模型选择思路，而不是仅仅停留在对模型数学形式的理解层面。 此外，书中对模型评估和诊断的讨论也略显不足。在实际分析中，模型拟合的好坏、是否存在过拟合或者欠拟合，以及如何对模型进行有效的诊断和修正，都是至关重要的环节。我希望能看到更多关于模型优度检验、残差分析，以及如何利用交叉验证等技术来评估半参数模型性能的详细介绍。这些实操性的内容，对于保证研究的可靠性和有效性有着不可替代的作用。 总而言之，《纵向数据半参数模型》在理论深度上无疑达到了很高的水平，能够满足对模型背后数学原理有深入探究需求的读者。然而，对于希望将理论直接应用于数据分析实践，或者需要更具操作性指导的读者而言，这本书的实用性还有待提升。我期待未来版本能在保持理论严谨性的同时，增加更多的实例分析、模型选择策略和模型评估技巧，使其成为一本更全面的、更贴近实际需求的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《纵向数据半参数模型》确实给我带来了不少关于研究方法的启示，但不得不说，它似乎更偏向于理论的深度挖掘，而非实际操作的详尽指导。我原以为会看到一系列关于如何构建、评估和解释这些模型的具体步骤，甚至是一些代码示例来辅助理解，但实际阅读下来，更多的是对模型背后数学原理的严谨论证和不同半参数方法的比较分析。虽然这种理论的严谨性对于研究者来说至关重要，能够帮助我们深入理解模型的假设、优势和局限性，但对于我这样更希望快速将知识应用于实际数据分析的读者而言，确实有些“望洋兴叹”。 尤其是在处理复杂的纵向数据时，诸如缺失数据、协变量随时间变化等常见问题，书中虽然提及了这些挑战，但并没有提供清晰的、可操作的解决方案。我期待能看到一些针对特定场景的数据预处理技巧，或者在模型选择时的一些经验法则。比如，对于连续型纵向数据和二元型纵向数据的建模，是否存在一些通用的原则可以遵循？在半参数模型中，如何平衡模型的灵活性和解释性，尤其是在进行多变量分析时，如何避免过拟合和提高模型的可读性，这些都是我在实际研究中经常遇到的难题，希望书中能提供更具指导意义的探讨。 此外，虽然书名提到了“半参数模型”，但我对如何根据具体的研究问题和数据特征来选择最合适的半参数模型类型（例如，线性混合模型、广义线性混合模型、Cox比例风险模型等）的指导感到有些不足。书中对各种模型的介绍虽然全面，但缺乏一个清晰的决策框架，帮助读者一步步梳理思路，最终锁定最适合自己研究的工具。在实际操作中，数据的分布特征、变量之间的关系、研究的侧重点都会影响模型的选择，而书中更多的是陈述这些模型的数学形式和理论性质，而非提供一个帮助读者“做选择”的指南。 让我感到有些遗憾的是，书中对实际案例的引入相对较少，或者说，即使有案例，也更多地聚焦于模型的理论解释，而非展示模型的全过程应用。一个生动、完整的案例分析，从数据准备、模型构建、结果解读到对实际问题的回答，能极大地帮助读者将抽象的理论与实际工作联系起来。例如，如何在一个医学研究中应用纵向数据半参数模型来分析治疗效果，或者在一个社会学研究中探讨教育对收入的影响，这样的案例能让我们更直观地理解模型的强大之处，并从中学习到实用的分析技巧。 总而言之，《纵向数据半参数模型》是一本在理论深度上非常扎实的著作，对于那些希望深入理解半参数模型数学基础的研究者来说，无疑是一份宝贵的财富。然而，对于我这样更侧重于将模型应用于解决实际科研问题的读者，这本书在操作性、案例的丰富性以及模型选择的指导性方面，还有提升的空间。我希望未来的版本能够增加更多关于实际操作的细节、更丰富的案例分析，以及更清晰的模型选择策略，从而更好地服务于广大需要运用纵向数据分析的科研工作者。

评分☆☆☆☆☆

《纵向数据半参数模型》这本书，给我的感觉就像是一场精心策划的数学盛宴，其中充满了各种精美的理论公式和统计推断的逻辑链条。阅读过程充满了智力上的挑战，也确实让我对半参数模型有了更深层次的理解。然而，这种“深度”有时候也带来了一种“距离感”，让我觉得它更像是一本理论教科书，而非一本实用的“操作指南”。 我一直希望能在这本书中找到更多关于如何将这些复杂的理论应用于真实世界研究的“实战经验”。例如，在实际的纵向数据分析中，我们经常会遇到数据质量不高、变量之间存在复杂的交互作用，或者研究者需要处理的时间序列数据维度很高的情况。我期待书中能提供一些具体的、可操作的方法来应对这些挑战，比如如何进行有效的数据清洗、如何选择合适的半参数模型来捕捉非线性关系，以及如何解释模型中那些可能比较抽象的非参数部分。 书中对各种半参数模型的数学背景和发展历程的介绍非常详尽，但对于如何在实际研究中“做出选择”的指导却略显不足。当我面对一个具体的科研问题时，如何根据数据的分布特征、变量的类型、以及研究的假设来系统地筛选出最适合的半参数模型，这一点我期望能从书中获得更清晰的指引。缺乏这样一个“决策框架”，让我在实际操作时，常常感到有些无从下手，需要花费大量时间去自行摸索和尝试。 此外，书中对于模型评估和验证的讨论，也让我觉得可以更加深入。在实际应用中，我们不仅要构建模型，更要对其进行严格的评估，以确保结果的可靠性。我希望书中能有更详细的介绍，比如如何使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，如何利用各种统计指标来衡量模型的拟合优度，以及如何对模型进行诊断，找出潜在的问题并加以改进。 总而言之，《纵向数据半参数模型》是一本在理论层面非常扎实的著作，它为那些希望深入理解模型背后数学原理的研究者提供了宝贵的资源。然而，对于我这类更侧重于将模型应用于实际数据分析，并期望获得更多操作性指导的读者而言，这本书在案例的丰富性、模型选择的策略以及模型评估的具体方法上，还有提升的空间。我期待未来能看到一本能够更好地连接理论与实践的著作。

评分☆☆☆☆☆

《纵向数据半参数模型》这本书，正如其名，确实是一本关于方法论的深入探讨，只不过其深度似乎更倾向于“形而上”的理论构建，而对“形而下”的实践应用则略有保留。我满心期待着能在书中找到一系列能够指导我如何从零开始构建、分析并解释纵向数据半参数模型的“操作手册”，然而，实际阅读下来，更多的是对模型背后精妙的数学推导和统计学原理的细致分析。 书中对于半参数模型中的各类核心组件，例如基函数扩展、惩罚函数的使用、以及各种估计量（如局部似然估计、局部得分估计）的推导，都给予了相当的篇幅。这些内容对于理解模型的内在机制无疑是至关重要的，但对于初涉此领域的读者而言，可能会觉得有些“高不可攀”。我期待的是，在理解了这些基本原理之后，书中能更直接地告诉我，在面对一个实际的纵向数据集时，我们应该如何一步步地着手，选择哪种算法，如何处理数据中的潜在问题（如缺失值、协变量的随时间变化），以及如何解读模型输出的结果。 书中对不同半参数模型的比较分析，虽然详尽，但往往聚焦于其数学属性和理论上的优势。这让我不禁思考，在实际研究中，当面对一个具体的研究问题时，我们应该如何根据数据的实际情况和研究目标的侧重点，来系统地、有依据地选择最适合的模型？我曾希望书中能提供一些“规则”或者“流程”，帮助我梳理出一条清晰的路径，从而在众多模型中做出最优决策，而不是仅仅停留在对模型特性的静态描述上。 另外，书中对模型诊断和评估方面的论述，虽然有所提及，但显得较为简略。在实际应用中，如何判断一个半参数模型是否拟合良好，如何检测模型中的异常情况，以及如何进行模型选择的优化，这些都是不可或缺的环节。我希望书中能有更详尽的关于模型诊断工具和评估指标的介绍，并结合实际案例来演示如何运用这些工具来改进模型。 总而言之，《纵向数据半参数模型》是一本在理论深度上令人印象深刻的书籍，它为理解半参数模型的复杂性提供了坚实的理论基础。然而，对于那些渴望将所学知识转化为实际数据分析能力的读者而言，它在实践指导、案例丰富性和模型选择策略等方面，或许还有进一步完善的空间，使其能够更好地连接理论与实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

阅读《纵向数据半参数模型》的过程，是一次充满挑战但又略显孤寂的学术探索。这本书在概念的阐释上可谓淋漓尽致，各种复杂的数学公式和统计推断被一一呈现，仿佛在带领读者一步步攀登理论的高峰。它对于半参数模型背后逻辑的构建，以及对不同模型之间细微差别的梳理，展现了作者深厚的学术功底。然而，这种“高屋建瓴”式的讲解，有时候让我感到在理论的海洋中有些迷失方向，缺乏一个可以紧紧抓住的“救生圈”——那就是如何将这些高深的理论切实转化为解决实际问题的方法。 我尤其希望能在这本书中找到更多关于模型实用性的探讨。例如，在实际数据分析中，我们经常会遇到模型拟合不佳、解释困难的情况。书中虽然提及了模型的优缺点，但对于如何诊断模型问题，以及如何通过调整模型参数、引入交互项或者考虑其他协变量来优化模型性能，并没有给出详尽的指引。在处理现实世界中的复杂纵向数据时，数据的不完整性、测量误差、以及变量之间的非线性关系等因素，都会对模型的应用带来挑战，而我期待书中能提供更具操作性的技巧和建议。 尽管书中对半参数模型的理论框架进行了深入的剖析，但在模型的选择策略上，我却感到有些困惑。面对多种多样的半参数模型，如何根据研究目标、数据特性以及研究者自身的背景知识来做出最优选择，这一点似乎并未得到充分的展开。书中更多的是对各种模型的数学表达和性质的描述，而缺少一个清晰的流程或决策树，来帮助读者在众多的模型中找到最适合自己研究的那一个。我希望书中能提供更多关于模型选择的经验之谈，或者一些启发性的思考，帮助我们在实践中做出更明智的决定。 此外，对于统计软件的应用，这本书的涉及也相对有限。在当今数据分析高度依赖专业软件的环境下，一本优秀的统计学专著，除了理论讲解，理应包含如何使用主流软件（如R, Stata, SAS等）来实现模型的构建、拟合和结果输出的指导。尽管我知道理论本身的重要性，但缺乏相应的软件实现指导，使得读者在将所学知识应用于实际数据分析时，仍需花费大量时间去自行摸索，这无疑增加了学习的门槛，也削弱了本书的即时实用性。 总体而言，《纵向数据半参数模型》在理论层面展现了极高的水准，适合那些希望深入理解模型内在机制的研究者。但对于希望快速掌握模型应用、解决实际问题，或者需要详细软件操作指导的读者来说，这本书或许只能作为理论的参考，而难以成为解决实际分析难题的“一本通”。我期待未来作者能在这本书的基础上，进一步丰富其实用性内容，使其更具指导意义和操作价值。

评分☆☆☆☆☆

式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户

评分☆☆☆☆☆

挺好啊

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很实用，为科研工作努力

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喜欢在京东买书就是因为送货快，非常及时

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