线性和广义线性混合模型及其统计诊断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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费宇，陈飞，喻达磊，韩俊林 著

图书标签:

• 线性模型
• 广义线性模型
• 混合模型
• 统计诊断
• 回归分析
• 方差分析
• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 生物统计

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030364791

版次：1

商品编码：11894634

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

页数：165

字数：208000

正文语种：中文

内容简介

　　《线性和广义线性混合模型及其统计诊断》系统介绍线性混合模型和广义线性混合模型的基本理论和方法。主要包括两类模型的参数估计、假设检验、置信区域和统计诊断问题。重点是两类模型的统计诊断分析，采用数据删除方法研究两类模型影响点的探测问题，基于EM算法中的Q函数，来构建影响度量——广义Cook统计量，解决了一般方差结构的两类混合模型统计诊断的困难。而且，获得的影响度量有很好的统计意义，能够方便地用于全参数（均值参数与方差参数）和部分参数（均值参数或方差参数）的诊断分析。
　　《线性和广义线性混合模型及其统计诊断》可以作为统计专业高年级本科生及研究生的教材和参考书，也可以作为数学、生物、医学和经济等领域教师和研究人员的参考书。

内页插图

目录

前言

第1章 引论
1．1 线性模型简介
1．1．1 普通线性模型
1．1．2 广义线性模型
1．1．3 线性混合模型
1．1．4 广义线性混合模型
1．2 统计诊断概述
1．2．1 统计诊断的含义
1．2．2 统计诊断的主要方法
1．3 预备知识
1．3．1 矩阵代数
1．3．2 矩阵微商

第2章 线性混合模型
2．1 模型简介
2．2 线性混合模型的常见类型
2．2．1 方差分量模型
2．2．2 纵向模型
2．3 参数估计
2．3．1 最大似然估计
2．3．2 限制最大似然估计
2．3．3 非正态假定下方差分量参数的估计方法
2．4 假设检验和置信区域
2．4．1 假设检验
2．4．2 置信区域
2．5 随机效应的预测及模型选择
2．5．1 随机效应的预测问题
2．5．2 模型选择
2．6 模拟分析

第3章 线性混合模型的统计诊断
3．1 Cook统计量和文献回顾
3．2 基于似然函数的影响分析
3．2．1 基于似然函数的Cook距离
3．2．2 实例分析
3．2．3 模拟分析
3．3 基于Q函数的影响分析
3．3．1 基于Q函数的Cook距离
3．3．2 实例分析
3．3．3 观测值水平的影响分析
3．3．4 模拟分析

第4章 广义线性混合模型
4．1 模型简介
4．2 参数估计问题
4．2．1 边际似然函数的数值计算
4．2．2 基于EM-算法的最大似然估计
4．2．3 基于条件似然的参数估计
4．2．4 基于广义矩方法的参数估计
4．3 估计量的大样本性质
4．3．1 当随机效应维数固定时固定效应和随机效应的最大似然／分层最大似然估计的大样本性质
4．3．2 当随机效应维数发散时固定效应和方差分量参数的最大似然估计的大样本性质
4．4 区间估计、预测误差和假设检验
4．4．1 固定效应的区间估计和随机效应的预测误差
4．4．2 固定效应和方差分量参数的假设检验问题
4．5 模型选择：从条件模型出发
4．6 实例分析：离散时间序列模型的参数估计

第5章 广义线性混合模型的统计诊断
5．1 基于似然函数的影响分析
5．2 基于Q函数的影响分析
5．2．1 基于EM算法对模型进行参数估计
5．2．2 基于Q的COOk型统计量QD
5．2．3 基于丑臼的COOk型统计量QD
5．3 随机效应是交叉的情况
5．3．1 实验介绍
5．3．2 对蝾螈数据的影响分析
5．4 扰动选择问题

附录
A．1
第3章 附录表
A．2
第5章 附录表

参考文献
索引

前言/序言

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 书籍简介 本书聚焦于深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的前沿发展与实际应用。随着计算能力的飞速提升和大数据的普及，以神经网络为核心的深度学习模型已彻底革新了我们理解和处理人类语言的方式。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨从基础理论到最新模型架构的构建、训练与部署的全过程。 第一部分：深度学习与自然语言处理基础回顾 本部分将为读者打下坚实的理论基础。首先，我们会详细回顾机器学习中的关键概念，并着重介绍深度神经网络的基本结构，包括前馈网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。随后，我们将深入探讨这些模型在文本表示学习中的应用，重点分析词嵌入（Word Embeddings）技术的演进，从早期的统计方法（如TF-IDF）过渡到基于神经网络的词向量模型，如Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe。我们将细致剖析这些向量化技术如何捕获词汇的语义和句法关系，为后续复杂模型的输入做好准备。 第二部分：序列建模的革命：循环网络与注意力机制 序列建模是NLP的核心挑战之一。本章将系统梳理处理变长序列数据的经典方法。我们首先会详尽介绍循环神经网络（RNN）及其局限性，特别是梯度消失和梯度爆炸问题。随后，我们将深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释它们如何通过复杂的门控结构实现对长期依赖信息的有效捕获。 然而，序列建模的真正突破点在于注意力机制（Attention Mechanism）的引入。本书将详细阐述自注意力（Self-Attention）的数学原理，解释其如何允许模型在处理序列的不同部分时动态地分配权重。我们将分析注意力机制如何克服传统RNN在长距离依赖建模上的瓶颈，并为下一代模型——Transformer奠定理论基础。 第三部分：Transformer架构的深入解析 Transformer模型自2017年提出以来，已成为现代NLP的基石。本部分将用大量篇幅专注于Transformer架构的完整拆解。我们将逐层解析编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构，详细描述多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程，以及前馈子层、残差连接和层归一化的作用。我们将通过清晰的图示和公式推导，确保读者能够透彻理解模型内部的数据流向和信息转换机制。 第四部分：预训练语言模型（PLM）的兴起与应用 预训练语言模型（PLM）是当前NLP领域最热门的方向。本部分将聚焦于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）家族模型及其关键变体，如RoBERTa、ALBERT和ELECTRA。我们将详细讨论双向训练策略、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学。随后，我们会深入探讨如何针对下游任务（如文本分类、命名实体识别、问答系统）对这些PLM进行微调（Fine-tuning）的实践步骤与技巧。 此外，我们还将介绍以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）生成模型。我们将对比BERT和GPT在预训练目标、模型结构和应用场景上的本质区别，并探讨指令微调（Instruction Tuning）和提示工程（Prompt Engineering）等新兴技术，以充分释放大型语言模型（LLM）的潜力。 第五部分：高级NLP任务的深度模型实现 本部分将结合前述理论，探讨深度学习模型在几个关键NLP任务中的具体实现。 1. 机器翻译（Machine Translation）：从早期的基于RNN的Seq2Seq模型，到纯Transformer架构的神经机器翻译（NMT），我们将分析Beam Search等解码策略，并讨论低资源语言翻译的挑战与对策。 2. 文本摘要（Text Summarization）：区分抽取式摘要与生成式摘要，重点分析如何使用Pointer-Generator网络或基于Transformer的抽象模型来生成流畅且信息准确的摘要。 3. 问答系统与信息抽取：研究如何利用预训练模型在SQuAD等数据集上构建阅读理解模型，以及如何使用序列标注方法进行命名实体识别（NER）和关系抽取。 第六部分：模型的可解释性、效率与伦理考量 随着模型规模的增大，对其行为的理解变得至关重要。本章将探讨模型可解释性（XAI）的方法，如梯度可视化和注意力权重分析，以洞察模型决策过程。同时，鉴于部署的实际需求，我们将讨论模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以提高推理速度并减小模型体积。 最后，本书将以负责任的AI为收尾，讨论大型语言模型中存在的偏见、公平性问题以及如何进行对抗性攻击的防御策略，引导读者在追求技术先进性的同时，关注模型的社会影响。 本书内容紧跟国际学术界和工业界最新的研究进展，提供了大量的代码示例（基于PyTorch/TensorFlow）和实战案例，是致力于深入理解和应用深度学习驱动的自然语言处理技术的工程师、研究人员和高级学生的理想参考资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望提升数据分析能力的业余爱好者，我一直对各种高级统计模型感到好奇，尤其是那些能够处理更复杂数据结构的。这本书的名称听起来就很高大上，我对线性混合模型和广义线性混合模型如何能够同时处理固定效应和随机效应感到非常着迷。我希望书中能用相对易懂的语言解释这些模型的“核心思想”，比如随机效应到底代表什么，为什么我们需要引入它们。对于广义线性混合模型，我非常想知道它和普通线性回归模型有什么本质区别，以及它如何能够处理像计数、比例这样的数据。书中关于“统计诊断”的部分更是引起了我的兴趣，我总是担心自己的模型拟合得不够好，或者存在一些我没有注意到的问题。我希望书中能够提供一些“一看就懂”的诊断方法，告诉我如何判断我的模型是否可靠，是否存在异常值或者其他潜在的错误。如果书中还能提供一些关于如何使用常用统计软件（比如R）来实现这些模型和诊断的指导，哪怕是简单的示例，那对我来说将是巨大的帮助。我期待这本书能够像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进这些复杂模型的殿堂，让我能够更有信心地去分析我的数据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的统计分析师，我一直致力于探索更先进、更灵活的统计建模技术，以应对日益增长的数据复杂性和分析需求。线性和广义线性混合模型（LMMs/GLMMs）正是近年来越来越受到关注的领域，其能够灵活处理具有层次结构、重复测量、时间序列等特征的数据，对于很多实际应用场景都具有不可替代的价值。我对于书中关于模型构建的细节非常感兴趣，比如如何精确地定义固定效应和随机效应，以及如何选择恰当的方差-协方差结构来刻画随机效应之间的关系。在广义线性混合模型部分，我希望能看到对不同连接函数（如log、logit、probit）的详细介绍，以及如何根据响应变量的类型选择合适的连接函数。此外，模型的解释性也是我非常看重的一点。书中是否会提供清晰的指导，如何解释固定效应的回归系数，以及如何理解和评估随机效应方差分量的实际意义。模型诊断方面，我期待书中能涵盖从残差分析、模型拟合度检验到模型稳健性评估等各个层面，并提供实际操作的步骤和注意事项。例如，如何识别和处理模型中的潜在问题，如多重共线性、异方差性、非正态性等，并提供相应的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读统计学博士的学生，我的研究方向涉及到对复杂生物医学数据的分析，其中经常遇到具有分组效应和时间效应的数据。我一直在寻找一本能够系统性地介绍混合效应模型，并且能够深入讲解其统计诊断的书籍。这本书的标题“线性和广义线性混合模型及其统计诊断”正是我所期盼的。我非常期待书中能够详细阐述线性混合模型的数学原理，例如其基于方差组、BLUPs（Best Linear Unbiased Predictors）的估计方法，以及如何理解和解释随机效应的方差分量。在广义线性混合模型方面，我希望书中能覆盖到各种非正态分布的响应变量，例如泊松分布（用于计数数据）、二项分布（用于比例数据）等，并详细介绍如何选择合适的连接函数和方差函数。统计诊断是模型应用过程中至关重要的一环，我希望书中能提供详尽的指导，如何进行模型诊断，包括残差分析、离群点检测、模型拟合度的评估等，并且能够深入讲解这些诊断工具的原理和应用。如果书中能包含针对混合模型特有的诊断方法，例如对随机效应的诊断，那将对我非常有帮助。最后，我希望书中能提供丰富的案例研究，最好是涉及生物医学领域，能够帮助我将理论知识转化为实际应用能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学充满热情的爱好者，尤其被那些能够解释复杂现象的统计模型所吸引。线性混合模型和广义线性混合模型听起来就充满了深度和广度，它们能够同时考虑固定效应和随机效应，这对于分析那些具有分组或重复测量特征的数据来说，无疑是一个强大的工具。我非常好奇书中是如何解释“广义”这个概念的，它是否意味着模型能够处理非正态分布的响应变量，例如计数数据或二分类数据，并且能够通过连接函数来桥接线性预测器和响应变量的期望值。在统计诊断方面，我希望书中能够深入探讨模型诊断的重要性，以及提供一套系统性的方法来评估模型的拟合优度。这包括如何检查模型的残差，例如随机化残差、标准化残差等，以及如何理解这些残差图所传达的信息。此外，对于随机效应的诊断，书中是否会介绍一些检验方法，比如对随机效应方差分量进行显著性检验，或者可视化随机效应的分布情况。我还特别关注书中对异常值和离群点的处理，以及如何识别和处理可能影响模型结果的潜在问题。如果书中能够提供一些关于模型选择和模型比较的指导，例如如何利用信息准则（AIC、BIC）来选择最佳模型，或者如何进行似然比检验来比较嵌套模型，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，深邃的蓝色背景配上简洁的白色字体，有一种沉稳而学术的质感。作为一名初涉统计建模的科研工作者，我一直对那些能够处理复杂数据结构的统计方法感到好奇，尤其是在生物统计和医学研究领域，数据往往具有层级性、重复测量等特点，而线性混合模型恰恰是解决这些问题的利器。我特别期待书中能详细阐述线性混合模型的原理，例如随机效应是如何引入的，它们与固定效应的根本区别是什么，以及如何在实际操作中选择合适的随机效应结构。我非常关注模型的假设条件，比如残差的正态性、同方差性以及随机效应之间的协方差结构，书中能否提供清晰易懂的解释和实际的检验方法，这将对我理解和应用模型至关重要。此外，模型的拟合和参数估计也是我关注的重点，例如最大似然估计（ML）和限制性最大似然估计（REML）的区别，以及它们各自的优缺点。最后，我对书中可能包含的案例研究非常感兴趣，希望通过实际的例子来加深对理论知识的理解，例如如何使用R语言或其他统计软件来实现模型的构建、拟合和结果解读，能够帮助我更快地将所学知识应用于我的研究课题中，解决实际遇到的数据分析难题。

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