綫性迴歸模型應用及判彆/實用統計技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李元章，何春雄 著

圖書標籤:

• 綫性迴歸
• 迴歸分析
• 統計建模
• 數據分析
• 實用統計
• 判彆分析
• 模型應用
• 統計技術
• 計量經濟學
• 數據挖掘

齣版社： 華南理工大學齣版社

ISBN：9787562348757

版次：1

商品編碼：11921215

品牌：墨點

包裝：平裝

叢書名： 實用統計技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：銅版紙

內容簡介

　　綫性迴歸模型，SAS軟件工具的基礎知識及用SAS作迴歸分析，預測變量為分類變量的迴歸分析，迴歸分析模型診斷，廣義綫性模型，多元方差分析與協方差分析的一般模型，重復測量模型等8章，有詳盡的參考文獻，每章配有習題，*後給齣部分習題參考答案。

前言/序言

實用統計技術叢書：數據驅動決策的基石 本叢書旨在為廣大統計學愛好者、數據分析師、科研工作者以及需要運用數據指導實踐的專業人士，提供一套係統、深入且實用的統計學理論與技術指南。我們深知，在當今這個信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察力，並將其轉化為可靠的決策依據，是衡量個人與組織競爭力的重要標準。本叢書的每一捲，都緻力於填補理論與實際應用之間的鴻溝，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”，並能對結果進行嚴謹的“為什麼”。 叢書核心定位： 強調統計方法的實用性、可操作性和嚴謹性。我們摒棄空洞的數學推導，轉而聚焦於真實世界數據場景下的模型選擇、參數估計、假設檢驗以及結果的有效解讀。 --- 第一捲：描述性統計與數據可視化：洞察的起點 本捲是進入數據分析世界的敲門磚，側重於如何有效地“觀察”數據。在任何復雜的模型建立之前，清晰地描繪數據的基本特徵是至關重要的。 主要內容涵蓋： 1. 數據類型與測量尺度： 細緻區分定性數據與定量數據，明確名義、順序、區間和比率尺度的差異及其對後續分析選擇的製約。 2. 集中趨勢與離散程度的度量： 深入探討均值、中位數、眾數在不同分布下的優劣勢。重點解析標準差、方差、四分位距（IQR）在衡量數據波動性中的關鍵作用，尤其在處理存在異常值的數據集時，如何權衡使用樣本統計量。 3. 數據分布的形態分析： 偏度（Skewness）與峰度（Kurtosis）的計算及其在判斷數據是否服從正態分布中的指導意義。如何通過圖形工具（如直方圖、Q-Q圖）直觀地識彆非對稱性。 4. 基礎可視化技術： 不僅僅是介紹圖錶類型，更重要的是何時使用以及如何解讀。涵蓋條形圖、餅圖、箱綫圖、散點圖的高效構建。特彆強調瞭避免誤導性可視化的原則，如坐標軸的截斷、比例失真等問題。 5. 數據的預處理基礎： 缺失值（Missing Data）的識彆、插補策略（均值/中位數/眾數填充，或更高級的迴歸插補）的初步介紹，以及異常值（Outlier）的檢測與處理流程概述。 --- 第二捲：概率論基礎與抽樣分布：理解不確定性 本捲為構建推斷性統計模型打下堅實的概率論基礎，重點關注隨機變量的性質和從有限樣本推斷總體特徵的原理。 主要內容涵蓋： 1. 隨機變量與概率分布： 離散型（二項分布、泊鬆分布）與連續型（均勻分布、指數分布）的精確建模。重點分析這些分布在現實情境（如事件發生頻率、等待時間）中的應用。 2. 正態分布的中心地位： 詳細解析正態分布的特性，包括其在自然界和統計學中的普遍性。標準正態分布（Z分布）的轉換與應用。 3. 大數定律與中心極限定理（CLT）： 詳細闡述CLT如何使得我們能夠對非正態總體進行有效的統計推斷，這是推斷統計學的理論支柱。 4. 抽樣方法與抽樣分布： 係統介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣的原理與適用場景。深入探討樣本均值、樣本比例的抽樣分布及其方差的計算，為構建置信區間和進行假設檢驗奠定基礎。 5. 矩量母函數與特徵函數： 作為理解復雜分布特性的進階工具，提供對概率分布深刻理解的數學視角，但應用側重於如何利用它們來推導分布的期望和方差。 --- 第三捲：參數估計與假設檢驗：從樣本到總體 本捲是推斷統計的核心，指導讀者如何根據樣本數據對總體參數做齣估計並進行科學的決策。 主要內容涵蓋： 1. 點估計方法： 詳細對比矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、性質（無偏性、有效性、一緻性）。通過案例展示MLE在復雜模型中的強大能力。 2. 區間估計與置信水平的含義： 如何構建總體均值、總體比例、總體方差的置信區間。重點解讀置信水平（如95%）的準確統計含義，以及如何根據業務需求選擇閤適的置信水平。 3. 假設檢驗的基本框架： 嚴謹定義零假設($H_0$)與備擇假設($H_A$)，理解第一類錯誤（$alpha$）與第二類錯誤（$eta$）的權衡。 4. 常用檢驗方法： Z檢驗與T檢驗： 單樣本、雙樣本（獨立樣本和配對樣本）的$t$檢驗的詳細步驟、前提條件（如方差齊性檢驗ANOVA）及結果解讀。 卡方檢驗： 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit）和獨立性檢驗（Test of Independence）在分類數據分析中的應用。 方差分析（ANOVA）： 單因素和雙因素方差分析的原理、F檢驗的解釋，以及事後檢驗（Post-hoc tests）的應用。 5. 非參數檢驗的引入： 當數據不滿足正態性或樣本量過小時，介紹秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗）作為經典參數檢驗的替代方案。 --- 第四捲：方差分析、相關性與簡單綫性迴歸：探究綫性關係 本捲將統計分析從描述性推嚮探索性建模，集中於變量間的綫性關係建模與檢驗。 主要內容涵蓋： 1. 方差分析（ANOVA）的深化： 深入探討多因素ANOVA中交互作用項的含義與檢驗。理解重復測量設計的特殊處理方式。 2. 相關分析： 皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）與斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's $ ho$）的適用場景區分。強調相關性不等於因果性，以及如何通過散點圖識彆非綫性關係。 3. 簡單綫性迴歸模型構建： 最小二乘法（OLS）： 模型的建立、迴歸係數（截距和斜率）的解釋。 模型診斷： 殘差分析是本部分的重中之重。通過殘差圖檢查綫性假設、獨立性假設和方差齊性假設的滿足情況。 係數的顯著性檢驗： $t$檢驗和$F$檢驗在迴歸模型中的應用。 擬閤優度： 決定係數($R^2$)的準確解讀，以及如何理解調整後$R^2$的意義。 4. 預測與區間估計： 如何利用迴歸模型進行點預測，並構建個體預測區間（Prediction Interval）和平均響應區間（Confidence Interval for the Mean Response），理解兩者在寬度上的差異。 5. 共綫性與異方差性： 識彆和處理迴歸分析中常見的診斷問題，例如如何使用VIF（方差膨脹因子）檢測多重共綫性，以及異方差性對估計效率的影響和初步的修正方法。 --- 第五捲：多元迴歸分析與模型選擇：復雜係統的建模藝術 本捲是統計建模能力的進階，處理一個因變量與多個自變量之間的復雜關係，並探討如何科學地選擇最佳模型。 主要內容涵蓋： 1. 多元綫性迴歸（MLR）： 擴展到多個預測變量，理解偏迴歸係數的含義——在控製其他變量影響下的獨立效應。 2. 模型構建與變量篩選： 詳細介紹逐步迴歸法（Stepwise）、嚮前選擇法（Forward Selection）、嚮後剔除法（Backward Elimination）的原理、優缺點及在實際操作中的陷阱。 3. 迴歸中的分類變量處理： 啞變量（Dummy Variables）的設置，以及如何解釋虛擬變量的係數，包括交互項的設計以捕捉不同群體間的效應差異。 4. 模型穩健性與診斷： 深入探討殘差分析的進階技術，如學生化殘差。介紹庫剋距離（Cook's Distance）等指標用於識彆對模型擬閤有重大影響的單個觀測點（強影響點）。 5. 非綫性關係的處理： 介紹如何通過變量變換（如對數、平方根）或引入多項式項來擬閤本質上是非綫性的關係，將其轉化為綫性可解的形式。 6. 廣義綫性模型（GLM）的引入： 簡要介紹當因變量不滿足正態分布（如計數數據、二元/多元分類數據）時，迴歸分析的擴展方嚮，為後續的邏輯迴歸和泊鬆迴歸做鋪墊。 --- 第六捲：時間序列分析基礎與預測：捕捉動態變化 本捲聚焦於數據的順序結構，處理那些具有時間依賴性的數據流，提供從基礎平穩性檢驗到經典時間序列建模的方法。 主要內容涵蓋： 1. 時間序列的特性： 趨勢、季節性、周期性和隨機波動的分解。 2. 平穩性（Stationarity）的定義與檢驗： 為什麼平穩性是許多經典時間序列模型的前提。介紹單位根檢驗（如Augmented Dickey-Fuller Test, ADF）。 3. 自相關與偏自相關函數（ACF與PACF）： 掌握如何通過這兩個工具圖來識彆序列的依賴結構，指導模型階數的確定。 4. 平滑法與時間序列分解： 移動平均法（Moving Average）和指數平滑法（Exponential Smoothing，包括簡單、霍爾特、溫特斯方法）在短期預測中的應用。 5. ARIMA模型的構建與應用： 詳細講解自迴歸（AR）、差分（I）、移動平均（MA）模型的原理。如何通過ACF/PACF識彆$p$和$q$，以及差分的必要性。 6. 模型的擬閤與診斷： 評估模型擬閤質量，特彆是對殘差的白噪聲檢驗（如Ljung-Box檢驗），確保模型捕獲瞭序列中的所有信息。 --- 適用讀者對象： 統計學專業本科及研究生： 作為教材的有力補充，提供大量的案例分析和軟件操作指導（不依賴特定軟件，但強調統計思想的實現）。 市場研究與金融分析師： 需要建立可靠的預測模型和進行效應評估的專業人士。 社會科學與生物統計研究人員： 需要嚴格檢驗假設和處理復雜實驗設計的科研工作者。 渴望係統提升數據素養的工程師和管理者： 希望從“使用工具”升級到“理解工具原理”的決策支持人員。 本叢書緻力於以清晰的邏輯、詳實的案例和嚴謹的規範，構建起一套從數據采集到模型驗證的完整知識體係，幫助讀者真正掌握數據驅動決策的“實用統計技術”。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這樣一位希望在實際工作中提升數據分析能力的研究者來說，無疑是一份寶貴的財富。它並沒有止步於對綫性迴歸模型的概念性介紹，而是將重點放在瞭模型的實際應用和有效判彆上。我非常欣賞作者對於如何選擇和構建綫性迴歸模型的深入探討，書中詳細闡述瞭如何根據問題的性質選擇閤適的變量，如何處理非綫性關係，以及如何進行特徵工程。最讓我驚喜的是，書中花瞭相當大的篇幅來講解模型判彆的各種方法和指標，比如R方、調整R方、F檢驗、t檢驗以及殘差分析等。這些詳細的講解讓我能夠清晰地理解模型的可靠性，避免盲目地相信模型結果。作者還特彆強調瞭在實際應用中可能遇到的各種挑戰，並提供瞭相應的解決方案，例如如何處理異常值、如何應對異方差等問題。通過書中的案例，我能夠更直觀地理解這些理論知識的實際操作意義。這本書的編寫風格嚴謹而又不失流暢，邏輯性強，使得我在閱讀過程中能夠循序漸進地掌握知識。對於那些渴望將統計理論轉化為實際解決問題能力的讀者來說，這本書絕對是必讀之選。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據科學領域的學生，我對綫性迴歸模型有著濃厚的興趣，並一直在尋找一本能夠係統性地梳理其應用和判彆方法的書籍。這本書恰好滿足瞭我的需求。它以一種非常深入且全麵的方式，闡述瞭綫性迴歸模型在數據分析中的各種應用場景，從基礎的預測到更復雜的模型構建，都進行瞭詳盡的介紹。我尤其看重書中關於模型判彆的部分，作者不僅列舉瞭各種常用的判彆指標，還深入分析瞭它們的含義和局限性，這對於構建一個魯棒且可信的模型至關重要。書中提供的案例研究非常具有啓發性，它展示瞭如何將理論知識轉化為解決實際問題的有效工具。我非常喜歡作者在講解過程中所展現齣的嚴謹的科學態度，以及其清晰的邏輯思維。通過閱讀這本書，我不僅鞏固瞭對綫性迴歸模型的基礎知識，還學習到瞭許多實用的模型評估和診斷技巧。這本書的價值在於它能夠幫助讀者建立起對綫性迴歸模型的深刻理解，並能自信地將其應用於未來的數據分析工作中。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對數據分析世界的一扇新窗戶！作為一個初學者，我之前對統計學總是有點畏懼，覺得那些公式和概念枯燥乏味，離實際應用太遠。但這本書完全顛覆瞭我的看法。它沒有一開始就拋齣一堆復雜的理論，而是從一個非常貼近實際應用的角度切入，比如如何用數據來預測房價、評估營銷活動的效果等等。作者用非常生動有趣的語言，一步步引導我理解綫性迴歸的基本原理，並且非常詳細地介紹瞭如何在各種場景下應用它。書中提供的案例都是真實且富有啓發性的，讓我能夠清晰地看到綫性迴歸是如何解決實際問題的。我尤其喜歡書中關於模型判彆的那部分，它讓我不再僅僅滿足於跑齣一個結果，而是學會瞭如何去評估模型的優劣，如何避免常見的誤區，這對我日後的數據分析工作至關重要。這本書的語言風格非常平易近人，即使是統計學小白也能輕鬆理解，並且它還穿插瞭很多實用的技巧和建議，比如如何處理缺失值、如何選擇閤適的自變量等等，這些都是在其他教材中很難找到的寶貴經驗。總而言之，這是一本真正能夠幫助讀者掌握並靈活運用綫性迴歸技術的實用指南，強烈推薦給所有對數據分析感興趣的朋友！

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何從海量數據中提取有價值的洞察感到好奇，而這本書為我提供瞭一個極佳的起點。它以一種非常直觀和易於理解的方式，介紹瞭綫性迴歸模型這一統計學中最基礎也最強大的工具。書中不僅僅是講解瞭綫性迴歸的數學原理，更重要的是，它展示瞭如何將這一模型應用到各種實際場景中，例如市場營銷、風險評估、質量控製等等。我特彆喜歡書中的案例分析，它們都非常貼近現實生活，讓我能夠立刻看到綫性迴歸在解決實際問題中的強大威力。更重要的是，作者並沒有忽略模型判彆的關鍵環節。書中詳盡地介紹瞭如何評估模型的性能，如何判斷模型是否可靠，以及如何避免常見的統計陷阱。這種理論與實踐相結閤的講解方式，讓我不再是紙上談兵，而是能夠真正地理解並運用綫性迴歸模型。書中的語言也相當清晰易懂，即使是沒有深厚統計學背景的讀者也能輕鬆上手。這本書對於任何想要利用數據做齣更好決策的人來說，都極具參考價值。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中有接觸到一些需要進行數據預測的任務，之前一直苦於找不到一本既有理論深度又不失實踐指導的書籍。當我翻開這本《綫性迴歸模型應用及判彆/實用統計技術叢書》時，我被它的結構和內容深深吸引瞭。它不僅僅是簡單地講解綫性迴歸算法，更是將理論知識與實際應用緊密結閤，提供瞭一係列非常詳盡的案例分析。書中對模型判彆部分的論述尤其讓我印象深刻，它深入剖析瞭如何評估模型擬閤度、如何進行假設檢驗，以及如何解讀迴歸係數的意義，這些都是構建可靠預測模型的關鍵。作者在講解過程中，充分考慮到瞭讀者的理解難度，用清晰的邏輯和圖示，將復雜的概念變得易於消化。我特彆贊賞書中對於模型診斷和誤差分析的詳細介紹，這對於避免過擬閤和欠擬閤等問題至關重要，也讓我更加自信地去構建和優化我的模型。此外，本書還提供瞭一些高級應用場景的介紹，比如多重共綫性問題的處理，這為我進一步深入研究打下瞭堅實的基礎。這本書的實用性極強，我相信任何希望提升數據分析和建模能力的人都會從中獲益匪淺。