应用线性统计模型 下册 （英文影印版 原书第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 迈克尔 H. 库特纳（Michael H.Kutner），克里斯托弗 J. 纳彻舍姆 等 著

图书标签:

• 线性模型
• 统计模型
• 应用统计
• 回归分析
• 多元统计
• 数据分析
• 计量经济学
• 统计学
• 英文教材
• 高等教育

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111526049

版次：1

商品编码：11910099

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用统计丛书

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：756

编辑推荐

适读人群 ：大学生，大学教师

本书是在美国大学中广泛使用的教材，已经再版至第5版，不仅深受广大师生的欢迎，而且有很大的影响，已逐步成为经典。

由于篇幅较大，股起英文影印版分为上、下两册。本书深入地介绍了“应用线性统计模型”这门课程中几乎所有的关键知识，但是读起来并不艰深晦涩。书中用深入浅出的方式来讲解相关概念，同时配有大量的例题、习题以及实际案例帮助学生理解知识点。同时在帮助学生独立地解决实际问题方面，本书给人留下很深刻的印象。

本书图文并茂，许多例子和习题都是经过精心挑选的，来源于生活和工程实践，丰富的数据也都取材于实际案例。因此，本书不仅适用于统计专业，也可作为商业、计量经济学等专业的参考书。

本书叙述比较详尽，内容比国内教材丰富，篇幅较大，因此作为教材时刻适当选取主要内容讲授，其余可作为学生自学使用。

内容简介

　　本书接续上册，分为三部分：第4部分单因子研究的分析和设计，内容涉及试验和观测研究的设计引入，单因子研究，因子水平平均数分析，ANOVA诊断和修正测度，；第5部分多因子研究，内容涉及具有相等样本量的双因子研究，双因子研究：次处理一个，随机完全区组设计，协方差分析，具有不相等样本量的双因子研究，多因子研究，随机和混合效应模型；第6部分专业化的设计，内容涉及嵌套设计、二次抽样和偏套设计，重复和相关设计，平衡不完全区组、拉丁方和相关设计，探索性试验：二阶析因设计和分式析因设计，响应面方法论。本书篇幅适中，例子涉及各个应用领域，在介绍统计思想方面比较突出，数据丰富。

本书适用于高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为教材使用。

目录

英文影印版序
前言
第4部分
单因子研究的分析和设计　641
第15章
试验和观测研究的设计引入　642
15.1　试验研究、观测研究和因果关系　643
试验研究　643
观测研究　644
混合试验研究与观测研究　646
15.2　试验研究：基本概念　647
因子　647
交叉和嵌套因子　648
处理　649
处理的选择　649
试验单元　652
样本量和复制　652
随机化　653
约束随机化：区组化　655
测量　658
15.3　标准试验设计概述　658
完全随机设计　659
析因试验　660
随机全区组设计　661
嵌套因子　662
重复测度设计　663
不完全区组设计　664
二阶和分式析因实验　665
响应面实验　666
15.4　观测研究设计　666
截面研究　666
前瞻性研究　667
回顾性研究　667
匹配　668
15.5　案例研究：逐对比较试验　669
15.6　结束语　672
引用的参考文献　672
问题　672
练习题　676
第16章
单因子研究　677
16.1　单因子试验和观测研究　677
16.2　回归分析和方差分析的关系　679
说明　679
两类模型的选择　680
16.3　单因子ANOVA模型　681
方格法模型　681
模型的重要性质　682
ANOVA模型是线性模型　683
因子水平平均数的解释　684
区分ANOVA模型Ⅰ和模型Ⅱ　685
16.4　ANOVA模型的拟合　685
符号　686
最小二乘法和最大似然估计　687
残差　689
16.5　方差分析　690
SSTO的分块　690
自由度的分解　693
均方　693
方差分析表　694
期望均方　694
16.6　因子水平平均数相等性的F检验　698
检验统计量　698
F*的分布　699
决策规则的构造　699
16.7　模型的交错公式　701
因子效应模型　701
μ.的定义　702
因子水平平均数相等性检验　704
16.8　方差单因子分析的回归法　704
具有未加权平均数的因子效应模型　705
具有加权平均数的因子效应模型　709
方格法模型　710
16.9　随机化检验　712
16.10　功效方法的样本设计　716
F检验的功效　716
用表B.12进行单因子研究　718
用表B.12进行进一步观测　720
16.11　寻找最佳处理的样本量设计　721
引用的参考文献　722
问题　722
练习题　730
课题　730
实例研究　732
第17章
因子水平平均数分析　733
17.1　引言　733
17.2　估计因子水平平均数的作图　735
线形图　735
条形图和主效应图　736
17.3　因子水平平均数的估计和检验　737
单因子水平平均数的推断　737
双因子水平平均数的差分推断　739
因子水平平均数的比较推断　741
因子水平平均数的线性组合推断　743
17.4　联合推断过程的要求　744
17.5　Tukey多重比较方法　746
学生化系列分布　746
联合估计　747
联合检验　747
例1：相等样本量　748
例2：不相等样本量　750
17.6　Scheffé多重比较方法　753
联合估计　753
联合检验　754
Tukey方法和Scheffé方法的比较　755
17.7　Bonferroni多重比较方法　756
联合估计　756
联合检验　756
Tukey方法、Scheffé方法和
Bonferroni方法的比较　757
方法的分析　758
17.8　样本量估计方法设计　759
例1：相等样本量　759
例2：不相等样本量　761
17.9　因子定量时的因子效应分析　762
引用的参考文献　766
问题　767
练习题　773
课题　774
实例研究　774
第18章
ANOVA诊断和修正测度　775
18.1　残差分析　775
残差　776
残差图　776
ANOVA模型的偏差诊断　778
18.2　误差方差不变性的检验　781
Hartley检验　782
Brown-Forsythe检验　784
18.3　修正测度概述　786
18.4　加权最小二乘法　786
18.5　响应变量的变换　789
找到变换的简单方法　789
Box-Cox方法　791
18.6　模型偏差的效应　793
非正态性　793
不相等误差方差　794
误差项的非独立性　794
18.7　非参数秩F检验　795
检验方法　795
多重逐对检验方法　797
18.8　案例：心脏移植　798
引用的参考文献　801
问题　801
练习题　807
课题　807
实例研究　809
第5部分
多因子研究　811
第19章
具有相等样本量的双因子研究　812
19.1　双因子观测和实验研究　812
双因子试验和观测研究的例子　812
试验的OFAAT方法　815
交叉多因子设计的优势　816
19.2　ANOVA模型元素的意义　817
说明　817
处理平均数　817
因子水平平均数　818
主效应　818
......

前言/序言

Linear regression models are widely used today in business administration, economics,engineering, and the social, health, and biological sciences. Successful applications ofthese models require a sound understanding of both the underlying theory and the practicalproblems that are encountered in using the models in reallife situations. While Applied

Linear Regression Models, Fourth Edition, is basically an applied book, it seeks to blendtheory and applications effectively, avoiding the extremes of presenting theory in isolationand of giving elements of applications without the needed understanding of the theoretical

foundations.

英文影印版序

本书是在美国大学中广泛使用的教材，已经再版至第5版，不仅深受广大师生的欢迎，而且有很大的影响，已逐步成为经典。

由于篇幅较大，股起英文影印版分为上、下两册。本书深入地介绍了“应用线性统计模型”这门课程中几乎所有的关键知识，但是读起来并不艰深晦涩。书中用深入浅出的方式来讲解相关概念，同时配有大量的例题、习题以及实际案例帮助学生理解知识点。同时在帮助学生独立地解决实际问题方面，本书给人留下很深刻的印象。

本书图文并茂，许多例子和习题都是经过精心挑选的，来源于生活和工程实践，丰富的数据也都取材于实际案例。因此，本书不仅适用于统计专业，也可作为商业、计量经济学等专业的参考书。

本书叙述比较详尽，内容比国内教材丰富，篇幅较大，因此作为教材时刻适当选取主要内容讲授，其余可作为学生自学使用。

《应用线性统计模型（下册）》 深入探索统计建模的精妙世界 本书是享誉全球的统计学著作《应用线性统计模型》的下册，延续了上册严谨的学术态度与清晰的教学风格，为读者提供了一个更为广阔和深入的统计建模视界。如果您已在统计建模的领域打下坚实基础，渴望进一步掌握更复杂、更强大的分析工具，那么本书无疑是您不可或缺的伴侣。它不仅仅是一本书，更是一段通往深刻理解和熟练运用现代统计方法的旅程。 核心内容前瞻：数据分析的进阶之路 本书将带领您穿越一系列至关重要的统计建模领域，每一章节都旨在构建读者在数据分析实践中的高级能力。我们不会止步于基础的线性回归，而是将目光投向更广泛、更具挑战性的问题。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）：在统计建模中，并非所有响应变量都服从正态分布，也并非所有关系都是线性的。广义线性模型为此类问题提供了统一的框架。本书将深入剖析泊松回归、逻辑回归、Gamma回归等常见模型，探讨它们的理论基础、模型假设、参数估计方法（如最大似然估计）以及模型诊断。您将学会如何选择合适的连接函数和方差函数，以应对非正态响应变量以及存在异方差性的数据。例如，在生物学研究中，我们可能需要对计数数据（如物种数量）进行建模，此时泊松回归便显得尤为重要；在医学领域，预测疾病发生概率（二元响应）则离不开逻辑回归。本书将通过丰富的实例，引导您掌握这些模型的应用技巧，从数据准备到结果解释，全方位训练您的实操能力。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）的深化与扩展：对于涉及多个因子或协变量的设计，传统的单因素方差分析已不足以应对。本书将深入探讨多因素方差分析（包括平衡和非平衡设计），并引入协方差分析（ANCOVA）的概念。您将学习如何构建和解释包含交互作用项的模型，理解固定效应模型和随机效应模型的区别与应用场景。协方差分析的引入，则教会您如何在方差分析中控制一个或多个连续型协变量的影响，从而更准确地评估主要因子效应。本书会详细讲解如何识别和处理模型中的潜在问题，例如多重共线性、残差分析等，确保分析的稳健性。 模型选择与模型比较：在构建统计模型时，我们往往面临多个候选模型，如何从中挑选出最优模型是关键一步。本书将系统介绍各种模型选择准则，如AIC（赤池信息量准则）、BIC（贝叶斯信息量准则），以及交叉验证等技术。您将理解这些准则背后的统计原理，并学会如何利用它们来评估模型的拟合优度、泛化能力以及复杂性之间的权衡。通过理论讲解与实际案例相结合，您将能够自信地在众多模型中做出明智的选择。 非线性回归模型（Nonlinear Regression Models）：当变量之间的关系不能用简单的线性组合来描述时，非线性回归模型便成为必需。本书将引导您理解非线性模型的结构，探讨参数估计的方法（如Gauss-Newton算法、Levenberg-Marquardt算法），并教授如何进行模型诊断和推断。您将学习如何为具有特定理论背景的现象（例如，酶动力学、药物浓度-效应关系）建立和解释非线性模型。 时间序列分析基础（Introduction to Time Series Analysis）：许多现实世界的数据都具有时间依赖性，例如股票价格、气象数据、经济指标等。本书将为读者介绍时间序列分析的基本概念，包括自相关、偏自相关、平稳性检验等。您将学习如何识别和建立AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，以及如何利用这些模型进行短期预测。虽然时间序列分析是一个庞大的领域，本书将为您打下坚实的理论基础，为进一步学习更高级的时间序列模型（如ARIMA、SARIMA）做好铺垫。 生存分析（Survival Analysis）：在医学、工程、社会科学等领域，我们经常关心事件发生的时间（例如，病人复发时间、设备失效时间、客户流失时间）。生存分析提供了一套专门的统计方法来处理这类带有“截尾”数据的问题。本书将介绍Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等核心概念和技术。您将学会如何估计生存函数，比较不同组别的生存率，并识别影响生存时间的因素。 学习方法与特色：理论与实践的完美融合 本书的最大特色在于其对理论与实践的完美融合。它不仅仅罗列公式和定义，更注重展示这些统计工具如何在真实世界的数据分析中发挥作用。 丰富的案例研究：本书包含了大量来自不同学科领域的真实数据集和案例研究。每一个概念的引入都伴随着具体的数据分析实例，清晰地展示了如何将理论知识转化为实际的分析步骤和有价值的见解。从生物统计到经济学，从工程学到社会学，您都能找到与之相关的应用场景。 清晰的数学推导与直观解释：在必要之处，本书会进行严谨的数学推导，帮助读者理解统计方法背后的原理。同时，它也强调直观的解释，避免让读者迷失在复杂的数学符号中。复杂的概念会被分解成易于理解的部分，并通过图示和类比来加深理解。 强调模型诊断与假设检验：统计建模的可靠性很大程度上取决于模型的有效性。本书高度重视模型诊断，引导读者学习如何检验模型假设（如残差正态性、同方差性、独立性），识别离群点和强影响点，并采取适当的措施进行修正。这使得读者能够建立更稳健、更可信的模型。 与统计软件的结合：虽然本书侧重于统计思想和模型原理，但它也提供了与常用统计软件（如R、SAS、SPSS等）配合使用的指导。通过实际操作，读者可以将所学知识应用于自己的数据集，从而提升实际应用能力。书中的示例代码和输出将帮助读者更好地理解软件操作与模型结果之间的联系。 循序渐进的学习路径：本书的章节安排经过精心设计，以确保读者能够循序渐进地掌握知识。从基础概念的回顾到复杂模型的深入探讨，每一个环节都旨在为下一阶段的学习奠定基础。 目标读者 本书适用于以下人群： 统计学、应用数学、数据科学等专业的本科生和研究生：作为核心教材或参考书，本书将帮助学生深入理解现代统计建模的理论和方法。 对统计建模感兴趣的在职专业人士：包括但不限于生物统计学家、计量经济学家、市场研究人员、金融分析师、工程师、医学研究人员等，他们需要运用统计工具来分析数据、解决实际问题。 希望提升数据分析技能的任何人士：如果您希望更深入地理解数据背后的模式，做出更明智的决策，本书将为您提供强大的理论支持和实践指导。 结语 《应用线性统计模型（下册）》将为您打开一扇通往更高级统计建模的大门。它不仅传授您分析数据的工具，更培养您对数据背后规律的深刻洞察力。无论您是学术研究者，还是应用型专业人士，本书都将成为您在统计建模领域探索前行、解决复杂问题的宝贵财富。准备好迎接数据分析的下一场挑战，掌握那些能够真正驱动决策的统计智慧吧。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种全新的思考方式。作者的洞察力，让他们能够预见到读者在学习过程中可能会遇到的每一个难点，并提前做好铺垫。我尤其对书中关于非参数统计方法的部分印象深刻。在很多教材中，非参数方法常常被一笔带过，但在本书中，作者给予了它足够的重视，详细介绍了如核密度估计、K近邻法等方法，并阐述了它们在数据探索和模型构建中的重要作用。这让我明白，并非所有的统计问题都必须用参数模型来解决，有时候非参数方法更能揭示数据的本质。书中关于模型解释和泛化的讨论，更是让我受益匪浅。作者强调了理解模型局限性的重要性，并提供了多种方法来评估模型的泛化能力，避免过度拟合。这对于我日后独立进行统计研究，提供了宝贵的指导。我记得在学习有关时间序列模型的部分，书中详细介绍了ARIMA模型、ARCH/GARCH模型等，并结合了金融市场数据、气象数据等实际案例，让我能够理解如何对具有时间依赖性的数据进行建模和预测。书中对模型残差的分析，以及如何识别模型的异方差和自相关性，都做得非常细致，这对我分析复杂的时间序列数据提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，给我最大的感受就是它的“系统性”和“全面性”。作者并没有将复杂的统计模型割裂开来讲解，而是将它们有机地组织在一起，形成了一个完整的知识体系。我尤其对书中关于模型比较和模型选择的深入探讨印象深刻。作者不仅介绍了常用的模型选择准则，还深入分析了它们背后的统计原理，以及在不同情境下的适用性。这让我明白，模型选择不仅仅是机械地套用公式，更重要的是对统计原理的深刻理解。书中关于模型诊断和假设检验的详细讲解，更是让我受益匪浅。作者强调了理解模型局限性的重要性，并提供了多种方法来检测模型是否存在偏差或不符合假设的情况。这对于我日后进行可靠的统计推断至关重要。我记得在学习有关机器学习与统计建模的结合部分，书中详细介绍了交叉验证、正则化等技术，并结合了预测建模、分类任务等实际案例，让我能够理解如何利用机器学习的方法来解决统计建模中的难题。书中对模型评估指标的解释，以及如何对模型的预测性能进行优化，都做得非常到位，这对我提升模型预测能力提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

在我翻阅《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）的过程中，我仿佛置身于一个巨大的知识宝库，每一次阅读都像是在挖掘新的宝藏。这本书的内容之丰富，结构之严谨，让我由衷地感到震撼。作者的叙述风格非常独特，他们似乎能够预见到读者可能会遇到的困惑，并提前给出清晰的解答。在处理那些高阶的统计模型时，作者并没有急于抛出公式，而是先从直观的例子入手，逐步引导读者理解模型的动机和内在逻辑。我印象特别深刻的是关于主成分分析和因子分析的章节。在很多教材中，这两部分内容常常被处理得比较抽象，但在这本书里，作者通过生动的图示和清晰的解释，让我对降维的思想有了全新的认识，也理解了它们在数据压缩和特征提取方面的巨大作用。此外，书中对模型评估和选择的深入讨论，为我提供了非常有价值的参考。作者详细介绍了各种评估指标的含义和适用范围，并结合实际案例，演示了如何根据研究目标进行最优模型选择。这种严谨的态度，让我明白统计分析不仅仅是计算，更重要的是对结果的审慎解读和科学判断。我记得在学习有关生存分析的部分，书中详细介绍了Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型等核心内容，并且通过医疗、工程等多个领域的实际案例，让我深刻体会到生存模型在预测事件发生概率和识别风险因素方面的重要性。书中对模型的假设条件进行了细致的说明，并提供了检验这些假设的方法，这极大地增强了我对模型结果的信心。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，仿佛是一扇通往更广阔统计世界的大门，它引领我突破了线性模型的局限，去探索更复杂、更精妙的统计建模技术。作者的讲解方式，让我感觉像是在与一位经验丰富的导师进行对话，他们总能在关键时刻点拨我，让我茅塞顿开。我特别欣赏书中关于聚类分析和降维技术的部分。作者并没有将这些技术简单地作为独立的工具来介绍，而是深入分析了它们在数据探索和特征工程中的作用，并提供了多种算法的比较和选择建议。这让我明白，这些技术不仅仅是数学公式，更是解决实际问题的有力武器。书中关于模型解释和泛化的讨论，更是让我受益匪浅。作者强调了理解模型局限性的重要性，并提供了多种方法来评估模型的泛化能力，避免过度拟合。这对于我日后独立进行统计研究，提供了宝贵的指导。我记得在学习有关因果推断模型的部分，书中详细介绍了倾向得分匹配、工具变量法等方法，并结合了社会科学、经济学等领域的实际案例，让我能够理解如何识别和量化变量之间的因果关系。书中对模型假设的检验，以及如何对因果效应进行估计和解释，都做得非常到位，这对我分析因果关系提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，绝对是我近年来读过的最具挑战性也最令人收获颇丰的一部著作。它所涵盖的内容深度和广度，远超我的预期，每一页都充满了作者对统计学深刻的理解和独到的见解。我常常在阅读过程中，被书中那些巧妙的设计和精辟的论述所折服。作者在讲解复杂的模型时，并没有回避其数学的严谨性，但同时又能用非常直观的方式将其解释清楚。比如，在关于非参数统计方法的章节，作者用大量的图表和实际的例子，向我展示了如何跳出传统参数模型的束缚，去探索数据的内在结构，这对我来说是一个全新的视角。我尤其欣赏书中对贝叶斯统计方法的介绍，它提供了一种与传统频率学派截然不同的思考方式，让我对概率和推断有了更深层次的理解。作者并没有将贝叶斯方法神化，而是客观地分析了其优势和局限性，并结合了实际案例，让我能够真正理解在什么情况下选择贝叶斯方法会更合适。而且，书中关于模型解释和推断的章节，对我启发很大。作者强调了理解模型的假设、检验模型的重要性，并详细介绍了如何根据模型结果进行有效的解释，避免过度拟合和误读。这对于我日后独立进行统计分析，无疑提供了宝贵的指导。我记得在学习有关聚类分析和降维技术时，书中不仅介绍了各种算法的原理，更重要的是，它详细阐述了这些技术在不同领域的应用场景，以及如何根据研究目的来选择合适的算法。书中提供的案例分析，让我能够看到理论知识如何转化为实际的解决方案，这极大地激发了我将所学知识应用于自己研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）的这一刻，我的心情可谓是既期待又有些许的忐忑。一直以来，线性统计模型都是我学习统计学路上的一个重要门槛，而这本“下册”无疑是通往更高阶理解的关键。这本书的内容，给我的感觉就像是在攀登一座险峻的山峰，每一步都充满了挑战，但也正是在这不断的挑战中，我感受到了知识的魅力和探索的乐趣。作者在讲解每一个复杂概念时，都力求做到深入浅出，仿佛一位经验丰富的向导，指引我在迷雾中寻找方向。那些看似枯燥乏味的数学推导，在作者的笔下却变得生动有趣，他们总能用通俗易懂的语言，配合精妙的图示和案例，将抽象的理论具象化，让我能够更直观地理解模型的内在逻辑。我尤其喜欢书中对于模型选择和比较部分的深入探讨。在实际应用中，我们常常面临多种模型可供选择的困境，而这本书为我提供了一套系统性的方法论，帮助我从理论和实践两个层面进行评估，找到最适合当前研究问题的模型。作者不仅仅是教授“如何做”，更重要的是教授“为什么这么做”，这对于培养批判性思维和解决问题的能力至关重要。我记得在学习关于时间序列分析的部分，作者并没有止步于基础模型的介绍，而是详细讲解了模型的时间依赖性、自相关性等概念，并提供了多种模型（如ARIMA、GARCH等）的适用条件和解释方法。通过书中精心挑选的真实数据例子，我能够清晰地看到这些模型如何在实际中发挥作用，如何揭示数据的内在规律。而且，书中还非常强调模型的诊断和验证，这让我明白，即使模型构建得再好，如果不能有效验证其有效性，那么一切都将是徒劳。这种对细节的关注，让我受益匪浅，也让我更加重视在统计分析中严谨的态度。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，给我最大的感受就是它的“实用性”。作者不仅仅是在传授理论知识，更是在教导我们如何将这些知识应用于实际问题。书中大量的案例分析，让我能够看到统计模型是如何解决现实世界中的各种挑战的。我尤其喜欢书中关于模型选择和比较的章节。作者提供了多种模型选择的标准，并详细解释了每种标准的含义和适用范围。这让我明白，模型选择是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素。书中关于模型诊断的讲解，更是让我受益匪浅。作者强调了理解模型局限性的重要性，并提供了多种方法来检测模型是否存在偏差或不符合假设的情况。这对于我日后进行可靠的统计推断至关重要。我记得在学习有关空间统计模型的部分，书中详细介绍了克里格插值、变异函数分析等方法，并结合了地理信息数据、环境监测数据等实际案例，让我能够理解如何对具有空间依赖性的数据进行建模和分析。书中对模型的残差分析，以及如何识别模型的空间自相关性，都做得非常到位，这对我分析具有空间特征的数据提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

终于到了《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）的尾声，合上书页的那一刻，心中百感交集。这部巨著，与其说是教材，不如说是一场深入统计建模殿堂的探险。从上册打下的坚实基础，到下册对模型复杂性的层层剖析，我仿佛经历了一场智识上的洗礼。书中不仅仅是公式和定理的堆砌，更充满了作者深邃的洞察力，他们如何将抽象的数学概念巧妙地转化为解决实际问题的有力工具。每一个章节的引入，都像是在为我揭示一个全新的统计视角，让我看到数据背后隐藏的规律和联系。例如，在处理非线性模型时，作者没有简单地罗列模型形式，而是深入浅出地讲解了其出现的背景、适用场景以及与其他模型的关联，并通过大量的案例分析，展示了如何根据实际情况选择并构建最适合的模型。那些令人头疼的算法细节，在作者的笔下变得清晰明了，仿佛高山流水，润物无声。我尤其欣赏书中对模型诊断和假设检验的细致讲解，这部分内容往往是初学者容易忽略却又至关重要的环节。作者强调了理解模型局限性的重要性，告诫我们任何模型都不是完美的，而正确的诊断和检验才能帮助我们避免误入歧途，做出更可靠的推断。这种严谨的治学态度，深深地感染了我，让我对统计这门学科产生了更深的敬畏。即使是那些一开始看起来非常棘手的章节，比如关于广义线性模型和混合效应模型的部分，经过作者的循序渐进的引导，也渐渐变得清晰起来。他们并没有直接丢给我复杂的公式，而是先从概念入手，解释这些模型为什么会出现，解决了什么问题，然后才逐步引入数学表达，并且总是伴随着精心设计的例子。我常常会在一个例子上反复揣摩，直到理解其背后的逻辑才继续前进。这种学习过程虽然耗时，但带来的收获是巨大的，我感觉自己对模型构建和解释的理解上升到了一个新的高度，不再是机械地套用公式，而是能够根据实际需求灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版）这本书，在我看来，是一部集理论深度与实践指导于一体的杰作。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心而细致地引导我一步步深入统计建模的殿堂。书中对每一个复杂概念的阐述，都力求做到既严谨又易懂，让我能够真正理解其背后的原理，而不是仅仅停留在表面的记忆。我特别赞赏书中关于广义线性模型（GLM）的部分。作者并没有将GLM简单地定义为标准线性模型的扩展，而是深入分析了其出现的背景、适用场景以及如何处理非正态分布的响应变量。通过生动的案例，我看到了GLM在医学、社会科学等领域中的强大应用，例如逻辑回归和泊松回归。书中对模型参数的解释，以及如何进行假设检验和置信区间估计，都做得非常详细，让我能够清晰地理解模型的输出含义。此外，书中对模型诊断和残差分析的深入探讨，更是让我受益匪浅。作者强调了理解模型局限性的重要性，并提供了多种方法来检测模型是否存在偏差或不符合假设的情况。这对于我日后进行可靠的统计推断至关重要。我记得在学习关于多层模型（也称为混合效应模型）的部分，书中循序渐进地讲解了模型的分层结构、随机效应和固定效应的概念，并提供了大量实际案例，例如学生在不同学校的表现、不同城市居民的健康状况等，让我能够理解如何处理具有分组结构的数据。书中还详细介绍了模型参数的估计方法和模型拟合的诊断，这对我分析复杂的数据集提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

读完《应用线性统计模型 下册》（英文影印版 原书第5版），我最大的感受就是，这是一本真正能够提升我统计建模能力的“利器”。它所涵盖的内容，从基础的线性回归扩展到更复杂的非线性模型、广义线性模型，再到混合效应模型和时间序列分析，几乎囊括了现代统计建模的精华。作者的写作风格非常平实而又不失深刻，他们总能用最简洁的语言，最直观的例子，将最复杂的概念解释清楚。我尤其欣赏书中对模型选择和模型诊断的详细讲解。作者并没有仅仅给出一些指标，而是深入分析了这些指标的含义，以及在不同情境下应该如何选择和解读。这让我明白，统计分析不仅仅是计算，更重要的是对结果的理解和判断。书中关于贝叶斯统计方法的介绍，也给了我很大的启发。它提供了一种与传统频率学派不同的思考方式，让我对概率和推断有了更深刻的理解。我记得在学习关于分类变量模型的部分，书中详细介绍了二元响应变量模型（如逻辑回归）和多分类响应变量模型（如多项逻辑回归和有序逻辑回归），并提供了大量的实际案例，例如疾病诊断、消费者行为分析等，让我能够理解如何对离散型数据进行建模和分析。书中对模型参数的解释，以及如何进行模型评估和选择，都做得非常到位，这极大地增强了我对这些模型的应用信心。