綫性和廣義綫性混閤模型及其統計診斷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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費宇，陳飛，喻達磊，韓俊林 著

圖書標籤:

• 綫性模型
• 廣義綫性模型
• 混閤模型
• 統計診斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 生物統計

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030364791

版次：1

商品編碼：11894634

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-03-01

用紙：膠版紙

頁數：165

字數：208000

正文語種：中文

內容簡介

　　《綫性和廣義綫性混閤模型及其統計診斷》係統介紹綫性混閤模型和廣義綫性混閤模型的基本理論和方法。主要包括兩類模型的參數估計、假設檢驗、置信區域和統計診斷問題。重點是兩類模型的統計診斷分析，采用數據刪除方法研究兩類模型影響點的探測問題，基於EM算法中的Q函數，來構建影響度量——廣義Cook統計量，解決瞭一般方差結構的兩類混閤模型統計診斷的睏難。而且，獲得的影響度量有很好的統計意義，能夠方便地用於全參數（均值參數與方差參數）和部分參數（均值參數或方差參數）的診斷分析。
　　《綫性和廣義綫性混閤模型及其統計診斷》可以作為統計專業高年級本科生及研究生的教材和參考書，也可以作為數學、生物、醫學和經濟等領域教師和研究人員的參考書。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 引論
1．1 綫性模型簡介
1．1．1 普通綫性模型
1．1．2 廣義綫性模型
1．1．3 綫性混閤模型
1．1．4 廣義綫性混閤模型
1．2 統計診斷概述
1．2．1 統計診斷的含義
1．2．2 統計診斷的主要方法
1．3 預備知識
1．3．1 矩陣代數
1．3．2 矩陣微商

第2章 綫性混閤模型
2．1 模型簡介
2．2 綫性混閤模型的常見類型
2．2．1 方差分量模型
2．2．2 縱嚮模型
2．3 參數估計
2．3．1 最大似然估計
2．3．2 限製最大似然估計
2．3．3 非正態假定下方差分量參數的估計方法
2．4 假設檢驗和置信區域
2．4．1 假設檢驗
2．4．2 置信區域
2．5 隨機效應的預測及模型選擇
2．5．1 隨機效應的預測問題
2．5．2 模型選擇
2．6 模擬分析

第3章 綫性混閤模型的統計診斷
3．1 Cook統計量和文獻迴顧
3．2 基於似然函數的影響分析
3．2．1 基於似然函數的Cook距離
3．2．2 實例分析
3．2．3 模擬分析
3．3 基於Q函數的影響分析
3．3．1 基於Q函數的Cook距離
3．3．2 實例分析
3．3．3 觀測值水平的影響分析
3．3．4 模擬分析

第4章 廣義綫性混閤模型
4．1 模型簡介
4．2 參數估計問題
4．2．1 邊際似然函數的數值計算
4．2．2 基於EM-算法的最大似然估計
4．2．3 基於條件似然的參數估計
4．2．4 基於廣義矩方法的參數估計
4．3 估計量的大樣本性質
4．3．1 當隨機效應維數固定時固定效應和隨機效應的最大似然／分層最大似然估計的大樣本性質
4．3．2 當隨機效應維數發散時固定效應和方差分量參數的最大似然估計的大樣本性質
4．4 區間估計、預測誤差和假設檢驗
4．4．1 固定效應的區間估計和隨機效應的預測誤差
4．4．2 固定效應和方差分量參數的假設檢驗問題
4．5 模型選擇：從條件模型齣發
4．6 實例分析：離散時間序列模型的參數估計

第5章 廣義綫性混閤模型的統計診斷
5．1 基於似然函數的影響分析
5．2 基於Q函數的影響分析
5．2．1 基於EM算法對模型進行參數估計
5．2．2 基於Q的COOk型統計量QD
5．2．3 基於醜臼的COOk型統計量QD
5．3 隨機效應是交叉的情況
5．3．1 實驗介紹
5．3．2 對蠑螈數據的影響分析
5．4 擾動選擇問題

附錄
A．1
第3章 附錄錶
A．2
第5章 附錄錶

參考文獻
索引

前言/序言

深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐 書籍簡介 本書聚焦於深度學習技術在自然語言處理（NLP）領域的前沿發展與實際應用。隨著計算能力的飛速提升和大數據的普及，以神經網絡為核心的深度學習模型已徹底革新瞭我們理解和處理人類語言的方式。本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的視角，探討從基礎理論到最新模型架構的構建、訓練與部署的全過程。 第一部分：深度學習與自然語言處理基礎迴顧 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。首先，我們會詳細迴顧機器學習中的關鍵概念，並著重介紹深度神經網絡的基本結構，包括前饋網絡（FNN）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。隨後，我們將深入探討這些模型在文本錶示學習中的應用，重點分析詞嵌入（Word Embeddings）技術的演進，從早期的統計方法（如TF-IDF）過渡到基於神經網絡的詞嚮量模型，如Word2Vec（Skip-gram與CBOW）、GloVe。我們將細緻剖析這些嚮量化技術如何捕獲詞匯的語義和句法關係，為後續復雜模型的輸入做好準備。 第二部分：序列建模的革命：循環網絡與注意力機製 序列建模是NLP的核心挑戰之一。本章將係統梳理處理變長序列數據的經典方法。我們首先會詳盡介紹循環神經網絡（RNN）及其局限性，特彆是梯度消失和梯度爆炸問題。隨後，我們將深入探討長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，解釋它們如何通過復雜的門控結構實現對長期依賴信息的有效捕獲。 然而，序列建模的真正突破點在於注意力機製（Attention Mechanism）的引入。本書將詳細闡述自注意力（Self-Attention）的數學原理，解釋其如何允許模型在處理序列的不同部分時動態地分配權重。我們將分析注意力機製如何剋服傳統RNN在長距離依賴建模上的瓶頸，並為下一代模型——Transformer奠定理論基礎。 第三部分：Transformer架構的深入解析 Transformer模型自2017年提齣以來，已成為現代NLP的基石。本部分將用大量篇幅專注於Transformer架構的完整拆解。我們將逐層解析編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的結構，詳細描述多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算過程，以及前饋子層、殘差連接和層歸一化的作用。我們將通過清晰的圖示和公式推導，確保讀者能夠透徹理解模型內部的數據流嚮和信息轉換機製。 第四部分：預訓練語言模型（PLM）的興起與應用 預訓練語言模型（PLM）是當前NLP領域最熱門的方嚮。本部分將聚焦於BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）傢族模型及其關鍵變體，如RoBERTa、ALBERT和ELECTRA。我們將詳細討論雙嚮訓練策略、掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的設計哲學。隨後，我們會深入探討如何針對下遊任務（如文本分類、命名實體識彆、問答係統）對這些PLM進行微調（Fine-tuning）的實踐步驟與技巧。 此外，我們還將介紹以GPT係列為代錶的自迴歸（Autoregressive）生成模型。我們將對比BERT和GPT在預訓練目標、模型結構和應用場景上的本質區彆，並探討指令微調（Instruction Tuning）和提示工程（Prompt Engineering）等新興技術，以充分釋放大型語言模型（LLM）的潛力。 第五部分：高級NLP任務的深度模型實現 本部分將結閤前述理論，探討深度學習模型在幾個關鍵NLP任務中的具體實現。 1. 機器翻譯（Machine Translation）：從早期的基於RNN的Seq2Seq模型，到純Transformer架構的神經機器翻譯（NMT），我們將分析Beam Search等解碼策略，並討論低資源語言翻譯的挑戰與對策。 2. 文本摘要（Text Summarization）：區分抽取式摘要與生成式摘要，重點分析如何使用Pointer-Generator網絡或基於Transformer的抽象模型來生成流暢且信息準確的摘要。 3. 問答係統與信息抽取：研究如何利用預訓練模型在SQuAD等數據集上構建閱讀理解模型，以及如何使用序列標注方法進行命名實體識彆（NER）和關係抽取。 第六部分：模型的可解釋性、效率與倫理考量 隨著模型規模的增大，對其行為的理解變得至關重要。本章將探討模型可解釋性（XAI）的方法，如梯度可視化和注意力權重分析，以洞察模型決策過程。同時，鑒於部署的實際需求，我們將討論模型壓縮技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization），以提高推理速度並減小模型體積。 最後，本書將以負責任的AI為收尾，討論大型語言模型中存在的偏見、公平性問題以及如何進行對抗性攻擊的防禦策略，引導讀者在追求技術先進性的同時，關注模型的社會影響。 本書內容緊跟國際學術界和工業界最新的研究進展，提供瞭大量的代碼示例（基於PyTorch/TensorFlow）和實戰案例，是緻力於深入理解和應用深度學習驅動的自然語言處理技術的工程師、研究人員和高級學生的理想參考資料。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的統計分析師，我一直緻力於探索更先進、更靈活的統計建模技術，以應對日益增長的數據復雜性和分析需求。綫性和廣義綫性混閤模型（LMMs/GLMMs）正是近年來越來越受到關注的領域，其能夠靈活處理具有層次結構、重復測量、時間序列等特徵的數據，對於很多實際應用場景都具有不可替代的價值。我對於書中關於模型構建的細節非常感興趣，比如如何精確地定義固定效應和隨機效應，以及如何選擇恰當的方差-協方差結構來刻畫隨機效應之間的關係。在廣義綫性混閤模型部分，我希望能看到對不同連接函數（如log、logit、probit）的詳細介紹，以及如何根據響應變量的類型選擇閤適的連接函數。此外，模型的解釋性也是我非常看重的一點。書中是否會提供清晰的指導，如何解釋固定效應的迴歸係數，以及如何理解和評估隨機效應方差分量的實際意義。模型診斷方麵，我期待書中能涵蓋從殘差分析、模型擬閤度檢驗到模型穩健性評估等各個層麵，並提供實際操作的步驟和注意事項。例如，如何識彆和處理模型中的潛在問題，如多重共綫性、異方差性、非正態性等，並提供相應的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，深邃的藍色背景配上簡潔的白色字體，有一種沉穩而學術的質感。作為一名初涉統計建模的科研工作者，我一直對那些能夠處理復雜數據結構的統計方法感到好奇，尤其是在生物統計和醫學研究領域，數據往往具有層級性、重復測量等特點，而綫性混閤模型恰恰是解決這些問題的利器。我特彆期待書中能詳細闡述綫性混閤模型的原理，例如隨機效應是如何引入的，它們與固定效應的根本區彆是什麼，以及如何在實際操作中選擇閤適的隨機效應結構。我非常關注模型的假設條件，比如殘差的正態性、同方差性以及隨機效應之間的協方差結構，書中能否提供清晰易懂的解釋和實際的檢驗方法，這將對我理解和應用模型至關重要。此外，模型的擬閤和參數估計也是我關注的重點，例如最大似然估計（ML）和限製性最大似然估計（REML）的區彆，以及它們各自的優缺點。最後，我對書中可能包含的案例研究非常感興趣，希望通過實際的例子來加深對理論知識的理解，例如如何使用R語言或其他統計軟件來實現模型的構建、擬閤和結果解讀，能夠幫助我更快地將所學知識應用於我的研究課題中，解決實際遇到的數據分析難題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀統計學博士的學生，我的研究方嚮涉及到對復雜生物醫學數據的分析，其中經常遇到具有分組效應和時間效應的數據。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹混閤效應模型，並且能夠深入講解其統計診斷的書籍。這本書的標題“綫性和廣義綫性混閤模型及其統計診斷”正是我所期盼的。我非常期待書中能夠詳細闡述綫性混閤模型的數學原理，例如其基於方差組、BLUPs（Best Linear Unbiased Predictors）的估計方法，以及如何理解和解釋隨機效應的方差分量。在廣義綫性混閤模型方麵，我希望書中能覆蓋到各種非正態分布的響應變量，例如泊鬆分布（用於計數數據）、二項分布（用於比例數據）等，並詳細介紹如何選擇閤適的連接函數和方差函數。統計診斷是模型應用過程中至關重要的一環，我希望書中能提供詳盡的指導，如何進行模型診斷，包括殘差分析、離群點檢測、模型擬閤度的評估等，並且能夠深入講解這些診斷工具的原理和應用。如果書中能包含針對混閤模型特有的診斷方法，例如對隨機效應的診斷，那將對我非常有幫助。最後，我希望書中能提供豐富的案例研究，最好是涉及生物醫學領域，能夠幫助我將理論知識轉化為實際應用能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望提升數據分析能力的業餘愛好者，我一直對各種高級統計模型感到好奇，尤其是那些能夠處理更復雜數據結構的。這本書的名稱聽起來就很高大上，我對綫性混閤模型和廣義綫性混閤模型如何能夠同時處理固定效應和隨機效應感到非常著迷。我希望書中能用相對易懂的語言解釋這些模型的“核心思想”，比如隨機效應到底代錶什麼，為什麼我們需要引入它們。對於廣義綫性混閤模型，我非常想知道它和普通綫性迴歸模型有什麼本質區彆，以及它如何能夠處理像計數、比例這樣的數據。書中關於“統計診斷”的部分更是引起瞭我的興趣，我總是擔心自己的模型擬閤得不夠好，或者存在一些我沒有注意到的問題。我希望書中能夠提供一些“一看就懂”的診斷方法，告訴我如何判斷我的模型是否可靠，是否存在異常值或者其他潛在的錯誤。如果書中還能提供一些關於如何使用常用統計軟件（比如R）來實現這些模型和診斷的指導，哪怕是簡單的示例，那對我來說將是巨大的幫助。我期待這本書能夠像一位循循善誘的老師，帶領我一步步走進這些復雜模型的殿堂，讓我能夠更有信心地去分析我的數據。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學充滿熱情的愛好者，尤其被那些能夠解釋復雜現象的統計模型所吸引。綫性混閤模型和廣義綫性混閤模型聽起來就充滿瞭深度和廣度，它們能夠同時考慮固定效應和隨機效應，這對於分析那些具有分組或重復測量特徵的數據來說，無疑是一個強大的工具。我非常好奇書中是如何解釋“廣義”這個概念的，它是否意味著模型能夠處理非正態分布的響應變量，例如計數數據或二分類數據，並且能夠通過連接函數來橋接綫性預測器和響應變量的期望值。在統計診斷方麵，我希望書中能夠深入探討模型診斷的重要性，以及提供一套係統性的方法來評估模型的擬閤優度。這包括如何檢查模型的殘差，例如隨機化殘差、標準化殘差等，以及如何理解這些殘差圖所傳達的信息。此外，對於隨機效應的診斷，書中是否會介紹一些檢驗方法，比如對隨機效應方差分量進行顯著性檢驗，或者可視化隨機效應的分布情況。我還特彆關注書中對異常值和離群點的處理，以及如何識彆和處理可能影響模型結果的潛在問題。如果書中能夠提供一些關於模型選擇和模型比較的指導，例如如何利用信息準則（AIC、BIC）來選擇最佳模型，或者如何進行似然比檢驗來比較嵌套模型，那將對我非常有幫助。

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