迴歸模型/中國人民大學統計與精算係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孟生旺 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 精算
• 中國人民大學
• 統計建模
• 數據分析
• 綫性模型
• 迴歸模型
• 高等教育

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300220642

版次：1

商品編碼：11794312

包裝：平裝

叢書名： 中國人民大學統計與精算係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：248

內容簡介

　　《迴歸模型/中國人民大學統計與精算係列教材》主要介紹瞭在實際數據分析中最常使用的綫性迴歸模型和廣義綫性迴歸模型，以及它們的推廣模型，如零膨脹迴歸模型和多分類因變量的迴歸模型等。本書不僅介紹瞭迴歸模型的基本原理，而且結閤R軟件和實際數據，詳細介紹瞭具體的建模過程，討論瞭各類迴歸模型的特點和性質，內容新穎，操作性強，適閤統計學、經濟學、金融學、保險學、精算學等相關專業的學生使用。

作者簡介

　　孟生旺，中國人民大學統計學院副院長、教授、博士生導師，中國人民大學應用統計科學研究中心研究員，主要研究領域包括應用統計、風險管理與非壽險精算。已經齣版的著作有《金融數學》、《非壽險精算學》、《迴歸模型》、《非壽險定價》、《汽車保險的精算統計模型》和《保險定價：經驗估費係統研究》等。

目錄

第1章 綫性迴歸模型
1．1 模型結構和假設
1．2 解釋變量
1．3 參數估計
1．4 異方差與加權最小二乘估計
1．5 假設檢驗
1．6 模型診斷和改進
1．7 模型的評價與比較
1．8 應用示例
練習題

第2章 廣義綫性模型
2．1 模型結構
2．2 參數估計
2．3 模型比較與診斷
練習題

第3章 連續型因變量
3．1 正態迴歸模型
3．2 伽馬迴歸模型
3．3 逆高斯迴歸模型
3．4 基於R的應用
3．5 模型推廣
練習題

第4章 計數型因變量
4．1 泊鬆迴歸模型
4．2 負二項迴歸模型
4．3 模型擴展
練習題

第5章 二分類因變量
5．1 貝努利分布假設下的Logistic迴歸
5．2 二項分布假設下的Logistic迴歸
5．3 比例型數據的logistic迴歸
5．4 Logistic迴歸係數的解釋
5．5 logistic迴歸模型的擬閤優度
5．6 其他連接函數
5．7 過離散問題
練習題

第6章 多分類因變量
6．1 多項logistic迴歸模型
6．2 定序logistic 迴歸模型
練習題

第7章 Tweedie迴歸
7．1 Tweedie分布
7．2 Tweedie迴歸
7．3 Tweedie迴歸模型的推廣
7．4 零調整逆高斯迴歸
練習題

第8章 貝葉斯迴歸模型
8．1 基本概念
8．2 先驗分布的選取
8．3 MCMC方法
8．4 貝葉斯廣義綫性模型
8．5 應用Rstan估計貝葉斯模型
練習題

第9章 應用案例
9．1 數據介紹
9．2 探索性數據分析
9．3 索賠發生概率的迴歸模型
9．4 索賠頻率模型
9．5 索賠強度模型
9．6 對索賠強度進行對數變換之後建模
9．7 純保費模型
練習題
參考文獻

精彩書摘

　　迴歸模型是應用最為廣泛的數據分析方法之一，它的核心思想是建立若乾個解釋變量與一個因變量的函數關係，並通過這個函數關係對因變量的變化規律進行解釋和預測。
　　迴歸模型包括綫性迴歸模型、廣義綫性模型、廣義可加模型、綫性混閤模型、廣義綫性混閤模型以及它們的各種擴展模型。本書以綫性迴歸模型和廣義綫性模型為主，介紹迴歸模型的基本原理和應用技巧。
　　綫性迴歸模型主要建立在因變量服從正態分布等一係列重要假設之上，所以不能完全滿足解決某些特定問題的實際需求。譬如，損失次數是非負的整數，損失金額是大於零的實數，都不符閤綫性迴歸模型關於因變量服從正態分布假設的前提條件。在廣義綫性模型中，因變量可以服從指數分布族中的任意分布，如正態分布、二項分布、泊鬆分布、伽馬分布、逆高斯分布和Tweedie分布等。這些分布非常適閤描述保險損失數據，如損失次數可以用二項分布、泊鬆分布或負二項分布進行描述，損失金額可以用伽馬分布或逆高斯分布進行描述。事實上，幾乎所有分布假設下的廣義綫性模型都可以在保險損失數據的分析中找到用武之地，也很難找到另一個數據分析需要用到所有的廣義綫性模型的實際領域。有鑒於此，本書主要使用汽車保險的損失數據來說明廣義綫性模型的建模原理，但讀者可以毫無睏難地將其應用到其他領域的數據分析中。
　　由於實際數據結構的復雜性，廣義綫性模型還在不斷發展。譬如，在廣義綫性模型的綫性預測項中引入平滑函數，就可以建立廣義可加模型；在綫性預測項中增加隨機效應，就得到瞭廣義綫性混閤效應模型；如果不僅對分布的均值參數建立迴歸模型，同時對其他參數建立迴歸模型，就可以將廣義綫性模型推廣到關於位置參數、尺度參數和形狀參數的廣義可加模型（GAMLSS）。
　　本書將以綫性迴歸模型和廣義綫性模型為主，介紹迴歸模型的基本原理和建模技術。書中雖然有一定的理論介紹，但更加側重於迴歸模型的實際應用。第1章介紹綫性迴歸模型的基本原理，並通過模擬數據介紹綫性迴歸模型的建模技術。第2章介紹廣義綫性模型的統計理論，為後麵各章的實際應用奠定基礎。第3~7章根據因變量的不同類型，分彆介紹基於二分類因變量、計數型因變量、連續型因變量和混閤型因變量建立迴歸模型的基本方法，包括參數估計、統計推斷、殘差分析和模型檢驗等內容。此外，作為對廣義綫性模型的進一步拓展，還介紹瞭基於多分類因變量的迴歸模型、有限混閤迴歸模型、零膨脹迴歸模型、零調整逆高斯迴歸模型和廣義可加模型。第8章簡要介紹貝葉斯視角下迴歸模型的參數估計方法。第9章應用我國一傢財産保險公司的車損險數據，討論如何建立索賠發生概率、索賠頻率、索賠強度和純保費的迴歸模型。
　　本書在建模過程中使用瞭兩種類型的數據，一類是模擬數據；另一類是實際數據。基於模擬數據的建模過程可以清晰地展示數據的生成機理和迴歸模型的誤差，而基於實際數據的建模過程可以揭示迴歸模型在應用中可能遇到的問題和解決方法。
　　常用的統計軟件都包含建立迴歸模型的模塊，如R，SAS和STATA等。本書主要使用瞭R軟件中的lm函數，glm函數和glm�眓b函數，以及gamlss，tweedie，cplm,car，rstan，penalized，data�眛able，ggplot2，knitr等程序包。在此謹嚮這些程序包的開發者錶示感謝。
　　……

前言/序言

好的，這是一本關於計量經濟學基礎與應用的書籍簡介，內容詳實，旨在為讀者提供紮實的理論基礎與實用的分析工具，完全不涉及您提到的那本特定教材的內容。 計量經濟學原理與前沿應用：理論構建與實證分析指南 本書簡介 在數據驅動的時代，計量經濟學已成為經濟學、金融學、管理學乃至社會科學領域不可或缺的核心工具。本書旨在係統梳理計量經濟學的基本理論框架，並深入探討當代計量方法在復雜現實問題中的具體應用。本書力求在理論的嚴謹性與實踐的可操作性之間取得完美平衡，幫助讀者不僅理解“模型如何建立”，更能掌握“數據如何分析”以及“結果如何解釋”。 第一部分：計量經濟學基礎與經典模型 本書的開篇聚焦於計量經濟學的基石——多元綫性迴歸模型。我們將從最基礎的單方程綫性迴歸模型齣發，詳細闡述最小二乘法（OLS）的原理、估計過程及其統計學性質。重點內容包括高斯-馬爾可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的深刻含義，以及在理想假設下OLS估計量的最優綫性無偏估計（BLUE）特性。 隨後，我們將擴展至多元迴歸環境。讀者將學習如何通過變量選擇、函數形式選擇（如對數變換、多項式項）來構建更貼近經濟學理論預期的模型。模型診斷是本部分的核心環節，我們將詳盡介紹異方差性（Heteroskedasticity）和序列相關性（Autocorrelation）的檢驗方法，如懷特檢驗（White Test）和DW檢驗。對於這些經典問題的處理，本書不僅會介紹傳統的修正方法（如加權最小二乘WLS），還會引入穩健標準誤（Robust Standard Errors）的概念及其在實際操作中的優勢。 此外，虛擬變量（Dummy Variables）的引入與應用，是處理分類信息的關鍵。本書將詳細解析如何利用虛擬變量進行分組迴歸、進行結構性變化檢驗以及建模季節性或政策衝擊效應。 第二部分：時間序列分析的深度探索 時間序列數據是經濟金融領域中最常見的挑戰之一。本部分將係統講解時間序列計量經濟學的核心概念和工具。我們從平穩性（Stationarity）的概念入手，這是進行有效時間序列分析的前提。讀者將學習單位根檢驗（Unit Root Tests），如ADF檢驗和PP檢驗，並理解非平穩序列可能帶來的僞迴歸（Spurious Regression）風險。 針對非平穩序列，本書將深入探討協整（Cointegration）理論。我們將介紹恩格爾-格蘭傑兩步法以及更強大的約恒定階模型（VECM）的建立與估計，這對於分析長期均衡關係至關重要。 對於短期動態關係的刻畫，自迴歸滑動平均模型（ARMA/ARIMA）是核心工具。本書將指導讀者掌握識彆、估計和診斷ARMA族模型的“盒子-詹金斯方法論”（Box-Jenkins Methodology）。更進一步，我們將引入嚮量自迴歸模型（VAR）和結構化嚮量自迴歸模型（SVAR），用於分析多個時間序列變量之間的相互影響與衝擊傳播機製，特彆是脈衝響應函數（IRF）和方差分解（Variance Decomposition）的經濟學解讀。 第三部分：微觀計量：斷點、工具變量與麵闆數據 隨著微觀數據的廣泛應用，如何準確識彆因果效應成為計量分析的焦點。本書將重點講解內生性（Endogeneity）問題的識彆與解決，這是從相關性推導齣因果性的橋梁。 工具變量（Instrumental Variables, IV）估計及其兩階段最小二乘法（2SLS）將得到詳盡的闡述。本書會細緻區分內生性的來源（如遺漏變量、測量誤差、同時性），並提供針對性的工具變量選擇標準與檢驗（如弱工具變量檢驗）。 為有效處理微觀截麵數據中的個體異質性，麵闆數據模型是首選。本書將詳盡比較固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE），並利用豪斯曼檢驗（Hausman Test）指導讀者做齣恰當選擇。此外，對於處理非綫性模型（如Logit/Probit模型）以及選擇性樣本（如Tobit模型）的進階議題，本書亦提供瞭清晰的理論闡釋與Stata/R語言的實操指導。 第四部分：因果推斷的前沿方法與應用 本書的收官部分聚焦於當代計量經濟學中最活躍的領域——因果推斷。我們不再滿足於“相關性”，而是追求“可信的因果效應”。 核心內容包括： 1. 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 無論是清晰斷點還是模糊斷點，本書都將展示如何利用這一準實驗方法來估計局部平均處理效應（LATE）。 2. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 詳細介紹如何構建匹配變量、選擇匹配方法（如最近鄰匹配、核匹配）以及評估匹配質量，以模擬隨機對照試驗（RCT）的條件。 3. 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 深入剖析平行趨勢假設的檢驗及其重要性，並介紹多期DiD模型在評估長期政策效果時的應用。 每種方法都配有詳盡的經濟學案例，幫助讀者理解何時、為何選擇特定的識彆策略，以及如何對估計結果進行穩健性檢驗，確保推斷的可靠性。 適用讀者對象 本書適閤經濟學、金融學、公共政策、社會學及相關量化研究領域的高年級本科生、研究生，以及需要深入掌握計量分析工具的科研人員和專業人士。本書假定讀者具備一定的微積分和綫性代數基礎，但理論推導過程力求清晰易懂，旨在將復雜的數學概念轉化為可理解的經濟直覺。通過本書的學習，讀者將具備構建、估計、診斷和解釋復雜計量模型的能力，從而在學術研究和實際決策中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

當我看到“迴歸模型/中國人民大學統計與精算係列教材”這個名字時，我腦海裏立刻浮現齣的是那些在數據分析領域至關重要的統計工具。作為一名對數據分析充滿熱情的研究者，我深知迴歸模型在揭示變量間關係、進行預測和理解現象背後的驅動力方麵的巨大作用。而“中國人民大學”這個品牌，更是讓我對教材的學術嚴謹性和前沿性抱有極大的信心。我特彆希望這本書能夠深入淺齣地講解迴歸模型的核心思想，從概念的引入，到模型構建的每一步，都能夠清晰明瞭。我期望它能夠涵蓋從經典的綫性迴歸到更復雜的非綫性迴歸、麵闆數據迴歸，甚至是與時間序列結閤的迴歸模型。更令我期待的是，書中是否能夠包含大量的案例分析，特彆是能夠結閤中國本土的實際情況，例如在中國經濟、金融、社會學等領域中，迴歸模型是如何被應用於解決實際問題的。我希望能從中學習到不僅僅是理論知識，更重要的是分析問題的思路和方法，以及如何規避常見的統計陷阱。如果這本書能夠成為我理解和掌握迴歸模型，並且能夠靈活運用這些知識來解決我所麵臨的科研或工作中的實際問題，那麼它無疑將是我的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我的目光首先被“迴歸模型”這幾個字牢牢吸引。在統計學的大韆世界裏，迴歸模型無疑是解釋變量關係、預測未知的一種極其強大的工具，它像是連接觀測數據與潛在規律的一座橋梁。而“中國人民大學統計與精算係列教材”這個標識，則讓我對這本書的品質有瞭更高的期待，畢竟人大在統計領域的聲譽和教學水平是毋庸置疑的。我一直希望能夠深入理解迴歸分析的理論精髓，不僅僅是學會如何套用公式，而是能夠透徹地理解各種模型背後的統計原理，比如參數估計的意義、假設檢驗的邏輯、以及模型的適用條件和局限性。我特彆希望書中能夠清晰地闡述從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，再到廣義綫性模型等不同類型的迴歸方法，並且能夠詳細講解如何進行模型選擇、診斷和改進。此外，我非常看重教材的實操性，期待書中能夠提供豐富的實例，並且指導我如何利用常見的統計軟件（例如R、Python）來進行模型的實現和分析。如果這本書能夠讓我真正掌握迴歸模型這一利器，並且能夠靈活地運用它來分析復雜的數據，解決實際問題，那麼它的價值將不可估量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，特彆是“迴歸模型”這部分，讓我聯想到我在學習統計學過程中遇到的諸多挑戰。很多時候，理論知識雖然紮實，但如何將其轉化為解決實際問題的能力卻始終是一道坎。而“中國人民大學統計與精算係列教材”的標簽，則讓我對其內容質量充滿瞭信心。我一直相信，頂尖學府的教材，往往是經過無數次打磨和驗證的精華。我希望這本書能夠係統性地介紹迴歸分析的核心概念和技術。從最基礎的散點圖、相關性分析，到簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，再到可能涉及的邏輯迴歸、泊鬆迴歸等廣義綫性模型。更重要的是，我期待它能深入講解模型擬閤的統計學原理，比如最小二乘法、極大似然估計等等，並詳細闡述如何進行模型診斷，包括殘差分析、多重共綫性檢驗、異方差檢驗等，以及如何利用這些診斷結果來優化模型。我非常看重教材的實踐指導性，希望書中能夠提供清晰的代碼示例，演示如何使用主流的統計軟件（如R、Python、SAS等）來實現迴歸模型的構建、估計、檢驗和預測。如果這本書能讓我不僅知其然，更能知其所以然，並且能夠獨立地完成一個完整的迴歸分析項目，那麼它將是我統計學學習旅程中的一次重要飛躍。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先是被它封麵傳遞齣的那種嚴謹和厚重感所吸引。作為一名對數據分析抱有濃厚興趣的學習者，我一直在尋找一本既有理論深度，又不失操作指導性的教材。而“中國人民大學統計與精算係列教材”這個定位，一下子就點燃瞭我內心的渴望。我對統計學領域，特彆是建模方麵有著一種近乎癡迷的熱情，總覺得數據中蘊藏著無數值得探索的秘密。我認為，迴歸模型就像一把萬能鑰匙，能夠打開通往理解數據背後復雜關係的大門。我希望這本書能夠帶領我深入理解迴歸分析的精髓，不僅僅是掌握各種模型的使用技巧，更重要的是能夠理解它們背後的統計原理、假設條件以及適用範圍。比如，我一直對模型診斷和選擇的藝術感到好奇，如何判斷一個模型的好壞？如何避免過擬閤和欠擬閤？書中能否提供一些行之有效的策略和方法？我尤其期待它能通過一些具有中國特色的實際案例，來闡釋迴歸模型在分析中國經濟、社會、金融等領域問題時的獨特應用和挑戰。如果這本書能讓我對這些問題有更深刻的洞見，並且能夠清晰地指導我如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力，那它就將是我學習道路上不可或缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，一開始吸引我的是“迴歸模型”這四個字，感覺這東西在統計學裏太基礎也太核心瞭。我一直對如何從數據中找齣規律，預測未來趨勢很感興趣，而迴歸分析無疑是實現這一目標的關鍵工具。尤其是在我們這個信息爆炸的時代，無論是市場分析、經濟預測，還是社會現象的研究，都離不開迴歸模型的身影。這本書既然被放在瞭“中國人民大學統計與精算係列教材”的標題下，我自然對它的專業性和權威性抱有很高的期待。人大的統計學科在國內的地位一直非常靠前，他們的教材往往代錶瞭國內統計學教學的先進水平。我希望這本書能係統地梳理迴歸模型的理論基礎，從最簡單的綫性迴歸開始，逐步深入到多元迴歸、非綫性迴歸，甚至可能包括一些更高級的模型，比如時間序列迴歸或者麵闆數據迴歸。更重要的是，我期待它能提供豐富的實際案例，並清晰地講解如何利用統計軟件（比如R或者Python）來實現模型的構建、檢驗和解釋。畢竟，理論學得再好，最終還是要落地到解決實際問題上。這本書能否成為我理解和應用迴歸模型，從而在我的研究或工作中取得突破的有力助手，是我最關心的。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯,希望對學習有幫助

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

非常非常不錯非常不錯非常不錯非常非常不錯非常不錯非常不錯

評分☆☆☆☆☆

正版圖書

評分☆☆☆☆☆

公司員工學習資料，挺好

評分☆☆☆☆☆

一點

評分☆☆☆☆☆

非常有幫助，京東配送員冒雪及時送來，令人感動。

評分☆☆☆☆☆

自學

評分☆☆☆☆☆

孟老師的書絕對值得一讀！