广义线性模型导论（英文导读版 原书第3版） [An Introduction to Generalized Linear Models] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] 安妮特，J.杜布森，[澳] 艾德里安 G.马奈特 著，王星 注

图书标签:

• 广义线性模型
• 线性模型
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 模型诊断
• 统计建模
• 参数估计
• 假设检验
• R语言

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111503187

版次：1

商品编码：11712224

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用统计丛书

外文名称：An Introduction to Generalized Linear Models

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：特种纸

页数：507##

编辑推荐

适读人群 ：大学生，大学教师

　　《广义线性模型导论（英文导读版 原书第3版）》为英文版本，由中国人民大学一线任课老师在每章前辅助中文导读，书中理论模型结合统计软件，案例丰富。

内容简介

　　《广义线性模型导论（英文导读版 原书第3版）》首先介绍了广义线性模型的理论背景，其次着重分析特定类型的数据，其中包含：正态分布、泊松分布和二项分布；线性回归模型；经典的估计和模型拟合方法；以及统计推断的方法。在此基础上，作者又探究了线性回归、方差分（ANOVA）、逻辑斯谛回归、对数线性模型、生存分析、多水平建模、贝叶斯分析和马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）。书中为统计建模提供了一个紧密的框架，更强调数值和图像方法，并增加了Stata、R和WinBUGS软件的代码以及三个有关贝叶斯分析的章节。本书适合作为大学本科统计专业教材，或相关科研人员的参考书

内页插图

目录

前言

第1章　介绍1

1.1　背景1

1.2　范围1

1.3　记号5

1.4　与正态分布相关的几个分布7

1.5　二次型11

1.6　估计12

1.7　练习15

第2章　模型拟合19

2.1　引言19

2.2　示例19

2.3　统计建模的基本原则32

2.4　解释变量的记号与编码37

2.5　练习40

第3章　指数族和广义线性模型45

3.1　引言45

3.2　指数分布族46

3.3　指数分布族的性质48

3.4　广义线性模型51

3.5　示例52

3.6　练习55

第4章　估计59

4.1　引言59

4.2　示例：压力容器的损坏时间59

4.3　极大似然估计64

4.4　泊松回归示例66

4.5　练习69

第5章　推断73

5.1　引言73

5.2　得分统计量的抽样分布74

5.3　泰勒级数近似76

5.4　极大似然估计的抽样分布77

5.5　对数似然比统计量79

5.6　偏差的抽样分布80

5.7　假设检验85

5.8　练习87

第6章　一般线性模型89

6.1　引言89

6.2　基本观点89

6.3　多元线性回归95

6.4　方差分析102

6.5　协方差分析114

6.6　一般线性模型117

6.7　练习118

第7章　二元变量和逻辑斯谛回归123

7.1　概率分布123

7.2　广义线性模型124

7.3　药剂反应模型124

7.4　广义逻辑斯谛回归模型131

7.5　拟合优度统计量135

7.6　残差138

7.7　其他的诊断方法139

7.8　示例：衰老和韦氏智力测验140

7.9　练习143

第8章　名义和有序逻辑斯谛回归149

8.1　引言149

8.2　多项分布149

8.3　名义逻辑斯谛回归151

8.4　有序逻辑斯谛回归157

8.5　总体讨论162

8.6　练习163

第9章　泊松回归和对数线性模型165

9.1　引言165

9.2　泊松回归166

9.3　列联表示例171

9.4　列联表概率模型175

9.5　对数线性模型177

9.6　对数线性模型推断178

9.7　算例179

9.8　评论183

9.9　练习183

第10章 生存分析187

10.1 引言187

10.2 生存函数和危险函数189

10.3 经验生存函数193

10.4 估计195

10.5 推断198

10.6 模型检验199

10.7 示例：缓解次数201

10.8 练习202

第11章 集群和纵向数据207

11.1 引言207

11.2 示例：中风恢复209

11.3 正态数据的重复测量模型213

11.4 非正态数据的重复测量模型218

11.5 多水平模型219

11.6 中风示例续222

11.7 评论224

11.8 练习225

第12章 贝叶斯分析229

12.1 频率理论和贝叶斯范式229

12.2 先验信息233

12.3 贝叶斯分析中的分布与层次238

12.4 贝叶斯分析的WinBUGS软件操作238

12.5 练习241

第13章 马尔可夫链蒙特卡罗方法243

13.1 为什么标准推断失误了243

13.2 蒙特卡罗积分243

13.3 马尔可夫链245

13.4 贝叶斯推断255

13.5 链收敛性的诊断256

13.6贝叶斯模型的拟合：DIC准则260

13.7 练习262

第14章 贝叶斯分析示例267

14.1 引言267

14.2 二元变量和逻辑斯谛回归267

14.3 名义逻辑斯谛回归271

14.4 潜变量模型272

14.5 生存分析275

14.6 随机效应277

14.7 纵向数据分析279

14.8 WinBUGS的一些实用技巧286

14.9 练习288

附录291

软件293

参考文献295

索引303

前言/序言

　　编写本书的初衷是以本科生和其他领域的研究人员能够理解的方式，展现统计建模的统一理论和概念框架。本书的第2版扩充了名义型变量、序数型变量的逻辑斯谛回归，生存分析，以及纵向数据、聚类数据分析等内容，同时更多地依赖数值方法、可视化数值优化和图形方法来进行探索性的数据分析和模型拟合检验。这些内容在第3版中会有更加深入的介绍。第3版包含了关于贝叶斯分析的三个新章节。基础的贝叶斯理论基础早在传统统计理论发展之前就有所记载，然而实用的贝叶斯分析却是最近才出现。它的出现主要归功于我们将在第13章介绍的马尔可夫链蒙特卡罗方法。贝叶斯方法越来越强的可操作性意味着更多懂经典统计理论的人在尝试使用贝叶斯方法来求解广义线性模型。贝叶斯分析具备比传统方法更大的优势，因为它正式地引入了先验信息，所以具有更大的灵活性，可以解决更复杂的问题。本版还更新了Stata和R软件代码，会对广义线性模型的实际应用有所帮助。贝叶斯分析的章节还包含了R和WinBUGS代码。

　　来自澳大利亚昆士兰大学和纽卡斯尔大学的同仁和同学们以及在澳大利亚生物统计合作协会上过研究生课程的诸位

　　同学都给本书提出了许多中肯的建议并对本书中的材料给出了意见，在此我们表示感谢。

好的，这是一份针对您提供的图书信息的图书简介，着重于介绍其他相关主题，避免提及您所指的特定书籍内容。 --- 现代统计建模的基石：深入探讨回归分析与机器学习的前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面且深入的统计建模框架，尤其侧重于在复杂现实世界数据集中进行有效预测和推断的方法。我们不仅回顾了经典的统计回归技术，更将视野拓展至当代数据科学领域中至关重要的现代回归模型和预测算法。本书的结构旨在引导读者从基础概念出发，逐步掌握如何构建、评估和解释高度复杂的统计模型，为处理非正态分布数据、高维变量以及非线性关系提供坚实的技术支持。 第一部分：回归分析的稳固基础 本书首先致力于巩固读者对线性回归模型的理解，但聚焦于超出标准最小二乘法（OLS）范畴的应用场景。我们详细讨论了线性模型的假设及其违反时的影响，包括多重共线性、异方差性和非正态残差的诊断与修正方法。 经典线性模型的深入理解与实践 本章节详细探讨了如何利用模型诊断图来识别潜在的拟合问题。重点分析了杠杆点（Leverage Points）和影响点（Influential Observations）的识别标准，如Cook’s Distance和DFITS统计量。读者将学习如何根据诊断结果，审慎地选择数据转换技术（如Box-Cox变换）或采用更稳健的估计方法。 稳健回归方法：应对异常值与数据质量问题 在现实数据集中，异常值和测量误差是普遍存在的挑战。本书引入了稳健回归（Robust Regression）技术，以减少极端观测值对模型参数估计的过度影响。我们将比较M-估计、LTS（Least Trimmed Squares）和S-估计等方法，并探讨何时应用这些方法比传统OLS更为合适。这部分内容强调了模型对数据质量的敏感性，并提供了实用的模型选择准则。 第二部分：应对高维数据与特征选择的挑战 随着数据收集能力的增强，处理包含大量潜在预测变量（特征）的数据集已成为常态。本部分聚焦于如何在高维环境中构建有效且可解释的模型，防止过度拟合。 正则化方法的威力：从收缩到选择 我们深入剖析了正则化（Regularization）技术在约束模型复杂度和提高预测性能中的作用。 岭回归（Ridge Regression）： 详细解释了L2范数惩罚如何稳定系数估计，尤其在处理高度相关的预测变量时表现出色。我们分析了惩罚参数 $lambda$ 的选择策略，包括交叉验证法。 Lasso回归： 重点探讨了L1范数惩罚在实现变量选择（Variable Selection）方面的独特优势。通过对比Lasso与Ridge的机制，读者将理解如何利用Lasso自动剔除不重要特征，从而得到更简洁的模型。 弹性网络（Elastic Net）： 结合L1和L2惩罚的优势，该方法被视为处理高维稀疏数据和存在多重共线性的有效折衷方案。 步进选择法与信息准则的评估 除了收缩方法，本书还回顾了逐步回归（Stepwise Procedures），如向前选择、向后剔除和混合选择法。然而，本书更侧重于批判性地评估这些方法的局限性，并强调使用信息准则（如AIC、BIC）和调整$R^2$来量化模型拟合优度与复杂性之间的权衡。 第三部分：非线性与广义建模思想的初步探索 本部分将回归分析的视角从标准正态分布响应变量扩展到更广泛的、具有不同误差结构和概率分布的响应变量类型。 广义线性模型的理论基础回顾 在讨论特定分布模型之前，我们首先构建一个统一的理论框架。本章节解释了广义线性模型（GLM）的三个核心组件：随机分量（误差分布）、系统分量（线性预测器）和联系函数（Link Function）。通过这个框架，读者可以系统地理解各种模型（如正态、泊松、二项）之间的内在联系。 响应变量类型与相应模型选择 重点介绍了处理非连续或非正态响应变量的经典技术： 1. 二元/分类响应： 深入分析逻辑斯谛回归（Logistic Regression），探讨其赔率比（Odds Ratio）的解释，以及如何评估模型拟合优度（如Hosmer-Lemeshow检验）。 2. 计数数据： 详细讲解泊松回归（Poisson Regression），关注其对等方差性（Equidispersion）的假设，以及当数据出现过度分散（Overdispersion）时，应如何转向负二项模型或其他修正方法。 3. 对数线性模型： 探讨多重分类响应变量的分析，包括如何构建和解释交互效应项。 第四部分：模型评估、诊断与预测性能的量化 一个好的统计模型不仅要拟合当前数据，更要在未见过的新数据上保持稳定的预测能力。本部分强调了模型验证的严谨性。 交叉验证与模型泛化能力的评估 我们详细介绍了交叉验证（Cross-Validation）技术，包括K折交叉验证和留一法（Leave-One-Out），用于对模型的预测误差进行无偏估计。这对于比较不同模型结构（如线性与非线性模型）的相对性能至关重要。 评估预测准确性的指标体系 除了传统的$R^2$和残差分析，本部分介绍了专门用于不同模型类型的评估指标： 对于回归模型：均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。 对于分类模型：精确度（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC值的详细解读，强调它们在不平衡数据集中的重要性。 --- 本书的最终目标是培养读者形成一种批判性的建模思维，使其不仅能熟练运用统计工具，更能根据数据本身的特性和研究问题的目标，灵活地选择、定制和验证最恰当的统计模型。全书辅以大量实际案例和计算示例，确保理论知识能够无缝转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评价四 手里捧着这本《广义线性模型导论》，心中涌起一股学习的冲动。我一直对统计建模的魅力深感着迷，而广义线性模型（GLM）无疑是其中一颗璀璨的明珠。这本书的第三版英文导读版，预示着它内容的更新和理论的深化。我非常希望它能为我打开 GLM 的大门，让我不再对那些复杂的统计术语望而却步。我期待书中能够提供清晰的数学推导，但更重要的是，它应该能够将这些数学公式与直观的统计思想联系起来。例如，对于各种连接函数的选择，我希望能理解其背后的统计学意义，以及它们如何影响模型的解释。模型假设的检验和违反后的处理方法，也是我非常关注的内容。一个好的导论，应该能够让读者在掌握了 GLM 的基础知识后，能够自信地将这些模型应用于实际问题，并能对模型结果进行审慎的解读。我尤其希望看到书中包含一些实际案例，通过这些案例来展示 GLM 的强大功能和灵活性。

评分☆☆☆☆☆

评价二 这本书，一本《广义线性模型导论》，让我仿佛回到了当年埋首于统计学海洋的日子。书名中的“导论”二字，让我既感到亲切，又有些许敬畏，毕竟，广义线性模型（GLM）绝非泛泛之辈，其背后蕴含着统计建模的精髓，也连接着诸多现代数据分析技术的脉络。这本书的英文原版第三版，意味着它经过了时间的考验和作者的不断打磨，理论体系应该相当完备，逻辑结构也十分清晰。我迫切地想知道，它是否能将那些看似高深的概念，如指数族分布、连接函数、离差等，用一种易于理解的方式呈现出来。对于我这样的读者而言，一本好的教材，不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的引导，它能够帮助我建立起对 GLM 的直观认识，理解其背后的统计原理，而非仅仅停留在公式的层面。我尤其看重书中是否有对模型推导过程的详细解释，以及对不同模型变体之间关系的阐述。一个好的导论，应该能够为读者构建起一个 GLM 的知识框架，让他们能够独立地去探索更高级的模型和更复杂的应用。

评分☆☆☆☆☆

评价一 拿到这本书，第一感觉就是它的厚重感和扎实的学术气息。封面设计简洁大气，"An Introduction to Generalized Linear Models" 的英文标题清晰地传达了核心内容，而中文副标题“广义线性模型导论（英文导读版 原书第3版）”则为国内读者提供了便利，也暗示了其内容的前沿性和权威性。作为一本导论性质的书籍，它无疑肩负着将复杂模型清晰呈现给初学者的重任。我期望它能从最基本的概念讲起，逐步深入，不留空白。对于那些希望在统计建模领域打下坚实基础，理解广义线性模型的原理、假设、适用范围以及如何进行模型构建和解释的读者来说，这本书很可能是一个绝佳的起点。我尤其关注书中是否能提供足够多的例子，特别是那些来源于实际应用场景的案例，因为理论的学习最终还是要落脚于实践。能够理解不同类型的广义线性模型，例如 Logistic 回归、泊松回归等等，并能根据数据特性选择合适的模型，这将是学习的重点。此外，模型的诊断和模型选择的标准也是我非常期待的内容，毕竟模型的好坏直接关系到我们分析的有效性。这本书的出版，对于希望系统学习现代统计建模方法的学生和研究人员来说，无疑是一个福音。

评分☆☆☆☆☆

评价五 拿到《广义线性模型导论》（英文导读版 原书第3版），我首先感受到的是它作为一本严谨的学术著作的特质。广义线性模型（GLM）是统计学中一个非常核心且广泛应用的工具，能够处理许多传统线性模型无法有效处理的数据类型。我期待这本书能为我提供一个系统、深入的学习路径。作为一本“导论”，我希望它能够从最基本的统计学概念出发，逐步构建起 GLM 的理论框架，包括对指数族分布的深入阐述、连接函数的设计原理以及模型参数的估计方法。更重要的是，我希望这本书能够提供充足的数学推导，帮助我理解 GLM 的内在逻辑，同时又能以清晰易懂的方式解释这些数学推导的统计意义。模型的诊断和模型选择的原则也是我非常看重的方面，因为这直接关系到分析结果的可靠性和有效性。对于希望在数据分析领域有所建树的读者而言，一本好的 GLM 教材，能够帮助他们理解数据的本质，并能构建出更贴切、更有效的模型。

评分☆☆☆☆☆

评价三 作为一名对数据分析充满热情但又常在统计建模的迷宫中徘徊的读者，我常常寻找一本能够清晰地引导我理解复杂统计模型的书籍。《广义线性模型导论（英文导读版 原书第3版）》的出现，无疑点燃了我新的希望。从书名就能感受到它蕴含的深度和广度，广义线性模型是统计学中一个极为重要的分支，它能够处理非正态分布的数据，这在现实世界的数据分析中几乎是无处不在的。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入 GLM 的世界。我希望它能以一种循序渐进的方式，从基础概念开始，逐步讲解 GLM 的核心要素，包括其模型结构、参数估计方法（如最大似然估计）、模型诊断以及模型评估。同时，我也希望书中能够包含丰富的数学推导，但这些推导应该是清晰易懂的，并且能够帮助我深入理解 GLM 的理论基础。对于那些希望能够熟练运用 GLM 进行数据分析，并能对分析结果做出科学解释的读者来说，这本书的价值将是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

上帝啊。质量太好了。上帝啊。质量太好了。上帝啊。质量太好了。上帝啊。质量太好了。上帝啊。质量太好了。上帝啊。质量太好了。

评分☆☆☆☆☆

内容比较全面，印刷质量不错，留存做资料。

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物流很及时，包装很完好，书的内容不错，正准备好好学习一下

评分☆☆☆☆☆

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http://www.cs.toronto.edu/~g8acai/teaching/C11/notesReadings.html

评分☆☆☆☆☆

书的装帧不错。很好的专注，需要认真学习一下！

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，物流很快，京东物流做的真可以

评分☆☆☆☆☆

书质量不错。