具體描述
內容簡介
迴歸分析是統計學中一個非常重要的分支，在自然科學、管理及社會經濟等領域有著非常廣泛的應用。本書是針對統計學專業和財經管理類專業教學的需要而編寫的。本書寫作的指導思想是在不失嚴謹的前提下，明顯不同於純數理類教材，努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透。由於R語言已風靡全球，在統計方法的應用中運用R語言也被越來越多的中國學者所追捧，因此本書結閤R軟件全麵係統地介紹迴歸分析的實用方法，盡量結閤中國社會經濟、自然科學等領域的研究實例，把迴歸分析的方法與實際應用結閤起來，注重定性分析與定量分析的緊密結閤，努力把同行以及我們在實踐中應用迴歸分析的經驗和體會融入其中。本書既可作為統計學、應用統計學和經濟統計學三個本科專業的迴歸分析課程教材，還可作為非統計專業研究生現代統計分析方法與應用及定量分析與建模課程的教材，同時也適閤有意學習R語言和迴歸建模技術的實際工作者閱讀和參考。
作者簡介
何曉群，中國人民大學統計學院教授，博士生導師，中國人民大學6 Sigma質量管理研究中心主任。摩托羅拉和美國六西格瑪國際學院認證講師，中國現場統計研究會常務理事，中國現場統計研究會多元分析專業委員會理事長。主持多項國傢和省部級及企業橫嚮課題研究，發錶論文百餘篇。主要著作有《迴歸分析與經濟數據建模》《現代統計分析方法與應用》《實用迴歸分析》《多變量經濟數據統計分析》《多元統計分析》《六西格瑪管理培訓叢書》《六西格瑪管理的理論與實踐探索》《六西格瑪質量管理與統計過程控製》等。中央電視颱“百傢講壇”欄目六西格瑪管理主講嘉賓。多次接受中央電視颱、北京電視颱、鳳凰衛視、光明日報、中國稅務報、人民法院報、中國質量報、中國航空報、北京商報、北京青年報等媒體采訪。近年來緻力於統計理論和方法在企業管理中的應用研究，自1996年以來多次在通用電氣（GE）和摩托羅拉（MOTOROLA）主講“統計方法與技術”“企業質量管理”“統計過程控製（SPC）”“6 Sigma”等課程。受數百傢中外大公司邀請參與企業內訓和項目谘詢。相關演講和培訓的情況可登錄www.ruc-6sigma.com查看。
目錄
第1章 迴歸分析概述
1．1 變量間的相關關係
1．2 “迴歸”思想及名稱的由來
1．3 迴歸分析的主要內容及其一般模型
1．3．1 迴歸分析研究的主要內容
1．3．2 迴歸模型的一般形式
1．4 迴歸模型的建立過程
1．4．1 根據目的設置指標變量
1．4．2 收集、整理數據
1．4．3 確定理論迴歸模型
1．4．4 模型參數的估計
1．4．5 模型的檢驗與改進
1．4．6 迴歸模型的應用
1．5 迴歸分析應用與發展簡評
思考與練習
第2章 一元綫性迴歸
2．1 一元綫性迴歸模型
2．1．1 一元綫性迴歸模型的産生背景
2．1．2 一元綫性迴歸模型的數學形式
2．2 參數β0，β1的估計
2．2．1 普通最小二乘法
2．2．2 最大似然法
2．3 最小二乘估計的性質
2．3．1 綫性
2．3．2 無偏性
2．3．3 的方差
2．4 迴歸方程的顯著性檢驗
2．4．1 t檢驗
2．4．2 F檢驗
2．4．3 相關係數的顯著性檢驗
2．4．4 用R軟件進行計算
2．4．5 三種檢驗的關係
2．4．6 樣本決定係數
2．4．7 關於P值的討論
2．5 殘差分析
2．5．1 殘差與殘差圖
2．5．2 有關殘差的性質
2．5．3 改進的殘差
2．6 迴歸係數的區間估計
2．7 預測和控製
2．7．1 單值預測
2．7．2 區間預測
2．7．3 控製問題
2．8 本章小結與評注
2．8．1 一元綫性迴歸從建模到應用的全過程
2．8．2 有關迴歸檢驗的討論
2．8．3 迴歸係數的解釋
2．8．4 迴歸方程的預測
思考與練習
第3章 多元綫性迴歸
3．1 多元綫性迴歸模型
3．1．1 多元綫性迴歸模型的一般形式
3．1．2 多元綫性迴歸模型的基本假設
3．1．3 多元綫性迴歸係數的解釋
3．2 迴歸係數的估計
3．2．1 迴歸係數估計的普通最小二乘法
3．2．2 迴歸值與殘差
3．2．3 迴歸係數估計的最大似然法
3．2．4 實例分析
3．3 有關估計量的性質
3．4 迴歸方程的顯著性檢驗
3．4．1 F檢驗
3．4．2 t檢驗
3．4．3 迴歸係數的置信區間
3．4．4 擬閤優度
3．5 中心化和標準化
3．5．1 中心化
3．5．2 標準化迴歸係數
3．6 相關陣與偏相關係數
3．6．1 樣本相關陣
3．6．2 偏決定係數
3．6．3 偏相關係數
3．7 本章小結與評注
3．7．1 多元綫性迴歸的建模過程
3．7．2 評注
思考與練習
第4章 違背基本假設的幾種情況
4．1 異方差性産生的背景和原因
4．1．1 異方差性産生的原因
4．1．2 異方差性帶來的問題
4．2 一元加權最小二乘估計
4．2．1 異方差性的診斷
4．2．2 一元加權最小二乘估計
4．2．3 尋找最優權函數
4．3 多元加權最小二乘估計
4．3．1 多元加權最小二乘法
4．3．2 權函數的確定方法
4．4 自相關性問題及其處理
4．4．1 自相關性産生的背景和原因
4．4．2 自相關性帶來的問題
4．4．3 自相關性的診斷
4．4．4 自相關問題的處理
4．4．5 自相關實例分析
4．5 BOX-COX變換
4．6 異常值與強影響點
4．6．1 關於因變量y的異常值
4．6．2 關於自變量x的異常值對迴歸的影響
4．6．3 異常值實例分析
4．7 本章小結與評注
4．7．1 異方差問題
4．7．2 自相關問題
4．7．3 異常值問題
思考與練習
第5章 自變量選擇與逐步迴歸
5．1 自變量選擇對估計和預測的影響
5．1．1 全模型與選模型
5．1．2 自變量選擇對預測的影響
5．2 所有子集迴歸
5．2．1 所有子集的數目
5．2．2 自變量選擇的幾個準則
5．2．3 用R軟件尋找最優子集
5．3 逐步迴歸
5．3．1 前進法
5．3．2 後退法
5．3．3 逐步迴歸法
5．4 本章小結與評注
5．4．1 逐步迴歸實例
5．4．2 評注
思考與練習
第6章 多重共綫性的情形及其處理
6．1 多重共綫性産生的背景和原因
6．2 多重共綫性對迴歸建模的影響
6．3 多重共綫性的診斷
6．3．1 方差擴大因子法
6．3．2 特徵根判定法
6．3．3 直觀判定法
6．4 消除多重共綫性的方法
6．4．1 剔除不重要的解釋變量
6．4．2 增大樣本量
6．4．3 迴歸係數的有偏估計
6．5 本章小結與評注
思考與練習
第7章 嶺迴歸
7．1 嶺迴歸估計的定義
7．1．1 普通最小二乘估計帶來的問題
7．1．2 嶺迴歸的定義
7．2 嶺迴歸估計的性質
7．3 嶺跡分析
7．4 嶺參數k的選擇
7．4．1 嶺跡法
7．4．2 方差擴大因子法
7．4．3 由殘差平方和確定k值
7．5 用嶺迴歸選擇變量
7．6 本章小結與評注
思考與練習
第8章 主成分迴歸與偏最小二乘
8．1 主成分迴歸
8．1．1 主成分的基本思想
8．1．2 主成分的基本性質
8．1．3 主成分迴歸的實例
8．2 偏最小二乘
8．2．1 偏最小二乘的原理
8．2．2 偏最小二乘的算法
8．2．3 偏最小二乘的應用
8．3 本章小結與評注
思考與練習
第9章 非綫性迴歸
9．1 可化為綫性迴歸的麯綫迴歸
9．2 多項式迴歸
9．2．1 幾種常見的多項式迴歸模型
9．2．2 應用實例
9．3 非綫性模型
9．3．1 非綫性最小二乘
9．3．2 非綫性迴歸模型的應用
9．3．3 其他形式的非綫性迴歸模型
9．4 本章小結與評注
思考與練習
第10章 含定性變量的迴歸模型
10．1 自變量含定性變量的迴歸模型
10．1．1 簡單情況
10．1．2 復雜情況
10．2 自變量含定性變量的迴歸模型與應用
10．2．1 分段迴歸
10．2．2 迴歸係數相等的檢驗
10．3 因變量是定性變量的迴歸模型
10．3．1 定性因變量的迴歸方程的意義
10．3．2 定性因變量迴歸的特殊問題
10．4 Logistic迴歸模型
10．4．1 分組數據的Logistic迴歸模型
10．4．2 未分組數據的Logistic迴歸模型
10．4．3 Probit迴歸模型
10．5 多類彆Logistic迴歸
10．6 因變量順序類彆的迴歸
10．7 本章小結與評注
思考與練習
部分練習題參考答案
附錄
錶1 簡單相關係數臨界值錶
錶2 t分布錶
錶3 F分布錶
錶4 DW檢驗上下界錶
參考文獻
前言/序言
前 言
迴歸分析是統計學中一個非常重要的分支，在自然科學、管理科學和社會經濟等領域有著非常廣泛的應用。本書是針對統計學專業和財經管理類專業教學的需要而編寫的。
本書寫作的指導思想是在不失嚴謹的前提下，明顯不同於純數理類教材，努力突齣實際案例的應用和統計思想的滲透，結閤R軟件全麵係統地介紹迴歸分析的使用方法，盡量結閤中國社會經濟、自然科學等領域的研究實例，把迴歸分析的方法與實際應用結閤起來，注重定性分析與定量分析的緊密結閤，努力把同行以及我們在實踐中應用迴歸分析的經驗和體會融入其中。
全書分為10章。第1章對迴歸分析的研究內容和建模過程給齣綜述性介紹；第2、3章詳細介紹瞭一元和多元綫性迴歸的參數估計、顯著性檢驗及其應用；第4章對違背迴歸模型基本假設的異方差、自相關和異常值等問題給齣瞭診斷和處理方法；第5章介紹瞭迴歸變量選擇與逐步迴歸方法；第6章就多重共綫性的産生背景、診斷方法、處理方法等方麵結閤實際經濟問題進行瞭討論；第7章嶺迴歸估計是解決共綫性問題的一種非常實用的方法；第8章介紹瞭主成分迴歸與偏最小二乘；第9章介紹瞭可化為綫性迴歸的麯綫迴歸、多項式迴歸，以及不能綫性化的非綫性迴歸模型的計算；第10章分彆介紹瞭自變量中含定性變量和因變量是定性變量的迴歸問題，以及因變量是多類彆和有序變量的迴歸問題。
本書作為迴歸分析的應用性教材，講述的重點是結閤R語言軟件實現迴歸分析中的各種方法，比較各種方法的適用條件，並解釋分析結果。為瞭保持教材的完整性，對一些基本的公式和定理給齣瞭推導和證明，對有些基本的理論及性質也做瞭必要的說明。書後習題用R語言來完成，為瞭節省篇幅本書隻給齣習題答案的簡要內容，詳細答案內容及有關R代碼我們放在中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心網站供需求者下載(www.ruc-6sigma.com)。
對於統計學專業的本科生可以全麵係統地講述本教材的內容；對非統計學專業的本科生應該捨棄其中理論性質的內容；對非統計學專業的研究生可以根據具體情況選擇講授其中的內容。根據我們的教學實踐，本書講授51課時較為閤適，若有多媒體設備的配閤，教學將會更為方便和有效。
我的博士研究生劉賽可、王蕾、夏利宇為本書編寫做瞭全麵的上機實踐。本書的大部分例題是我們多年教學和科研工作的積纍，部分實例為體現其典型性引用瞭他人著作。在此謹嚮對本書齣版提供幫助的師長和朋友錶示衷心的感謝。
由於水平所限，書中難免有不足之處，尤其是在一些應用研究的體會性討論中，恐有偏頗之處，懇切希望讀者批評指正。
何曉群
於中國人民大學統計學院
中國人民大學應用統計科學研究中心
用戶評價
隨著數據量日益增長，如何從復雜的數據中挖掘齣有價值的信息，成為瞭我關注的焦點。而迴歸分析作為一種強大的統計工具，其應用範圍之廣、解決問題之有效，令我十分著迷。《應用迴歸分析（R語言版）》正是這樣一本讓我茅塞頓開的書籍。作者在書中不僅詳細介紹瞭各種迴歸模型，更重要的是，他非常注重對模型適用條件和局限性的闡釋。例如，在講解多重共綫性問題時，作者不僅給齣瞭檢測方法，還深入分析瞭其對模型估計和預測的影響，並提供瞭幾種處理策略，這讓我深刻理解瞭“知其然，更要知其所以然”的重要性。書中對模型診斷的重視也讓我受益匪淺，作者強調瞭殘差分析、Cook距離等診斷指標的意義，並指導如何通過這些指標來發現模型中可能存在的問題，從而進行修正。這種嚴謹的分析思路，幫助我養成瞭審慎對待數據分析結果的習慣。通過對這本書的學習，我感覺自己對迴歸分析的掌握不再是停留在錶麵，而是能夠更深入地理解模型背後的邏輯，並能更自信地將迴歸分析應用於各種實際問題中，有效地解決復雜的分析挑戰。
評分我對這本書的整體評價是非常高的，它不僅內容翔實，而且講解深入淺齣，非常適閤不同程度的讀者。我尤其喜歡書中對迴歸模型構建過程的細緻闡述。作者在介紹每一個模型時，都清晰地指齣瞭其建立的背景、核心思想以及適用的場景。例如，在講解泊鬆迴歸時，作者不僅介紹瞭其在計數數據分析中的應用，還詳細闡述瞭其與綫性迴歸的區彆，以及如何處理響應變量為非負整數的情況。更重要的是，書中提供瞭大量高質量的R語言代碼示例，每一個代碼片段都經過精心設計，力求簡潔、高效且易於理解。作者會耐心地解釋每一行代碼的含義，以及它在迴歸分析過程中的作用。這種將理論知識與編程實踐緊密結閤的方式，讓我能夠事無巨端的學習如何將所學的迴歸模型應用到實際數據分析中。通過對這本書的學習，我不僅鞏固瞭對迴歸分析理論的理解，更重要的是，我獲得瞭使用R語言進行數據分析的實際技能，這對我今後的學術研究和職業發展都將帶來巨大的幫助。
評分坦白講，我在閱讀這本書之前，對R語言在統計分析中的應用感到有些畏懼。我總是覺得編程語言的學習麯綫陡峭，容易讓人望而卻步。然而，《應用迴歸分析（R語言版）》完全顛覆瞭我的這種看法。作者的講解風格非常親切，就像一位耐心負責的老師，一步步地引導著我熟悉R語言的語法和常用函數。書中提供的每一個代碼示例都經過精心設計，不僅功能強大，而且易於理解。作者會詳細解釋每條代碼的含義，以及它在迴歸分析過程中的作用。讓我印象深刻的是，書中並沒有強製要求讀者掌握所有R語言的細節，而是聚焦於迴歸分析所需的關鍵技術。通過實際操作，我不僅學會瞭如何使用R語言進行數據預處理、模型擬閤，還掌握瞭如何解讀模型輸齣、進行模型診斷以及可視化結果。這種“做中學”的方式，讓我對R語言的應用充滿瞭信心。而且，書中提供的案例數據和分析過程都非常貼近實際應用場景，讓我能夠將所學的知識直接運用到自己的研究或工作中。讀完這本書，我感覺自己不再是那個麵對R語言束手無策的門外漢，而是能夠自信地運用它來解決迴歸分析相關的問題。它為我打開瞭一扇通往數據分析新世界的大門，讓我看到瞭R語言在學術研究和實際工作中巨大的潛力。
評分我之所以選擇這本書，是因為我一直對迴歸分析在各種領域中的實際應用充滿好奇。這本書在這一點上做得非常齣色，它不僅僅停留在理論的講解，更是將迴歸分析的各種方法巧妙地融入到一係列精心挑選的案例研究中。這些案例涵蓋瞭經濟學、心理學、生物學、市場營銷等多個學科，讓我看到瞭迴歸分析的普適性和強大的解決問題的能力。每一個案例都清晰地闡述瞭研究背景、研究問題、數據來源以及具體的分析步驟。作者在講解過程中，會詳細介紹如何根據實際問題選擇閤適的迴歸模型，如何進行變量篩選和模型構建，以及如何解釋模型的輸齣結果。特彆是關於模型診斷和選擇的部分，作者提供瞭非常實用的技巧和注意事項，讓我能夠更好地評估模型的可靠性，並選擇最適閤特定場景的模型。例如，在處理多重共綫性問題時，作者不僅給齣瞭檢測方法，還提供瞭降維和變量選擇的策略，這對於避免模型過擬閤和提高解釋性非常有幫助。通過這些鮮活的案例，我不僅鞏固瞭對迴歸分析理論的理解，更重要的是學會瞭如何將理論知識轉化為實際的分析能力，解決真實世界中的復雜問題。
評分作為一名在數據科學領域摸爬滾打多年的實踐者，我始終認為，理論知識的深度決定瞭一個分析師的上限。《應用迴歸分析（R語言版）》在這方麵給我留下瞭極其深刻的印象。作者在對各種迴歸模型進行講解時，不僅僅局限於“如何使用”某個函數，而是深入剖析瞭模型背後的統計學原理、數學推導以及關鍵的假設條件。例如，在討論綫性迴歸的經典假設時，作者詳細解釋瞭異方差、自相關等問題産生的原因，以及它們對模型估計和推斷的影響，並在此基礎上引齣瞭廣義最小二乘法（GLS）等修正方法。這種嚴謹的學術態度，讓我對迴歸分析的理解不再是淺嘗輒止，而是觸及到瞭其核心的數學和統計基礎。即使是對於一些看似復雜的模型，作者也能通過清晰的邏輯鏈條和精煉的語言，將它們娓娓道來。更難能可貴的是，書中並未迴避模型中的難點和疑點，而是主動提齣並給齣解決方案，這對於提升讀者的分析能力非常有幫助。我可以想象，即使是麵對一個全新的、復雜的迴歸問題，憑藉這本書所打下的堅實基礎，我也能更有信心地去分析和解決。
評分我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解“為什麼”的迴歸分析書籍，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。《應用迴歸分析（R語言版）》恰恰滿足瞭我的這個需求。作者在講解每一個迴歸模型時，都花瞭大量的篇幅來闡釋其背後的統計學邏輯和模型構建的思想。例如，在講解邏輯迴歸時，作者並沒有直接給齣公式，而是從概率建模的角度齣發，解釋瞭為何需要使用Logit變換，以及它如何將綫性組閤映射到0到1之間的概率。這種深入淺齣的講解方式，讓我對模型的原理有瞭更透徹的理解，而不僅僅是記住公式。此外，書中對於模型假設的強調也讓我受益匪淺。作者詳細闡述瞭各個模型假設的重要性，以及違反假設可能帶來的後果，並提供瞭相應的診斷方法和修正策略。這讓我意識到，迴歸分析並非一個簡單的套用公式的過程，而是需要嚴謹的理論支撐和審慎的判斷。通過對這本書的學習，我不僅掌握瞭如何運用R語言實現迴歸分析，更重要的是，我開始能夠獨立思考和判斷，選擇最適閤特定問題的模型，並對其結果進行恰當的解讀。
評分這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的第一印象，觸感溫潤的封麵紙張，搭配上簡潔而富有質感的排版，即使還沒翻開內容，就已經能感受到其中蘊含的嚴謹與專業。當我真正開始閱讀時，更驚嘆於作者在理論講解上的循序漸進。從最基礎的迴歸模型概念齣發，逐步深入到各種變體和高級應用，每一步都踩得穩穩當當，仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶領初學者穿越迴歸分析的迷宮。我特彆欣賞書中對統計學原理的解釋，並沒有流於錶麵，而是深入到公式的推導和假設的闡釋，讓我對模型背後的邏輯有瞭更清晰的認識，而不是僅僅停留在“怎麼用”的層麵。R語言部分更是亮點，作者並非簡單羅列代碼，而是結閤實際案例，將代碼的編寫與理論的理解緊密結閤。每段代碼的齣現都有其明確的目的，解釋瞭為何要這樣寫，以及這段代碼如何體現瞭某種統計思想。讀完某個章節，我感覺自己不僅學會瞭一個方法，更是理解瞭它為何有效，以及在什麼情況下最適閤使用。書中的圖錶也設計得相當直觀，無論是散點圖、殘差圖還是模型診斷圖，都清晰地展示瞭數據和模型的信息，輔助理解那些抽象的統計概念。即便我是一名對迴歸分析已有一定基礎的讀者，在閱讀這本書時，依然能從中獲得新的啓發和更深層次的理解，它填補瞭我知識體係中的一些空白，並且讓我對如何更有效地應用迴歸分析解決實際問題有瞭全新的視角。
評分這本書最讓我感到驚喜的是，它成功地將高深的統計學理論與生動實際的R語言編程完美地結閤在瞭一起。我一直認為，理論和實踐是相互促進的，而這本書正是這種理念的絕佳體現。作者在講解每一個迴歸模型時，都會緊接著提供對應的R語言代碼示例，並且這些代碼並非簡單的堆砌，而是經過精心設計，能夠清晰地展示理論概念在實際操作中的應用。他會詳細解釋代碼的每一部分，說明它們在執行迴歸分析中的作用，以及如何與理論模型相對應。這種“理論-代碼-解釋”的模式，讓我能夠非常直觀地理解抽象的統計概念。例如，在介紹模型擬閤後，作者會展示如何使用R語言提取模型的係數、標準誤、p值等關鍵信息，並指導讀者如何解讀這些統計量。此外，書中還提供瞭很多關於數據可視化和模型診斷的R語言代碼，幫助我學會如何用圖錶來直觀地展示數據分布、模型擬閤情況以及殘差特性。讀完這本書，我感覺自己不僅理解瞭迴歸分析的理論，更重要的是，我擁有瞭運用R語言解決實際迴歸分析問題的能力，這對我未來的學習和工作都將産生深遠的影響。
評分這本書的內容組織結構非常清晰，這一點讓我非常贊賞。從最基礎的綫性迴歸，到多項式迴歸、邏輯迴歸、泊鬆迴歸，再到更高級的時間序列迴歸和麵闆數據迴歸，作者都進行瞭係統性的梳理和講解。每一章節都圍繞一個特定的迴歸模型展開，先介紹其理論基礎和適用條件，然後通過R語言實例演示如何進行模型擬閤和分析。這種層層遞進的學習路徑，讓我能夠逐步建立起對迴歸分析的全麵認知。而且，作者在講解過程中，始終注重理論與實踐的結閤。他不僅會解釋公式的含義，還會深入分析模型假設的重要性，以及當假設不滿足時如何進行處理。在R語言的部分，作者提供的代碼清晰易懂，並且配有詳細的注釋，即使是初學者也能輕鬆上手。我特彆喜歡書中關於模型診斷的部分，它詳細介紹瞭如何通過殘差分析、方差膨脹因子（VIF）等方法來評估模型的擬閤優度和潛在問題。這些細緻入微的講解，幫助我培養瞭嚴謹的分析習慣，能夠避免一些常見的錯誤。整本書讀下來，感覺知識點非常紮實，而且學習過程也相當愉快，讓我對迴歸分析的掌握達到瞭一個新的高度。
評分在信息爆炸的時代，掌握有效的工具來分析和解讀數據至關重要。《應用迴歸分析（R語言版）》正是這樣一本能夠助你“武裝到牙齒”的工具書。我之所以這樣說，是因為作者在講解迴歸分析的同時，非常注重實用性和操作性。書中提供瞭大量的R語言代碼，並且這些代碼都非常具有指導意義。作者不僅僅是給齣代碼，更是深入地解釋瞭代碼背後的邏輯，以及為什麼需要這樣寫。例如，在進行模型選擇時，作者會演示如何使用AIC、BIC等信息準則，以及如何通過逐步迴歸等方法來尋找最優模型，並提供相應的R語言實現。這種實踐導嚮的講解方式，讓我能夠快速地將所學的知識應用到實際的數據分析任務中。而且，書中還涉及瞭模型診斷和結果解釋等關鍵環節，這對於確保分析的可靠性和有效性至關重要。我特彆欣賞作者在處理模型擬閤不佳或假設不滿足的情況時，提供的各種補救措施和建議。通過這本書，我感覺自己不僅學會瞭迴歸分析的方法，更重要的是，我掌握瞭如何構建一個穩健、可靠的迴歸模型，並能對其結果進行準確的解讀。
評分下學期上課用，書很新，送過來速度也很快
評分不錯
評分好
評分不錯
評分R版，講解細緻，每章總結分析的部分值得閱讀。
評分不錯，感覺算是性價比高的，支持
評分不錯，感覺算是性價比高的，支持
評分下學期上課用，書很新，送過來速度也很快
評分嗯哼
相關圖書
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