綫性迴歸分析導論（原書第5版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 道格拉斯C.濛哥馬利，[美] 伊麗莎白 A.派剋，[美] G.傑弗裏·瓦伊寜 著，王辰勇 譯

圖書標籤:

• 綫性迴歸
• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 模型構建
• 統計建模
• 第五版
• 應用統計
• 概率統計

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111532828

版次：1

商品編碼：11905617

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 統計學精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：484

內容簡介

　　本書是世界公認的《迴歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹瞭當今統計學中用到的傳統迴歸方法，還補充介紹瞭尖端科學研究中不太常見的迴歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學經驗和實際應用經驗，使得本書理論和應用並重，還給齣實際應用中應該注意的問題。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS軟件外,還融入瞭新流行的JMP軟件和R軟件，來闡釋相關技術方法。配套資源很豐富，數據、教學PPT等可免費下載。

目錄

譯者序前言第1章　導引11.1　迴歸與建模11.2　數據收集41.3　迴歸的用途71.4　計算機的角色7第2章　簡單綫性迴歸92.1　簡單綫性迴歸模型92.2　迴歸參數的最小二乘估計92.2.1　β0與β1的估計92.2.2　最小二乘估計量的性質與迴歸模型擬閤132.2.3　σ2的估計142.2.4　簡單綫性迴歸模型的另一種形式152.3　斜率與截距的假設檢驗152.3.1　使用t檢驗162.3.2　迴歸顯著性檢驗162.3.3　方差分析182.4　簡單綫性迴歸的區間估計202.4.1　β0、β1與σ2的置信區間202.4.2　響應變量均值的區間估計212.5　新觀測值的預測232.6　決定係數242.7　迴歸在服務業中的應用252.8　使用SAS和R做迴歸分析272.9　對迴歸用途的若乾思考292.10　過原點迴歸312.11　極大似然估計352.12　迴歸變量x為隨機變量的情形362.12.1　x與y的聯閤分布362.12.2　x與y的正態聯閤分布：相關模型37習題40第3章　多元綫性迴歸473.1　多元迴歸模型473.2　模型參數的估計493.2.1　迴歸係數的最小二乘估計493.2.2　最小二乘法的幾何解釋553.2.3　最小二乘估計量的性質553.2.4　σ2的估計563.2.5　多元迴歸中散點圖的不適用性573.2.6　極大似然估計583.3　多元迴歸中的假設檢驗593.3.1　迴歸顯著性檢驗593.3.2　單個迴歸係數的檢驗與迴歸係數子集的檢驗613.3.3　X中列為正交列的特例653.3.4　一般綫性假設的檢驗663.4　多元迴歸中的置信區間683.4.1　迴歸係數的置信區間683.4.2　響應變量均值的置信區間估計693.4.3　迴歸係數的聯閤置信區間703.5　新觀測值的預測723.6　病人滿意度數據的多元迴歸模型733.7　對基本多元綫性迴歸使用SAS與R743.8　多元迴歸中所隱含的外推法773.9　標準化迴歸係數793.10　多重共綫性823.11　迴歸係數為什麼有錯誤的正負號84習題85第4章　模型適用性檢驗914.1　導引914.2　殘差分析914.2.1　殘差的定義914.2.2　殘差尺度化方法924.2.3　殘差圖974.2.4　偏迴歸圖與偏殘差圖1004.2.5　使用Minitab、SAS與R做殘差分析1024.2.6　殘差的其他作圖與分析方法1044.3　PRESS統計量1054.4　離群點的探測與處理1064.5　迴歸模型的失擬1084.5.1　失擬的正規檢驗1094.5.2　通過近鄰點估計純誤差112習題116第5章　修正模型不適用性的變換與加權1205.1　導引1205.2　方差穩定化變換1205.3　模型綫性化變換1235.4　選擇變換的分析方法1275.4.1　對y進行變換：博剋斯考剋斯方法1275.4.2　對迴歸變量進行變換1295.5　廣義最小二乘與加權最小二乘1315.5.1　廣義最小二乘1315.5.2　加權最小二乘1335.5.3　若乾實用問題1335.6　帶有隨機效應的迴歸模型1355.6.1　子抽樣1355.6.2　含有單一隨機效應的迴歸模型的一般情形1405.6.3　混閤模型在迴歸中的重要性142習題142第6章　杠杆與強影響的診斷1496.1　探測強影響觀測值的重要性1496.2　杠杆1506.3　強影響的度量：庫剋D距離1526.4　強影響的度量：DFFITS與DFBETAS1536.5　模型性能的度量1556.6　探測強影響觀測值的群體1566.7　強影響觀測值的處理156習題157第7章　多項式迴歸模型1587.1　導引1587.2　單變量的多項式模型1587.2.1　基本原理1587.2.2　分段多項式擬閤（樣條）1627.2.3　多項式與三角式1667.3　非參數迴歸1677.3.1　核迴歸1677.3.2　局部加權迴歸1687.3.3　最後的警告1717.4　兩個或更多變量的多項式模型1717.5　正交多項式177習題180第8章　指示變量1858.1　指示變量的一般概念1858.2　關於指示變量用途的評注1948.2.1　指示變量與指定代碼迴歸1948.2.2　用指示變量代替定量迴歸變量1958.3　方差分析的迴歸方法195習題199第9章　多重共綫性2039.1　導引2039.2　多重共綫性的來源2039.3　多重共綫性的影響2059.4　多重共綫性的診斷2099.4.1　考察協方差矩陣2099.4.2　方差膨脹因子2129.4.3　X′X的特徵係統分析2139.4.4　其他診斷量2169.4.5　生成多重共綫性診斷量的SAS代碼與R代碼2179.5　處理多重共綫性的方法2179.5.1　收集額外數據2179.5.2　模型重設2189.5.3　嶺迴歸2189.5.4　主成分迴歸2259.5.5　有偏估計量的比較與評估2309.6　使用SAS做嶺迴歸與主成分迴歸231習題233第10章　變量選擇與模型構建23610.1　導引23610.1.1　模型構建問題23610.1.2　模型誤設的後果23710.1.3　評估子集迴歸模型的準則23910.2　變量選擇的計算方法24310.2.1　所有可能的迴歸24310.2.2　逐步迴歸方法24810.3　變量選擇與模型構建的策略25210.4　案例研究：使用SAS研究Gorman和Toman瀝青數據254習題266第11章　迴歸模型的驗證26911.1　導引26911.2　模型驗證的方法26911.2.1　模型係數與預測值的分析27011.2.2　收集新數據——確認性試驗27111.2.3　數據分割27211.3　來自試驗設計的數據279習題280第12章　非綫性迴歸導引28212.1　綫性迴歸模型與非綫性迴歸模型28212.1.1　綫性迴歸模型28212.1.2　非綫性迴歸模型28212.2　非綫性模型的起源28312.3　非綫性最小二乘28512.4　將非綫性模型變換為綫性模型28712.5　非綫性係統中的參數估計28912.5.1　綫性化28912.5.2　參數估計的其他方法29412.5.3　初始值29512.6　非綫性迴歸中的統計推斷29612.7　非綫性模型的實例29712.8　使用SAS與R298習題301第13章　廣義綫性模型30513.1　導引30513.2　邏輯斯蒂迴歸模型30513.2.1　有二值響應變量的模型30513.2.2　邏輯斯蒂迴歸模型中的參數估計30713.2.3　解釋邏輯斯蒂迴歸模型中的參數31013.2.4　模型參數的統計推斷31113.2.5　邏輯斯蒂迴歸中的診斷檢驗31813.2.6　二值響應數據的其他模型31913.2.7　分類迴歸變量的結果多於兩個32013.3　泊鬆迴歸32113.4　廣義綫性模型32613.4.1　連接函數與綫性預測項32613.4.2　GLM的參數估計與推斷32713.4.3　使用GLM進行預測與估計33013.4.4　GLM中的殘差分析33113.4.5　使用R做GLM分析33313.4.6　超散布性335習題335第14章　時間序列數據的迴歸分析34414.1　時間序列數據的迴歸模型導引34414.2　自相關的探測：杜賓沃森檢驗34414.3　時間序列迴歸模型中的參數估計348習題361第15章　使用迴歸分析時的其他論題36415.1　穩健迴歸36415.1.1　為什麼需要穩健迴歸36415.1.2　M-估計量36615.1.3　穩健估計量的性質37215.2　測量誤差對迴歸的影響37315.2.1　簡單綫性迴歸37315.2.2　博剋森模型37415.3　逆估計——校準問題37415.4　迴歸自助法37715.4.1　迴歸中的自助抽樣37815.4.2　自助置信區間37815.5　分類迴歸樹（CART）38215.6　神經網絡38415.7　迴歸試驗設計386習題393附錄A　統計用錶395附錄B　習題數據集406附錄C　統計方法的補充內容425附錄D　SAS導論453附錄E　R導論並用R做綫性迴歸461參考文獻464索引479

前言/序言

　　前　　言　　迴歸分析是廣泛用於分析多因子數據的方法之一.　　迴歸分析使用方程來錶達所感興趣的變量（響應變量）與一係列相關預測變量之間的關係，其中所産生的概念邏輯過程使本書具有廣泛的吸引力與實用性.因為迴歸分析隱含著優雅的數學，同時也有完善的統計學理論，所以迴歸分析在理論上也是非常有趣的.成功地使用迴歸分析，就要從理論與常見的實際問題兩個方麵，將其應用於實際數據.本書適閤作為迴歸分析的入門教材，包含瞭迴歸分析中的標準論題，也涉及許多新的論題.　　本書理論與應用實例並重，使讀者不僅理解必要的基本原理，還能將各種迴歸建模方法應用於具體環境中.本書最初成書於迴歸分析課程的筆記，該課程麵嚮高年級本科生與一年級研究生，學生來自不同的專業：工程學、化學與物理科學、統計學、數學，以及管理學.　　本書也曾用於麵嚮專業人士的入門培訓.本書假定讀者學過統計學的入門課程，並熟悉假設檢驗、置信區間以及正態分布、t分布、卡方分布與F分布，矩陣代數的某些知識也是必要的.在迴歸分析的現代應用中，計算機扮演瞭重要的角色.今天，即便是電子錶格軟件，也可以使用最小二乘法來擬閤迴歸方程.因此，本書整閤瞭許多軟件的使用方法，給齣數據錶格與圖形輸齣，並總體上討論瞭某些計算機軟件包的功能.本書使用瞭Minitab、JMP、SAS與R來處理各種問題與例子.之所以選擇這些軟件包，是因為它們廣泛用於實踐和教學.許多作業習題都要使用統計軟件包來求解.　　本書的所有數據都可以通過齣版商以電子形式獲得.ftp地址為：ftp://ftp.wiley.com/public/sci_tech_med/introduciton_linear_regression，其中匯總瞭數據、習題解答、PowerPoint文件，以及與本書相關的其他材料.第5版的改進本書第5版有很多改進，包括：重新組閤瞭課文材料，新的例子，新的習題，關於時間序列迴歸分析的新的一章，以及關於迴歸模型試驗設計的新材料.　　進行修訂的目的是使本書更好地用作教材與參考書，並更新對某些論題的討論.　　第1章從整體上介紹瞭迴歸建模，並描述瞭迴歸分析的某些典型應用.　　第2章與第3章提供瞭簡單迴歸與多元迴歸中最小二乘模型擬閤的標準結果，以及基本的推斷程序（假設檢驗、置信區間與預測區間）.　　第4章討論瞭模型適用性檢驗的基本方法，包括殘差分析，其中強調瞭殘差圖、離群點的探測與處理、PRESS統計量，以及失擬檢驗.　　第5章討論瞭如何將數據變換與加權最小二乘法用於解決模型不適用這一問題，如何處理違背基本迴歸假設的情形.本章也介紹瞭Box-Cox（博剋斯考剋斯）方法與Box-Tidwell方法，從分析的角度設定數據變換的形式.　　第6章展示瞭診斷統計量，並簡單討論瞭如何處理強影響觀測值.　　第7章討論瞭多項式迴歸模型及其各種變形.本章的論題包括多項式擬閤與推斷的基本程序，以多項式、分層多項式與分段多項式為中心的討論，同時擁有多項式與三角函數項的模型，正交多項式，響應麯麵方法概述，以及非參數迴歸方法與光滑迴歸方法的介紹.　　第8章介紹瞭指示變量，同時將迴歸模型與方差分析模型進行瞭聯係.　　第9章關注多重共綫性問題，包括對多重共綫性來源的討論，多重共綫性的危害、診斷量與各種診斷性度量.本章介紹瞭有偏估計，包括嶺迴歸及其某些變種，以及主成分迴歸.　　第10章研究瞭變量選擇與模型構建方法，包括逐步迴歸程序與所有可能迴歸.本章也討論與解釋瞭評估子集模型的某些準則.第11章展示瞭用於迴歸模型驗證的一係列方法.　　前11章是本書的核心，這11章貫穿著許多概念與例子.其餘四章討論迴歸實踐中比較重要的各種論題，可以獨立閱讀.　　第12章介紹瞭非綫性迴歸，而第13章簡單討論瞭廣義綫性模型.雖然這兩章可能不是綫性迴歸教材的標準論題，但是不介紹這兩章，對工程學與自然科學的學生與教授將是非常不負責任的.　　第14章討論時間序列數據的迴歸模型.　　第15章概述瞭幾個重要論題，包括穩健迴歸、迴歸變量中測量誤差的影響、逆估計即校準問題、自助迴歸估計值、分類迴歸樹、神經網絡，以及迴歸試驗設計.除瞭正文的內容外，附錄C簡短地給齣瞭理論性更強的某些其他論題.迴歸分析的專傢與利用本書講授高級課程的教師會對其中某些論題更感興趣.　　計算在許多迴歸課程中都扮演著重要角色，這些課程廣泛使用Minitab、JMP、SAS與R.本教材提供瞭這些統計軟件包的輸齣.附錄D介紹瞭使用SAS處理迴歸問題.附錄E介紹瞭R.本書作為教材如何使用本書覆蓋瞭廣泛的論題，有很大的靈活性.對於迴歸分析的入門課程，推薦詳細講授第1至10章，然後選齣學生特彆感興趣的論題.舉例來說，作者之一（D.C.M.）定期講授一門麵嚮工程學學生的迴歸課程，論題包括非綫性迴歸（因為工程學中經常齣現的機械模型幾乎永遠是非綫性模型）、神經網絡以及迴歸模型驗證，其他的推薦論題有多重共綫性（因為學生經常會遇到多重共綫性問題）、廣義綫性模型導論——主要關注邏輯斯蒂迴歸.G.G.V.講授過一門麵嚮統計學研究生的迴歸分析課程，大量使用瞭附錄C中的材料.我們認為，應當將計算機直接整閤進課程中.近年來，在大多數課堂上都采用筆記本電腦與計算機投影設備，像在講座中那樣解釋迴歸方法.我們發現，這樣可以極大地促進學生對迴歸方法的理解.我們也要求學生使用迴歸軟件來解題.在大多數情況下，習題都使用瞭實際數據，或是來自現實世界的議題，以錶示迴歸分析的一般性應用.教師手冊包含瞭所有習題的答案、所有電子版數據集，以及可能適閤於考試的習題.緻謝感謝在準備本書的過程中提供瞭反饋與幫助的人.Scott M.Kowalski、Ronald G.Askin、Mary Sue Younger、Russell G.Heikes、John A.Cornell、André I.Khuti、George C.Runger、Marie Gaudard、James W.Wisnowski、Ray Hill與James R.Simpson博士給齣瞭許多建議，他們的建議極大地改良瞭本書的前幾版與第5版.我們特彆感激為本書提供反饋的許多研究生與實踐專傢，他們洞察齣問題所在，豐富或拓展瞭本書的材料.　　我們也要感謝約翰威利父子公司、美國統計學會以及生物統計學委員會，他們大度地允許我們使用其版權材料.　　Douglas C.MontgomeryElizabeth A.PeckG.Geoffrey Vining

好的，這是一本關於統計學和數據分析的經典教材的簡介，專注於介紹迴歸分析的基礎概念、方法及其在實際問題中的應用，但不涉及您提到的特定書名或其原版信息。 --- 《數據驅動決策：迴歸分析基礎與實踐》 簡介 在當今以數據為核心的時代，理解變量之間關係並從中提取有效信息的能力已成為科研、商業決策和政策製定的核心競爭力。《數據驅動決策：迴歸分析基礎與實踐》正是為滿足這一需求而精心編撰的權威性教材。本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的迴歸分析知識體係，無論您是統計學、經濟學、社會學、工程學背景，還是數據科學領域的初學者或專業人士，都將從中獲益匪 مط。 核心理念與結構 本書摒棄瞭過於抽象的數學推導，轉而強調概念的直觀理解和方法的實際應用。我們堅信，真正的掌握源於能夠將復雜的統計模型應用於真實世界的數據集，並準確解讀其結果。全書結構清晰，循序漸進，由淺入深地構建起一個完整的迴歸分析知識框架。 第一部分：統計學基石與綫性模型初探 在深入探討迴歸之前，本書首先迴顧瞭必要的概率論和描述性統計知識，確保讀者具備紮實的統計學基礎。重點介紹瞭隨機變量、抽樣分布、假設檢驗和置信區間的核心概念。 隨後，我們引入瞭最基礎的簡單綫性迴歸模型。讀者將學習如何構建一個描述兩個變量之間綫性關係的數學模型，理解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理及其經濟學和統計學解釋。模型擬閤優度（$R^2$）、殘差分析以及模型假設（如誤差項的獨立性、同方差性和正態性）的檢驗被詳盡闡述。通過豐富的實例，讀者將學會如何評估模型的有效性和穩健性。 第二部分：多元綫性迴歸的精進 現實世界的問題很少隻涉及兩個變量。本書的第二部分全麵轉嚮多元綫性迴歸，這是現代數據分析的基石。我們將探討如何同時納入多個預測變量，以更全麵地解釋和預測因變量。 關鍵議題包括： 1. 多重共綫性（Multicollinearity）的處理： 識彆、診斷以及緩解多重共綫性的策略，確保模型參數估計的可靠性。 2. 變量選擇方法： 詳細介紹逐步迴歸（Stepwise Regression）、前嚮選擇（Forward Selection）和後嚮剔除（Backward Elimination）等經典方法，並討論其優缺點，引導讀者審慎選擇最優模型。 3. 交互作用項（Interaction Terms）： 如何在模型中捕捉兩個或多個預測變量共同影響因變量的非綫性效應。 4. 函數形式的選擇： 探討如何使用對數、平方項等轉換來更好地擬閤數據，以及如何識彆和處理非綫性關係。 第三部分：超越標準綫性模型的拓展 標準綫性迴歸模型依賴於一係列嚴格的假設。本書的第三部分緻力於拓寬讀者的視野，介紹當這些經典假設被違反時，如何采用更靈活和強大的模型工具。 異方差性（Heteroscedasticity）與序列相關： 當誤差項的方差不一緻或存在自相關時，如何使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）或加權最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）來獲取一緻且有效的推斷。 廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： 這是本書的一個重要亮點。針對因變量服從非正態分布（如計數數據或二元/分類數據）的情況，本書係統地介紹瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸（Poisson Regression）。讀者將掌握如何為這些特殊數據結構選擇閤適的鏈接函數和指數族分布。 第四部分：模型診斷、穩健性與因果推斷的初步探索 一個好的分析師不僅會擬閤模型，更會批判性地審視模型本身。《第四部分》聚焦於模型診斷和對結果的深入解釋。 殘差分析的深度運用： 除瞭基礎的 QQ 圖和殘差 vs. 擬閤值圖，本書還引入瞭更高級的診斷工具，如影響點識彆（Cook's Distance, DFFITS等），幫助定位對模型估計影響過大的觀測值。 模型穩健性檢驗： 探討瞭嶺迴歸（Ridge Regression）和 Lasso 迴歸等正則化方法，它們在處理高維數據和控製模型復雜性方麵展示齣卓越的性能。 因果推斷的視角： 在本章中，我們觸及瞭迴歸分析與因果推斷的交叉點。通過引入控製變量和調整機製，引導讀者思考如何利用迴歸分析來近似評估乾預措施的淨效應，強調瞭設定模型的理論基礎在識彆因果關係中的關鍵作用。 實踐導嚮與軟件集成 本書的特色在於其強烈的實踐導嚮。每章都配有詳細的、源自經濟、金融、市場營銷和社會科學等領域的真實案例。為確保讀者能夠立即將理論應用於實踐，本書的例題和練習均提供瞭主流統計軟件（如 R 或 Python 生態下的相關庫）的代碼實現和輸齣分析。讀者不僅能學到“做什麼”，更能學到“如何做”以及“為什麼這樣做”。 目標讀者 本書適閤作為經濟學、管理學、社會科學、公共衛生、環境科學及數據科學專業本科生高年級和研究生的教材。對於希望係統提升自身定量分析技能的行業專業人士，本書也是一本極佳的自學參考書。掌握本書內容，將使您能夠自信地構建、檢驗和解釋復雜的迴歸模型，從而做齣更精準、更具洞察力的數據驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我接觸綫性迴歸的初衷，更多的是想快速上手一些基本的數據建模工作，所以一開始我選擇瞭一本介紹性很強的入門讀物。但隨著項目的深入，我發現那本書雖然易懂，卻在很多關鍵的統計原理上解釋得不夠透徹，導緻我在麵對一些復雜的模型問題時，總感覺心中沒底，無從下手。直到我翻開這本《綫性迴歸分析導論》，纔真正體會到什麼叫做“深入淺齣”。它並非一本“零基礎”教材，但它對基礎概念的講解非常到位，而且非常注重那些容易被忽視的細節。比如，它詳細解釋瞭最小二乘法的原理，以及為什麼它在一定條件下是最優的，這讓我對模型構建的根基有瞭更深刻的理解。此外，書中對各種診斷圖的解讀，也給齣瞭非常具體的指導，讓我能夠一眼看齣模型的潛在問題。這本書更像是一本“通識”讀物，它不僅教你“怎麼做”，更教你“為什麼這麼做”，讓你擁有獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名統計學專業的研究生，在學習過程中接觸瞭不少教材，但《綫性迴歸分析導論》給我留下瞭非常深刻的印象。它在理論的嚴謹性和內容的覆蓋麵上都做得相當齣色。作者在闡述每一個統計量、每一個檢驗方法時，都盡可能地提供瞭詳細的數學推導，但又不會讓推導過程顯得過於枯燥，而是穿插瞭大量的解釋性文字，幫助我們理解這些推導的意義和邏輯。更難得的是，這本書在介紹完核心的經典綫性迴歸模型之後，還能很好地引導到一些更具挑戰性的主題，比如廣義綫性模型、非參數迴歸方法等，為我們打開瞭更廣闊的學習視野。我喜歡它在討論模型優缺點時，那種客觀而全麵的分析，不會過分誇大某種方法的優勢，也不會迴避其潛在的局限性。這種辯證的視角，對於我們建立科學的統計思維非常有益。讀這本書，讓我感覺不僅僅是在學習一門技術，更是在接受一種嚴謹的學術訓練。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我總是對那些能夠提綱挈領、直擊要害的經典書籍情有獨鍾。這本書在我看來，絕對是綫性迴歸領域的“硬通貨”。它並沒有花哨的排版或者過於花哨的語言，而是用一種沉靜而嚴謹的學術風格，條理清晰地闡述瞭綫性迴歸的方方麵麵。作者在處理一些關鍵問題，比如模型假設的違反、異常值檢測、多重共綫性等，都給齣瞭非常係統且實用的解決方案。我特彆欣賞它對模型解釋力的強調，而不是僅僅關注模型擬閤的好壞。它引導讀者思考，我們通過模型得到瞭什麼，這些結果在現實世界中意味著什麼，以及如何正確地解讀和傳達這些信息。這一點對於任何希望將數據分析能力轉化為實際價值的人來說，都至關重要。雖然我可能不會從頭到尾去背誦所有的公式，但這本書提供瞭一個堅實的理論框架和一套完整的分析思路，讓我能夠在遇到具體問題時，能夠快速定位、準確分析，並找到最佳的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正掌握一門技術，光看理論是不夠的，還得有足夠的實踐支撐。這本書在這方麵做得非常齣色。它在每一章的結尾都會提供大量的練習題，而且這些練習題的難度設置也很閤理，從基礎概念的鞏固，到需要綜閤運用知識解決問題的應用題，應有盡有。最棒的是，書中還附帶瞭許多例子，並且這些例子都緊密聯係著實際的經濟、社會、工程等領域，讓你能真切地感受到綫性迴歸在解決現實問題中的強大生命力。我之前嘗試過一些其他的教材，要麼理論講得太抽象，要麼例子太簡單，缺乏說服力。而這本《綫性迴歸分析導論》給我的感覺是，它在理論深度和應用廣度之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它不會為瞭追求炫技而堆砌過於復雜的數學推導，也不會為瞭迎閤初學者而過於簡化，導緻知識的淺嘗輒止。相反，它通過精心設計的例子和練習，將理論知識轉化為可操作的技能，讓我感覺自己不僅僅是在“讀”書，而是在“做”研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書我大概讀瞭三分之一，雖然我還沒深入到所有的技術細節，但整體的印象已經相當深刻瞭。它給我最直觀的感受就是“係統性”和“循序漸進”。從最基礎的綫性模型概念入手，逐步深入到各種假設檢驗、模型診斷，再到模型選擇和一些進階的主題，整個知識體係的構建非常紮實，邏輯鏈條清晰得如同畫瞭一張精美的導引圖。作者在解釋概念的時候，往往會從一個非常直觀的、貼近實際應用的場景齣發，這極大地降低瞭初學者的門檻。我尤其喜歡它在解釋一些統計學原理時，不僅僅是給齣一個公式，而是花很多篇幅去闡述公式背後的邏輯和意義，為什麼要這樣做，這樣做的好處是什麼。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我覺得學習過程不再是枯燥的記憶，而是充滿探索和理解的樂趣。雖然我還沒看到後麵關於時間序列或者麵闆數據的部分，但僅憑前麵這些內容，我就已經對接下來的學習充滿瞭期待。這本書就像一位經驗豐富的導師，耐心地引導著我一步一步走進綫性迴歸的殿堂，讓我不再畏懼那些看似復雜的數學符號和統計概念。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很好，下次還會繼續購買，推薦！

評分☆☆☆☆☆

書的包裝很完整 送貨很及時

評分☆☆☆☆☆

這書價格太貴瞭，也不知寫的怎麼樣？

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

外國人的教材確實好，翻譯的也不錯

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

這本書好像不是為機器學習準備的，不過看瞭內容，機器學習也應該能用得到。

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦