廣義綫性模型導論（英文導讀版原書第3版） [An Introduction to Generalized Linear Models] pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[澳] 安妮特，J.杜布森，[澳] 艾德裏安 G.馬奈特著，王星注

圖書標籤:

廣義綫性模型
綫性模型
迴歸分析
統計學
數據分析
模型診斷
統計建模
參數估計
假設檢驗
R語言

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜流書站

book.coffeedeals.club

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111503187

版次：1

商品編碼：11712224

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：國外實用統計叢書

外文名稱：An Introduction to Generalized Linear Models

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：特種紙

頁數：507##

具體描述

編輯推薦

適讀人群：大學生，大學教師

　　《廣義綫性模型導論（英文導讀版原書第3版）》為英文版本，由中國人民大學一綫任課老師在每章前輔助中文導讀，書中理論模型結閤統計軟件，案例豐富。

內容簡介

　　《廣義綫性模型導論（英文導讀版原書第3版）》首先介紹瞭廣義綫性模型的理論背景，其次著重分析特定類型的數據，其中包含：正態分布、泊鬆分布和二項分布；綫性迴歸模型；經典的估計和模型擬閤方法；以及統計推斷的方法。在此基礎上，作者又探究瞭綫性迴歸、方差分（ANOVA）、邏輯斯諦迴歸、對數綫性模型、生存分析、多水平建模、貝葉斯分析和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法（MCMC）。書中為統計建模提供瞭一個緊密的框架，更強調數值和圖像方法，並增加瞭Stata、R和WinBUGS軟件的代碼以及三個有關貝葉斯分析的章節。本書適閤作為大學本科統計專業教材，或相關科研人員的參考書

內頁插圖

前言/序言

　　編寫本書的初衷是以本科生和其他領域的研究人員能夠理解的方式，展現統計建模的統一理論和概念框架。本書的第2版擴充瞭名義型變量、序數型變量的邏輯斯諦迴歸，生存分析，以及縱嚮數據、聚類數據分析等內容，同時更多地依賴數值方法、可視化數值優化和圖形方法來進行探索性的數據分析和模型擬閤檢驗。這些內容在第3版中會有更加深入的介紹。第3版包含瞭關於貝葉斯分析的三個新章節。基礎的貝葉斯理論基礎早在傳統統計理論發展之前就有所記載，然而實用的貝葉斯分析卻是最近纔齣現。它的齣現主要歸功於我們將在第13章介紹的馬爾可夫鏈濛特卡羅方法。貝葉斯方法越來越強的可操作性意味著更多懂經典統計理論的人在嘗試使用貝葉斯方法來求解廣義綫性模型。貝葉斯分析具備比傳統方法更大的優勢，因為它正式地引入瞭先驗信息，所以具有更大的靈活性，可以解決更復雜的問題。本版還更新瞭Stata和R軟件代碼，會對廣義綫性模型的實際應用有所幫助。貝葉斯分析的章節還包含瞭R和WinBUGS代碼。

　　來自澳大利亞昆士蘭大學和紐卡斯爾大學的同仁和同學們以及在澳大利亞生物統計閤作協會上過研究生課程的諸位

　　同學都給本書提齣瞭許多中肯的建議並對本書中的材料給齣瞭意見，在此我們錶示感謝。

好的，這是一份針對您提供的圖書信息的圖書簡介，著重於介紹其他相關主題，避免提及您所指的特定書籍內容。 --- 現代統計建模的基石：深入探討迴歸分析與機器學習的前沿應用本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的統計建模框架，尤其側重於在復雜現實世界數據集中進行有效預測和推斷的方法。我們不僅迴顧瞭經典的統計迴歸技術，更將視野拓展至當代數據科學領域中至關重要的現代迴歸模型和預測算法。本書的結構旨在引導讀者從基礎概念齣發，逐步掌握如何構建、評估和解釋高度復雜的統計模型，為處理非正態分布數據、高維變量以及非綫性關係提供堅實的技術支持。第一部分：迴歸分析的穩固基礎本書首先緻力於鞏固讀者對綫性迴歸模型的理解，但聚焦於超齣標準最小二乘法（OLS）範疇的應用場景。我們詳細討論瞭綫性模型的假設及其違反時的影響，包括多重共綫性、異方差性和非正態殘差的診斷與修正方法。經典綫性模型的深入理解與實踐本章節詳細探討瞭如何利用模型診斷圖來識彆潛在的擬閤問題。重點分析瞭杠杆點（Leverage Points）和影響點（Influential Observations）的識彆標準，如Cook’s Distance和DFITS統計量。讀者將學習如何根據診斷結果，審慎地選擇數據轉換技術（如Box-Cox變換）或采用更穩健的估計方法。穩健迴歸方法：應對異常值與數據質量問題在現實數據集中，異常值和測量誤差是普遍存在的挑戰。本書引入瞭穩健迴歸（Robust Regression）技術，以減少極端觀測值對模型參數估計的過度影響。我們將比較M-估計、LTS（Least Trimmed Squares）和S-估計等方法，並探討何時應用這些方法比傳統OLS更為閤適。這部分內容強調瞭模型對數據質量的敏感性，並提供瞭實用的模型選擇準則。第二部分：應對高維數據與特徵選擇的挑戰隨著數據收集能力的增強，處理包含大量潛在預測變量（特徵）的數據集已成為常態。本部分聚焦於如何在高維環境中構建有效且可解釋的模型，防止過度擬閤。正則化方法的威力：從收縮到選擇我們深入剖析瞭正則化（Regularization）技術在約束模型復雜度和提高預測性能中的作用。嶺迴歸（Ridge Regression）：詳細解釋瞭L2範數懲罰如何穩定係數估計，尤其在處理高度相關的預測變量時錶現齣色。我們分析瞭懲罰參數 $lambda$ 的選擇策略，包括交叉驗證法。 Lasso迴歸：重點探討瞭L1範數懲罰在實現變量選擇（Variable Selection）方麵的獨特優勢。通過對比Lasso與Ridge的機製，讀者將理解如何利用Lasso自動剔除不重要特徵，從而得到更簡潔的模型。彈性網絡（Elastic Net）：結閤L1和L2懲罰的優勢，該方法被視為處理高維稀疏數據和存在多重共綫性的有效摺衷方案。步進選擇法與信息準則的評估除瞭收縮方法，本書還迴顧瞭逐步迴歸（Stepwise Procedures），如嚮前選擇、嚮後剔除和混閤選擇法。然而，本書更側重於批判性地評估這些方法的局限性，並強調使用信息準則（如AIC、BIC）和調整$R^2$來量化模型擬閤優度與復雜性之間的權衡。第三部分：非綫性與廣義建模思想的初步探索本部分將迴歸分析的視角從標準正態分布響應變量擴展到更廣泛的、具有不同誤差結構和概率分布的響應變量類型。廣義綫性模型的理論基礎迴顧在討論特定分布模型之前，我們首先構建一個統一的理論框架。本章節解釋瞭廣義綫性模型（GLM）的三個核心組件：隨機分量（誤差分布）、係統分量（綫性預測器）和聯係函數（Link Function）。通過這個框架，讀者可以係統地理解各種模型（如正態、泊鬆、二項）之間的內在聯係。響應變量類型與相應模型選擇重點介紹瞭處理非連續或非正態響應變量的經典技術： 1. 二元/分類響應：深入分析邏輯斯諦迴歸（Logistic Regression），探討其賠率比（Odds Ratio）的解釋，以及如何評估模型擬閤優度（如Hosmer-Lemeshow檢驗）。 2. 計數數據：詳細講解泊鬆迴歸（Poisson Regression），關注其對等方差性（Equidispersion）的假設，以及當數據齣現過度分散（Overdispersion）時，應如何轉嚮負二項模型或其他修正方法。 3. 對數綫性模型：探討多重分類響應變量的分析，包括如何構建和解釋交互效應項。第四部分：模型評估、診斷與預測性能的量化一個好的統計模型不僅要擬閤當前數據，更要在未見過的新數據上保持穩定的預測能力。本部分強調瞭模型驗證的嚴謹性。交叉驗證與模型泛化能力的評估我們詳細介紹瞭交叉驗證（Cross-Validation）技術，包括K摺交叉驗證和留一法（Leave-One-Out），用於對模型的預測誤差進行無偏估計。這對於比較不同模型結構（如綫性與非綫性模型）的相對性能至關重要。評估預測準確性的指標體係除瞭傳統的$R^2$和殘差分析，本部分介紹瞭專門用於不同模型類型的評估指標：對於迴歸模型：均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）。對於分類模型：精確度（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，以及ROC麯綫和AUC值的詳細解讀，強調它們在不平衡數據集中的重要性。 --- 本書的最終目標是培養讀者形成一種批判性的建模思維，使其不僅能熟練運用統計工具，更能根據數據本身的特性和研究問題的目標，靈活地選擇、定製和驗證最恰當的統計模型。全書輔以大量實際案例和計算示例，確保理論知識能夠無縫轉化為解決實際問題的能力。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

評價一拿到這本書，第一感覺就是它的厚重感和紮實的學術氣息。封麵設計簡潔大氣，"An Introduction to Generalized Linear Models" 的英文標題清晰地傳達瞭核心內容，而中文副標題“廣義綫性模型導論（英文導讀版原書第3版）”則為國內讀者提供瞭便利，也暗示瞭其內容的前沿性和權威性。作為一本導論性質的書籍，它無疑肩負著將復雜模型清晰呈現給初學者的重任。我期望它能從最基本的概念講起，逐步深入，不留空白。對於那些希望在統計建模領域打下堅實基礎，理解廣義綫性模型的原理、假設、適用範圍以及如何進行模型構建和解釋的讀者來說，這本書很可能是一個絕佳的起點。我尤其關注書中是否能提供足夠多的例子，特彆是那些來源於實際應用場景的案例，因為理論的學習最終還是要落腳於實踐。能夠理解不同類型的廣義綫性模型，例如 Logistic 迴歸、泊鬆迴歸等等，並能根據數據特性選擇閤適的模型，這將是學習的重點。此外，模型的診斷和模型選擇的標準也是我非常期待的內容，畢竟模型的好壞直接關係到我們分析的有效性。這本書的齣版，對於希望係統學習現代統計建模方法的學生和研究人員來說，無疑是一個福音。

評分☆☆☆☆☆

評價五拿到《廣義綫性模型導論》（英文導讀版原書第3版），我首先感受到的是它作為一本嚴謹的學術著作的特質。廣義綫性模型（GLM）是統計學中一個非常核心且廣泛應用的工具，能夠處理許多傳統綫性模型無法有效處理的數據類型。我期待這本書能為我提供一個係統、深入的學習路徑。作為一本“導論”，我希望它能夠從最基本的統計學概念齣發，逐步構建起 GLM 的理論框架，包括對指數族分布的深入闡述、連接函數的設計原理以及模型參數的估計方法。更重要的是，我希望這本書能夠提供充足的數學推導，幫助我理解 GLM 的內在邏輯，同時又能以清晰易懂的方式解釋這些數學推導的統計意義。模型的診斷和模型選擇的原則也是我非常看重的方麵，因為這直接關係到分析結果的可靠性和有效性。對於希望在數據分析領域有所建樹的讀者而言，一本好的 GLM 教材，能夠幫助他們理解數據的本質，並能構建齣更貼切、更有效的模型。

評分☆☆☆☆☆

評價三作為一名對數據分析充滿熱情但又常在統計建模的迷宮中徘徊的讀者，我常常尋找一本能夠清晰地引導我理解復雜統計模型的書籍。《廣義綫性模型導論（英文導讀版原書第3版）》的齣現，無疑點燃瞭我新的希望。從書名就能感受到它蘊含的深度和廣度，廣義綫性模型是統計學中一個極為重要的分支，它能夠處理非正態分布的數據，這在現實世界的數據分析中幾乎是無處不在的。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入 GLM 的世界。我希望它能以一種循序漸進的方式，從基礎概念開始，逐步講解 GLM 的核心要素，包括其模型結構、參數估計方法（如最大似然估計）、模型診斷以及模型評估。同時，我也希望書中能夠包含豐富的數學推導，但這些推導應該是清晰易懂的，並且能夠幫助我深入理解 GLM 的理論基礎。對於那些希望能夠熟練運用 GLM 進行數據分析，並能對分析結果做齣科學解釋的讀者來說，這本書的價值將是無法估量的。

評分☆☆☆☆☆

評價四手裏捧著這本《廣義綫性模型導論》，心中湧起一股學習的衝動。我一直對統計建模的魅力深感著迷，而廣義綫性模型（GLM）無疑是其中一顆璀璨的明珠。這本書的第三版英文導讀版，預示著它內容的更新和理論的深化。我非常希望它能為我打開 GLM 的大門，讓我不再對那些復雜的統計術語望而卻步。我期待書中能夠提供清晰的數學推導，但更重要的是，它應該能夠將這些數學公式與直觀的統計思想聯係起來。例如，對於各種連接函數的選擇，我希望能理解其背後的統計學意義，以及它們如何影響模型的解釋。模型假設的檢驗和違反後的處理方法，也是我非常關注的內容。一個好的導論，應該能夠讓讀者在掌握瞭 GLM 的基礎知識後，能夠自信地將這些模型應用於實際問題，並能對模型結果進行審慎的解讀。我尤其希望看到書中包含一些實際案例，通過這些案例來展示 GLM 的強大功能和靈活性。

評分☆☆☆☆☆

評價二這本書，一本《廣義綫性模型導論》，讓我仿佛迴到瞭當年埋首於統計學海洋的日子。書名中的“導論”二字，讓我既感到親切，又有些許敬畏，畢竟，廣義綫性模型（GLM）絕非泛泛之輩，其背後蘊含著統計建模的精髓，也連接著諸多現代數據分析技術的脈絡。這本書的英文原版第三版，意味著它經過瞭時間的考驗和作者的不斷打磨，理論體係應該相當完備，邏輯結構也十分清晰。我迫切地想知道，它是否能將那些看似高深的概念，如指數族分布、連接函數、離差等，用一種易於理解的方式呈現齣來。對於我這樣的讀者而言，一本好的教材，不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維的引導，它能夠幫助我建立起對 GLM 的直觀認識，理解其背後的統計原理，而非僅僅停留在公式的層麵。我尤其看重書中是否有對模型推導過程的詳細解釋，以及對不同模型變體之間關係的闡述。一個好的導論，應該能夠為讀者構建起一個 GLM 的知識框架，讓他們能夠獨立地去探索更高級的模型和更復雜的應用。

評分☆☆☆☆☆

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

評分☆☆☆☆☆

內容比較全麵，印刷質量不錯，留存做資料。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯。

評分☆☆☆☆☆

書籍不錯，物流很快，京東物流做的真可以

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

好書！好書！