縱嚮數據半參數模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李高榮，楊宜平 著

圖書標籤:

• 縱嚮數據
• 半參數模型
• 統計建模
• 重復測量數據
• 生存分析
• 因果推斷
• 生物統計
• 醫學統計
• 計量經濟學
• 數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030434197

版次：1

商品編碼：11668371

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：300

正文語種：中文

內容簡介

　　縱嚮數據半參數模型目前是統計學和計量經濟學研究的熱門研究課題之一，並在生物學、醫學、傳染病學、經濟學、金融學和遙感等領域有著廣泛的應用。《縱嚮數據半參數模型》共分8章，主要針對幾種縱嚮數據半參數迴歸模型，重點闡述這些模型的估計方法、統計推斷及漸近結果。《縱嚮數據半參數模型》除介紹這些模型的發展動態，還特彆詳細介紹瞭一些最新研究成果，使讀者對縱嚮數據統計模型的方法和統計思想有一個較為全麵的瞭解，並起到拋磚引玉的作用。

目錄

第1章 緒論
1.1 縱嚮數據
1.1.1 縱嚮數據介紹及例子
1.1.2 縱嚮數據的錶示
1.2 半參數模型
12.1 非參數模型
1.2.2 部分綫性模型
1.2.3 單指標模型
1.2.4 部分綫性單指標模型
1.2.5 變係數模型

第2章 縱嚮數據廣義綫性模型
2.1 廣義綫性模型
21.1 指數族
2.1.2 廣義綫性模型
2.1.3 極大似然估計
2.2 縱嚮數據廣義綫性模型及方法
2.2.1 引言及模型介紹
2.2.2 廣義估計方程方法
2.2.3 二次推斷函數方法
2.2.4 經驗似然推斷
2.3 變量選擇
2.4 光滑門限廣義估計方程變量選擇方法
2.4.1 引言
2.4.2 SGEE方法
2.4.3 漸近性質
2.4.4 SGEE變量選擇程序的實施
2.4.5 模擬研究和實例分析
2.4.6 小結
2.4.7 定理的證明

第3章 縱嚮數據部分綫性模型
3.1 引言
3.2 估計方法
3.2.1 profile-kernel估計
3.2.2 M估計
3.2.3 樣條逼近估計
3.2.4 QIF估計
3.3 廣義經驗似然推斷
3.3.1 引言及模型介紹
3.3.2 廣義經驗似然方法
3.3.3 模擬研究和實例分析
3.3.4 定理的證明
3.4 測量誤差模型修正的QIF方法
3.4.1 引言
3.4.2 估計方法
3.4.3 實際應用中的估計過程
3.4.4 條件和漸近性質
3.4.5 模擬研究
3.4.6 實例分析
3.5 變量選擇
3.5.1 引言
3.5.2 方法論和主要結果
3.5.3 迭代算法
3.5.4 模擬研究和實例分析
3.5.5 定理的證明

第4章 縱嚮數據單指標模型
4.1 引言及模型介紹
4.2 經驗似然推斷
4.2.1 模型介紹
4.2.2 方法與主要結果
4.2.3 模擬研究
4.2.4 定理的證明
4.3 糾偏的廣義經驗似然

第5章 單指標模型的同時置信帶
5.2 單指標模型的同時置信帶和假設檢驗
5.2.1 引言
5.2.2 估計程序及漸近性質
5.2.3 自適應Neyman檢驗
5.2.4 模擬研究和實際數據分析
5.2.5 定理的證明
5.3 縱嚮數據單指標混閤效應模型的同時置信帶
5.3.1 引言及模型介紹
5.3.2 估計方法
5.3.3 漸近性質
5.3.4 聯係函數的同時置信帶
5.3.5 數值模擬及其應用
5.3.6 定理的證明
5.4 小結

第6章 縱嚮數據部分綫性單指標模型
6.1 引言及模型介紹
6.2 糾偏的經驗似然方法
6.2.1 糾偏分組經驗似然方法
6.2.2 漸近性質
6.2.3 兩種特殊情況
6.2.4 模擬研究及實例分析
6.3 糾偏的GEE方法
6.3.1 糾偏的GEE估計方法.-
6.3.2 漸近性質
6.4 糾偏的QIF方法
6.4.1 到偏的QIF估計方法
6.4.2 漸近性質
6.5 變量選擇
6.5.1 變量選擇方法
6.5.2 漸近性質
6.6 聯係函數的假設檢驗
6.7 模擬研究及實際數據分析
6.7.1 模擬研究
6.7.2 CD4實際數據分析
6.8 小結
6.9 附錄:正則條件和定理的證明
6.9.1 正則條件
6.9.2 -些主要引理和證明
6.9.3 定理的證明

第7章 縱嚮數據變係數模型
7.1 引言
7.1.1 變係數模型
7.1.2 變係數測量誤差模型
7.2 估計方法
7.2.1 光滑核估計
7.2.2 光滑樣條估計
7.2.3 局部多項式估計
7.2.4 多項式樣條估計
7.2.5 變量選擇
7.2.6 經驗似然推斷
7.3 測量誤差模型修正的經驗似然方法
7.3.1 自然的經驗似然
7.3.2 殘差調整的經驗似然
7.3.3 Profile經驗似然
7.3.4 模擬研究和實例分析
7.3.5 定理的證明

第8章 麵闆數據固定效應模型
8.1 引言
8.2 非參數固定效應模型的同時置信帶
8.2.1 估計程序
8.2.2 漸近性質
8.2.3 非參數函教的同時置信帶
8.2.4 Bootstrap方法
8.2.5 定理的證明
8.3 部分綫性模型的同時置信帶
8.3.1 估計方法
8.3.2 漸近性質
8.3.3 同時置信帶的構造
8.3.4 Bootstrap方法構造同時置信帶
8.3.5 模擬研究
8.3.6 定理的證明
參考文獻
索引

精彩書摘

　　第1章 緒論
　　1.1 縱嚮數據
　　1.1.1 縱嚮數據介紹及例子
　　縱嚮數據（longitudinal data）是指對同一組受試個體或者受試單元在不同時間點上重復觀測若乾次，得到的由截麵和時間序列融閤在一起的數據（Diggle et al.，2002）.
　　縱嚮數據在實際中的例子很多，廣泛應用於醫學、生物學、社會學、經濟學和金融學等諸多領域，反映瞭個體間的差異和個體內部的變化，縱嚮數據綜閤瞭截麵數據和時間序列數據的特點和優點，同時隨著計算機性能的飛速發展，使得縱嚮數據的統計分析研究越來越受到人們的重視.例如，如果要研究/『L童閱讀能力隨時間變化趨勢的問題，可以隨機抽取一些兒童，在不同年齡段對其閱讀能力進行測試，這樣得到的數據就是縱嚮數據.這些兒童的閱讀能力，隨著年齡的增長均有提高，但是每個兒童在進行觀測時的初始閱讀能力卻不一樣，有些兒童在年齡較小時的閱讀能力反而比有些年齡較大的兒童閱讀能力要強.也就是說，縱嚮數據模型既考慮瞭個體間的差異（初始的閱讀能力不同），也考慮瞭個體內部的變化（閱讀能力隨著年齡的增長而提高）.這個例子也反映瞭縱嚮數據最大的特點：對不同個體觀測所得到的數據是獨立的，但是對同一個體觀測所得到酌數據往往具有相關性.如果對此研究采用截麵數據的方法進行分析，就忽略瞭兒童的初始閱讀能力，從而使得分析齣的結果違背瞭實際情況.所以，縱嚮數據是同一個體按時間順序觀測得到的，它將截麵數據和時間序列數據結閤在一起，能很好地分析齣個體隨時間變化的趨勢，反映瞭個體間的差異和個體內部的變化.對比僅利用截麵數據或者時間序列數據模型，縱嚮數據模型有不可替代的作用，有很高的應用價值.同時隨著計算機性能的飛速發展，縱嚮數據的統計分析研究也越來越受到人們的重視.
　　首先介紹如下四個縱嚮數據的例子，在本書中將會對這幾個例子進行分析.
　　例1.1.1 f多中心艾滋病群組研究） Kaslow等（1987）公布瞭一組來自於多中心艾滋病群組研究的數據.該研究是計劃在1984~1991年，對283位HIV（humanimmunodeficiency virus）呈陽性的同性戀患者每半年進行一次定期檢查，記錄他們看病的醫院地址和感染的情況.但是由於部分患者沒有定期來檢查或者因病情發作而不到半年就需要檢查一次，每位患者重復測量的次數不同.每位患者在這8年內至少檢查過1次，最多檢查過14次.對於這組數據，響應變量是HIV感染後患者血液內所含CD4細胞的比例，協變量是患者的年齡、吸煙狀況、HIV感染前CD4細胞的比例及其交互作用.大傢感興趣的問題是，如何識彆齣真正對HIV感染後血液內CD4細胞比例的變化有影響的協變量，以及進一步瞭解它們分彆産生瞭怎樣不同的影響，
　　例1.1.2 f多發性硬化癥臨床試驗） 多發性硬化癥臨床試驗的數據集最初被Petkau等（2004），Petkau和White （2003）分析過，並且在Song （2007）的專著中也被多次分析，該實際數據集涉及一個縱嚮的臨床試驗，用來評價復發緩解多發性硬化癥（MS）中的乾擾素，8-lb（IFNB）的中和抗體的影響，它是一種可破壞包圍神經的髓鞘的疾病.該數據集是來自英國哥倫比亞大學承擔的Betaseron臨床試驗的磁共振成像（MRI）研究的子課題，涉及50個復發緩解多發性硬化癥患者，每個患者每隔6周來大學進行一次治療.對於17個預定的治療訪問周期，該數據集對每個患者包含3個響應變量，分彆是：①主動掃描（active scan），是一個二元響應變量，如果上次進行基綫掃描後本次治療進行瞭掃描.記錄為l，否則為0：②病情惡化情況（exacerbation），也是一個二元響應變量，即指進行MRI掃描檢查是否齣現病情加重的情況，病情加重用l錶示，否則用0來錶示；③疾病負擔（burden ofdisease），一個正的連續型響應變量，錶示每次掃描後所有切片上MS病變的總麵積f單位：lTlⅡ12）.本數據記錄瞭7個協變量或解釋變量：治療（IYt）、時間（T，單位：周）、時間的平方、年齡（Age）、性彆（Gender）、患病的持續年限（Dur，單位：年）和一個額外的基綫協變量擴大殘疾狀態等級（EDSS）評分.50個患者被隨機分成3個治療組，具體分配為17個患者服用安慰劑（placebo）進行治療、17個患者服用低劑量（low dosage）藥劑治療，還有16個患者服用高劑量（high dosage）藥劑治療.該數據集中不僅存在缺失數據，而且為非平衡縱嚮數據.MS臨床試驗的主要目的是研究藥物治療對減輕疾病癥狀的影響.
　　例1.1.3 f癲癇病發作數據） 這是一個臨床隨機對照試驗，通過將一種新研發的抗癲癇的藥物與能降低癲癇病發作頻率的安慰劑進行比較，來考察該新研發藥物的療效，見參考文獻Thall和Vail （1990）.Wang等（2005b）.研究者將新藥和安慰劑隨機的分給59位患者服用，其中28個患者服用安慰劑，31個患者服用新研發的抗癲癇藥物.在接下來的8周內，每兩周對患者進行一次定期檢查，記錄在這兩周內癲癇發作的次數（錶1.1.1中Yl，Y2，Y3，Y4）.同時，在進入試驗之初，研究者會記錄每位患者的基本情況，包括年齡（Age）、進入試驗初期未服藥前癲癇的發作次數（錶1.1.1中Base）、試驗中服用的藥物f錶1.1.1中rlyt，其中0錶示服用安慰劑，l錶示服用新藥）等，對於這組數據，響應變量是患者每兩周的發病次數，協變量是基於患者的基本情況得到的各種指標，包括年齡的對數和基準癲癇病數（除以4後取對數）.對於該數據的研究，大傢非常關心的一個科學問題是藥物是否有助於減1.1縱嚮數據.3.少癲癇發作率.對該問題的研究可參考文獻Thall和Vail （1990），Wang等（2005b），Bai等（2009），Pang和Xue （2012），Yang等（2014c）.
　　例1.1.4（荷爾濛縱嚮數據） 縱嚮荷爾濛數據是收集瞭34個健康婦女在一個月經周期的尿樣，每隔一天試驗尿的孕激素，在34個參與者中，每個婦女按時提供llv28次觀測，共得到492個觀測值，平均每個婦女進行14.5次觀測.He等（2002）與薛留根和硃力行（2007）對該荷爾濛縱嚮數據利用部分綫性模型進行擬閤，他們考慮響應變量為孕激素值的對數，兩個協變量分彆為年齡（Age）和體重指數（BMI）。
　　從上麵4個例子中，可以看齣縱嚮數據是同一個體在不同時刻的多次重復觀察而得到的數據集，對於每個個體，都得到一個變量集.但是，它又不同於一般意義上的多元統計數據.在多元統計分析中，每一個個體也得到一個變量，但是這個變量是同一個體多個指標的一次觀察得到的嚮量，並無重復的含義.因此縱嚮數據一個顯著的特點是“個體間獨立、個體內相關”，有的文獻中也稱為“組間獨立、組內相關”，對於這些縱嚮數據分析最大的挑戰就是需要考慮同一觀測個體的不同次觀測之間的相關性。
　　對比截麵數據的研究，Song （2007）指齣縱嚮數據的研究具有以下3個方麵的挑戰：
　　（1）由於縱嚮數據的概率機製非常復雜，並很難錶示齣來，所以縱嚮數據分析是一個非常具有挑戰的問題.在大部分情況下，縱嚮數據的極大似然推斷要麼不存在，要麼太復雜而使得數值計算很難實施.為瞭解決這個睏難，Liang和Zeger （1986）提齣瞭分析縱嚮數據非常流行的廣義估計方程（generalized estimating equations，GEE）方法，GEE方法不要求指定數據的概率模型，是姒似然方法的一種推廣（詳見第2章的討論），且GEE方法僅僅要求指定數據的一階矩和二階矩，並把縱嚮數據中的組內相關參數作為討厭參數；
　　（2）縱嚮數據中常存在缺失數據，這也使得縱嚮數據分析變得非常睏難.主要原因是縱嚮數據中的缺失模式比截麵數據中的更加復雜.例如，在截麵數據中，每個個體隻有一個樣本點，如果這個數據點缺失，在數據分析時把這個個體刪掉就可以瞭.但對於縱嚮數據，在一個時間點上的數據缺失並不意味著整個個體就完全沒有信息，因為在其他時間點上仍然有測量數據被記錄.進一步，對於縱嚮數據中缺失情況時遇到的缺失機製的錶示和組內相關結構等問題，給統計分析也提齣瞭許多新的機遇和挑戰：
　　（3）當縱嚮數據時間序列的長度很大時，縱嚮數據的建模模式或迴歸分析等成為統計分析的一個主要任務，在目前文獻中，大部分縱嚮數據的文獻都是集中在重復測量的次數有限的情形，而當重復次數趨於無窮大時，在這種情況下，如果縱嚮數據的組內相關結構不再是討厭參數時，發展相應的統計推斷方法也成為縱嚮數據分析的一個具有挑戰的任務。
　　1.1.2 縱嚮數據的錶示
　　考慮來自n個個體的數據，其中第/（i=1， ，劄）個個體有m{次觀測，總的觀測次數為Ⅳ- y-rn；.設K，和（Xzj，tij）分彆錶示對第i個個體進行 i=]第歹次觀測0=l， ，m{）所得到的響應變量和協變量的觀測值，這裏Xij= （Xij.1， ，Xij，p）T∈n~p，t。，錶示觀測時間.在更一般的集閤中，t。，不一定錶示時間，但一定是模型中非參數部分依賴於時間的協變量.所有的觀測數據構成一個縱嚮數據集，錶示為
　　1.2半參數模型
　　半參數迴歸模型是20世紀80年代發展起來的一種重要統計模型，此模型介於參數迴歸模型和非參數迴歸模型之間.在不少實際問題中，要考察對象Y（響應變量）同影響y的因素X（解釋變量或協變量）之間的關係.傳統的綫性模型當假設模型成立時，其推斷有較高的精度，但當參數假定與實際背離時，其擬閤情況就很差.若用非參數模型去處理，則有可能會丟失有經驗或曆史資料得到的信息，因而采用兩者的混閤，即采用半參數迴歸模型.這種模型既有參數分量，又含有非參數分量.在理論上，處理這種模型的方法融閤瞭參數迴歸模型申常用的方法和較近發展起來的非參數方法，但並非這兩類方法的簡單疊加.總之，可以認為其復雜性和難度都超過瞭單一性質的迴歸模型.在應用上，這種模型可描述許多實際問題，比單純的參數模型和非參數模型有更大的適應性.例如，在生物學、醫學、傳染病學、經濟學、金融學和遙感等領域有著廣泛的應用.半參數迴歸模型發展至今，在解決實際問題中，實際工作者和學者們提齣瞭許多類型的半參數迴歸模型，下麵就涉及的幾種半參數模型進行簡要介紹。
　　1.2.1 非參數模型
　　假設y為響應變量，X為影響y的協變量，則非參數迴歸模型的形式為 y=9（X）+￡， （1.2.1）
　　其中g（z）=E（Y IX=z）為未知的迴歸函數，￡為模型誤差，且滿足E（EIX）=0.非參數迴歸模型的優點是迴歸函數9（.）的任意形式，而且模型的假設少，可以很好地擬閤實際數據.但非參數迴歸模型的缺點是當X∈IRp，且X的維數p較高時，對非參數模型進行估計和統計推斷會遇到所謂的“維數災禍”問題.在第8章討論瞭麵闆數據非參數固定效應模型的同時置信帶的構造問題.非參數迴歸模型經常考慮p=l或p=2的情形，即一元或者二元迴歸模型.對於協變量更高維的情形，即p≥3時，且協變量為X= （Xl， ，Xp）r，考慮如下的綫性模型Y -po+X1r8i+一-+Xppp+￡.
　　這時迴歸函數變為g（x）=E（Y IX=z）=Po+xitoi+ +Xpt8p，即模型退化為經典的綫性迴歸模型.如果響應變量y為非高斯分布，如泊鬆（Poisson）分布、伽馬（Gamma）分布、=項（binomial）分布、指數（exponential）分布等，可以考慮廣義綫性模型，關於廣義綫性模型，第2章給瞭較為詳細的介紹，並給齣瞭縱嚮數據廣義綫性模型的一些估計方法的介紹。
　　在實際應用中，為瞭保留參數模型的優點及非參數迴歸模型數據適應性的優點，同時避免“維數災禍”問題，統計學者提齣並發展瞭很多半參數迴歸模型，如部分綫性模型、單指標模型、部分綫性單指標模型和變係數模型等，這些模型已經廣泛應用到瞭生物醫學和計量經濟學等領域中。
　　……

前言/序言

探索非參數方法的邊界：高維數據分析與復雜函數逼近 本書聚焦於現代統計學和機器學習領域中，處理復雜數據結構和高維變量關係的尖端技術。 我們將深入探討一係列不依賴於嚴格參數假設的建模框架，這些框架在傳統參數模型失效或解釋力不足的應用場景中展現齣巨大的潛力。本書旨在為讀者提供一套係統的理論基礎和實用的計算工具，以應對當代數據科學麵臨的挑戰，特彆是當數據分布未知、函數形式高度非綫性，或者變量間交互作用錯綜復雜時。 第一部分：非參數迴歸的基礎與擴展 本書的開篇將奠定非參數迴歸分析的理論基石。我們將從最經典的核平滑方法（Kernel Smoothing）齣發，詳細剖析選擇閤適核函數（如高斯核、Epanechnikov核）和帶寬（Bandwidth Selection）的關鍵性。帶寬的選擇是影響平滑程度和偏差-方差權衡的核心，我們將係統介紹交叉驗證（Cross-Validation）、廣義交叉驗證（GCV）以及基於留一法（LSCV）的自動帶寬選擇技術，並比較它們在不同噪聲水平和數據密度下的性能差異。 隨後，我們將轉嚮局部迴歸方法，特彆是局部加權散點平滑（LOESS/LOWESS）。本書將詳細闡述其局部綫性或局部多項式擬閤的內在機製，並討論如何通過調整局部權重函數（Kernel function）來適應數據局部特徵的變化。我們不僅會探討一維數據中的應用，更會深入研究多維局部迴歸麵臨的“維度災難”問題，並介紹剋服這一挑戰的局部加權多項式迴歸（LWPR）的改進思路。 第二部分：函數空間與懲罰樣條建模 在處理光滑函數估計時，懲罰方法提供瞭一種優雅的解決方案。本書的第二部分將重點介紹基於函數空間的懲罰樣條（Penalized Splines）。我們將從貝塞爾樣條（B-Splines）和三次樣條（Cubic Splines）的構造齣發，逐步引入懲罰項（Penalty Term），討論如何通過懲罰係數來平衡擬閤優度與模型平滑度。我們引入的廣義可加模型（Generalized Additive Models, GAMs）框架是理解懲罰樣條的核心。GAMs允許我們將響應變量建模為多個預測變量的非參數函數之和，這極大地增強瞭模型的解釋性，同時保留瞭非參數方法的靈活性。 我們將詳細講解如何將GAMs擴展到更復雜的結構中，包括非綫性交互項的估計。讀者將學習如何利用平滑張量積（Tensor Products）來估計高維函數，以及如何使用混閤效應模型（Mixed Effects Models）的概念來處理具有分組結構的平滑分量，例如在縱嚮數據分析中，個體間的異質性可以通過隨機效應的平滑函數來捕捉。 第三部分：高維數據中的維度約減與特徵選擇 麵對海量特徵的現代數據集，直接應用非參數方法往往受限於計算復雜性和模型解釋性。因此，本書的第三部分將聚焦於非參數維度約減技術。 我們將詳細介紹前嚮選擇平滑（Forward Stepwise Smoothing）和非參數單指標模型（Nonparametric Single-Index Models, NSIM）。NSIM通過一個未知的鏈接函數將高維輸入綫性組閤，然後用一個非參數函數對結果進行擬閤，有效剋服瞭傳統單指標模型的參數限製。我們將探討如何利用迭代反嚮擬閤（Iterative Re-smoothing）等算法來估計潛在的維度指數。 更進一步，本書將介紹基於信息準則的非參數特徵選擇方法。這包括利用混閤自由度概念來評估每個平滑分量的貢獻度，從而剔除冗餘變量。我們還將涉及基於投影的非參數方法，如投影尋蹤（Projection Pursuit）的現代變體，用於在高維空間中發現數據的潛在結構和有影響力的投影方嚮。 第四部分：時間序列與隨機過程的非參數分析 本書的第四部分轉嚮瞭具有內在時間依賴性的數據結構。我們將討論非參數時間序列模型，特彆是那些用於捕捉復雜動態依賴關係的工具。 我們將涵蓋非參數自迴歸模型（Nonparametric Autoregressive Models, NAR），它們允許迴歸係數或誤差項隨時間或滯後變量的變化而變化。讀者將學習如何應用局部綫性估計來擬閤非平穩時間序列模型。 此外，對於連續時間過程，本書將探討非參數狀態空間模型的估計方法，這對於處理傳感器數據或金融市場波動等情景至關重要。我們將介紹基於卡爾曼濾波擴展的非參數平滑器，以及如何利用核迴歸方法來估計狀態轉移和觀測方程中的非綫性函數。我們還將涉及非參數檢驗方法，用於檢驗時間序列的平穩性、綫性關係以及是否存在結構突變。 第五部分：函數估計的統計效率與漸近理論 最後，本書將深入理論層麵，探討非參數估計量的統計性質。我們將詳細分析核平滑器、局部多項式估計器和樣條估計器的漸近均方誤差（Asymptotic Mean Squared Error, AMSE）。重點討論在不同正則性條件下（如函數在邊界處的平滑度），收斂速率如何變化。 我們將介紹有效自由度（Effective Degrees of Freedom）的精確計算，這是量化模型復雜度的關鍵指標。對於懲罰樣條，我們將探討基於廣義似然的推斷方法，以及如何構建有效的置信區間和假設檢驗。本書會提供關於非參數估計量的正態性近似的嚴格證明框架，幫助讀者理解何時可以應用標準統計推斷工具，以及何時需要依賴更穩健的重采樣技術（如Bootstrap）。 本書內容嚴謹，理論與實踐並重，旨在培養讀者在高維、非綫性、復雜函數結構數據分析中的獨立研究和解決問題的能力。讀者在完成本書的學習後，將能熟練掌握處理現代統計建模中，參數方法無法充分描述的復雜現象的必備工具。

評分☆☆☆☆☆

手捧《縱嚮數據半參數模型》，我的心情是既期待又略帶一絲忐忑。從書名來看，它無疑觸及瞭一個在統計學和數據科學領域至關重要的研究方嚮。然而，在閱讀過程中，我發現這本書的重點似乎更偏嚮於數學的嚴謹性和理論的推演，而非直接麵嚮實際應用場景的指導。我原以為會看到許多關於如何將這些模型應用於具體研究問題的案例，或者一些關於數據處理和模型診斷的實用技巧，但實際內容更側重於對模型基礎理論的深刻闡釋。 例如，書中對半參數模型中的核密度估計、局部多項式迴歸等核心概念的介紹，雖然十分詳盡，但如何將這些抽象的數學工具與真實的、往往是“髒亂差”的數據相結閤，書中給齣的指導相對較少。在實際研究中，數據的缺失、異常值、協變量的測量誤差等都是常態，而如何在這些情況下穩健地應用半參數模型，並有效地解釋模型結果，是我特彆希望能從書中獲得解答的。但目前看來，這本書更多地是在“告訴”我們模型是什麼，而不是“教”我們如何用。 對於我這類希望能夠獨立完成數據分析並撰寫研究報告的讀者來說，一個清晰的模型選擇框架至關重要。書中雖然詳細介紹瞭各種半參數模型的特點，但如何根據研究問題、數據類型、以及變量的性質來係統地選擇最適閤的模型，這方麵的指導顯得有些模糊。我曾期待這本書能提供一些“經驗法則”，或者通過比較不同模型在不同場景下的適用性，來幫助我建立一個直觀的模型選擇思路，而不是僅僅停留在對模型數學形式的理解層麵。 此外，書中對模型評估和診斷的討論也略顯不足。在實際分析中，模型擬閤的好壞、是否存在過擬閤或者欠擬閤，以及如何對模型進行有效的診斷和修正，都是至關重要的環節。我希望能看到更多關於模型優度檢驗、殘差分析，以及如何利用交叉驗證等技術來評估半參數模型性能的詳細介紹。這些實操性的內容，對於保證研究的可靠性和有效性有著不可替代的作用。 總而言之，《縱嚮數據半參數模型》在理論深度上無疑達到瞭很高的水平，能夠滿足對模型背後數學原理有深入探究需求的讀者。然而，對於希望將理論直接應用於數據分析實踐，或者需要更具操作性指導的讀者而言，這本書的實用性還有待提升。我期待未來版本能在保持理論嚴謹性的同時，增加更多的實例分析、模型選擇策略和模型評估技巧，使其成為一本更全麵的、更貼近實際需求的參考書。

評分☆☆☆☆☆

《縱嚮數據半參數模型》這本書，正如其名，確實是一本關於方法論的深入探討，隻不過其深度似乎更傾嚮於“形而上”的理論構建，而對“形而下”的實踐應用則略有保留。我滿心期待著能在書中找到一係列能夠指導我如何從零開始構建、分析並解釋縱嚮數據半參數模型的“操作手冊”，然而，實際閱讀下來，更多的是對模型背後精妙的數學推導和統計學原理的細緻分析。 書中對於半參數模型中的各類核心組件，例如基函數擴展、懲罰函數的使用、以及各種估計量（如局部似然估計、局部得分估計）的推導，都給予瞭相當的篇幅。這些內容對於理解模型的內在機製無疑是至關重要的，但對於初涉此領域的讀者而言，可能會覺得有些“高不可攀”。我期待的是，在理解瞭這些基本原理之後，書中能更直接地告訴我，在麵對一個實際的縱嚮數據集時，我們應該如何一步步地著手，選擇哪種算法，如何處理數據中的潛在問題（如缺失值、協變量的隨時間變化），以及如何解讀模型輸齣的結果。 書中對不同半參數模型的比較分析，雖然詳盡，但往往聚焦於其數學屬性和理論上的優勢。這讓我不禁思考，在實際研究中，當麵對一個具體的研究問題時，我們應該如何根據數據的實際情況和研究目標的側重點，來係統地、有依據地選擇最適閤的模型？我曾希望書中能提供一些“規則”或者“流程”，幫助我梳理齣一條清晰的路徑，從而在眾多模型中做齣最優決策，而不是僅僅停留在對模型特性的靜態描述上。 另外，書中對模型診斷和評估方麵的論述，雖然有所提及，但顯得較為簡略。在實際應用中，如何判斷一個半參數模型是否擬閤良好，如何檢測模型中的異常情況，以及如何進行模型選擇的優化，這些都是不可或缺的環節。我希望書中能有更詳盡的關於模型診斷工具和評估指標的介紹，並結閤實際案例來演示如何運用這些工具來改進模型。 總而言之，《縱嚮數據半參數模型》是一本在理論深度上令人印象深刻的書籍，它為理解半參數模型的復雜性提供瞭堅實的理論基礎。然而，對於那些渴望將所學知識轉化為實際數據分析能力的讀者而言，它在實踐指導、案例豐富性和模型選擇策略等方麵，或許還有進一步完善的空間，使其能夠更好地連接理論與實踐的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《縱嚮數據半參數模型》的過程，是一次充滿挑戰但又略顯孤寂的學術探索。這本書在概念的闡釋上可謂淋灕盡緻，各種復雜的數學公式和統計推斷被一一呈現，仿佛在帶領讀者一步步攀登理論的高峰。它對於半參數模型背後邏輯的構建，以及對不同模型之間細微差彆的梳理，展現瞭作者深厚的學術功底。然而，這種“高屋建瓴”式的講解，有時候讓我感到在理論的海洋中有些迷失方嚮，缺乏一個可以緊緊抓住的“救生圈”——那就是如何將這些高深的理論切實轉化為解決實際問題的方法。 我尤其希望能在這本書中找到更多關於模型實用性的探討。例如，在實際數據分析中，我們經常會遇到模型擬閤不佳、解釋睏難的情況。書中雖然提及瞭模型的優缺點，但對於如何診斷模型問題，以及如何通過調整模型參數、引入交互項或者考慮其他協變量來優化模型性能，並沒有給齣詳盡的指引。在處理現實世界中的復雜縱嚮數據時，數據的不完整性、測量誤差、以及變量之間的非綫性關係等因素，都會對模型的應用帶來挑戰，而我期待書中能提供更具操作性的技巧和建議。 盡管書中對半參數模型的理論框架進行瞭深入的剖析，但在模型的選擇策略上，我卻感到有些睏惑。麵對多種多樣的半參數模型，如何根據研究目標、數據特性以及研究者自身的背景知識來做齣最優選擇，這一點似乎並未得到充分的展開。書中更多的是對各種模型的數學錶達和性質的描述，而缺少一個清晰的流程或決策樹，來幫助讀者在眾多的模型中找到最適閤自己研究的那一個。我希望書中能提供更多關於模型選擇的經驗之談，或者一些啓發性的思考，幫助我們在實踐中做齣更明智的決定。 此外，對於統計軟件的應用，這本書的涉及也相對有限。在當今數據分析高度依賴專業軟件的環境下，一本優秀的統計學專著，除瞭理論講解，理應包含如何使用主流軟件（如R, Stata, SAS等）來實現模型的構建、擬閤和結果輸齣的指導。盡管我知道理論本身的重要性，但缺乏相應的軟件實現指導，使得讀者在將所學知識應用於實際數據分析時，仍需花費大量時間去自行摸索，這無疑增加瞭學習的門檻，也削弱瞭本書的即時實用性。 總體而言，《縱嚮數據半參數模型》在理論層麵展現瞭極高的水準，適閤那些希望深入理解模型內在機製的研究者。但對於希望快速掌握模型應用、解決實際問題，或者需要詳細軟件操作指導的讀者來說，這本書或許隻能作為理論的參考，而難以成為解決實際分析難題的“一本通”。我期待未來作者能在這本書的基礎上，進一步豐富其實用性內容，使其更具指導意義和操作價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《縱嚮數據半參數模型》確實給我帶來瞭不少關於研究方法的啓示，但不得不說，它似乎更偏嚮於理論的深度挖掘，而非實際操作的詳盡指導。我原以為會看到一係列關於如何構建、評估和解釋這些模型的具體步驟，甚至是一些代碼示例來輔助理解，但實際閱讀下來，更多的是對模型背後數學原理的嚴謹論證和不同半參數方法的比較分析。雖然這種理論的嚴謹性對於研究者來說至關重要，能夠幫助我們深入理解模型的假設、優勢和局限性，但對於我這樣更希望快速將知識應用於實際數據分析的讀者而言，確實有些“望洋興嘆”。 尤其是在處理復雜的縱嚮數據時，諸如缺失數據、協變量隨時間變化等常見問題，書中雖然提及瞭這些挑戰，但並沒有提供清晰的、可操作的解決方案。我期待能看到一些針對特定場景的數據預處理技巧，或者在模型選擇時的一些經驗法則。比如，對於連續型縱嚮數據和二元型縱嚮數據的建模，是否存在一些通用的原則可以遵循？在半參數模型中，如何平衡模型的靈活性和解釋性，尤其是在進行多變量分析時，如何避免過擬閤和提高模型的可讀性，這些都是我在實際研究中經常遇到的難題，希望書中能提供更具指導意義的探討。 此外，雖然書名提到瞭“半參數模型”，但我對如何根據具體的研究問題和數據特徵來選擇最閤適的半參數模型類型（例如，綫性混閤模型、廣義綫性混閤模型、Cox比例風險模型等）的指導感到有些不足。書中對各種模型的介紹雖然全麵，但缺乏一個清晰的決策框架，幫助讀者一步步梳理思路，最終鎖定最適閤自己研究的工具。在實際操作中，數據的分布特徵、變量之間的關係、研究的側重點都會影響模型的選擇，而書中更多的是陳述這些模型的數學形式和理論性質，而非提供一個幫助讀者“做選擇”的指南。 讓我感到有些遺憾的是，書中對實際案例的引入相對較少，或者說，即使有案例，也更多地聚焦於模型的理論解釋，而非展示模型的全過程應用。一個生動、完整的案例分析，從數據準備、模型構建、結果解讀到對實際問題的迴答，能極大地幫助讀者將抽象的理論與實際工作聯係起來。例如，如何在一個醫學研究中應用縱嚮數據半參數模型來分析治療效果，或者在一個社會學研究中探討教育對收入的影響，這樣的案例能讓我們更直觀地理解模型的強大之處，並從中學習到實用的分析技巧。 總而言之，《縱嚮數據半參數模型》是一本在理論深度上非常紮實的著作，對於那些希望深入理解半參數模型數學基礎的研究者來說，無疑是一份寶貴的財富。然而，對於我這樣更側重於將模型應用於解決實際科研問題的讀者，這本書在操作性、案例的豐富性以及模型選擇的指導性方麵，還有提升的空間。我希望未來的版本能夠增加更多關於實際操作的細節、更豐富的案例分析，以及更清晰的模型選擇策略，從而更好地服務於廣大需要運用縱嚮數據分析的科研工作者。

評分☆☆☆☆☆

《縱嚮數據半參數模型》這本書，給我的感覺就像是一場精心策劃的數學盛宴，其中充滿瞭各種精美的理論公式和統計推斷的邏輯鏈條。閱讀過程充滿瞭智力上的挑戰，也確實讓我對半參數模型有瞭更深層次的理解。然而，這種“深度”有時候也帶來瞭一種“距離感”，讓我覺得它更像是一本理論教科書，而非一本實用的“操作指南”。 我一直希望能在這本書中找到更多關於如何將這些復雜的理論應用於真實世界研究的“實戰經驗”。例如，在實際的縱嚮數據分析中，我們經常會遇到數據質量不高、變量之間存在復雜的交互作用，或者研究者需要處理的時間序列數據維度很高的情況。我期待書中能提供一些具體的、可操作的方法來應對這些挑戰，比如如何進行有效的數據清洗、如何選擇閤適的半參數模型來捕捉非綫性關係，以及如何解釋模型中那些可能比較抽象的非參數部分。 書中對各種半參數模型的數學背景和發展曆程的介紹非常詳盡，但對於如何在實際研究中“做齣選擇”的指導卻略顯不足。當我麵對一個具體的科研問題時，如何根據數據的分布特徵、變量的類型、以及研究的假設來係統地篩選齣最適閤的半參數模型，這一點我期望能從書中獲得更清晰的指引。缺乏這樣一個“決策框架”，讓我在實際操作時，常常感到有些無從下手，需要花費大量時間去自行摸索和嘗試。 此外，書中對於模型評估和驗證的討論，也讓我覺得可以更加深入。在實際應用中，我們不僅要構建模型，更要對其進行嚴格的評估，以確保結果的可靠性。我希望書中能有更詳細的介紹，比如如何使用交叉驗證等技術來評估模型的泛化能力，如何利用各種統計指標來衡量模型的擬閤優度，以及如何對模型進行診斷，找齣潛在的問題並加以改進。 總而言之，《縱嚮數據半參數模型》是一本在理論層麵非常紮實的著作，它為那些希望深入理解模型背後數學原理的研究者提供瞭寶貴的資源。然而，對於我這類更側重於將模型應用於實際數據分析，並期望獲得更多操作性指導的讀者而言，這本書在案例的豐富性、模型選擇的策略以及模型評估的具體方法上，還有提升的空間。我期待未來能看到一本能夠更好地連接理論與實踐的著作。

評分☆☆☆☆☆

好！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

很實用，為科研工作努力

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

正版圖書，印刷精美，內容經典。

評分☆☆☆☆☆

tex排版的，很不錯！SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅動界麵的統計軟件，它最突齣的特點就是操作界麵極為友好，輸齣結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規範的界麵展現齣來，使用Windows的窗口方

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