解释概率模型：Logit、Probit以及其他广义线性模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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格致出版社，廖福挺，周穆之 著

图书标签:

• 概率模型
• Logit模型
• Probit模型
• 广义线性模型
• 统计建模
• 回归分析
• 数据分析
• 计量经济学
• 生物统计学
• 机器学习

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543228481

版次：1

商品编码：12336438

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

页数：81

内容简介

《解释概率模型：Logit、Probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。最后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。

探索数据科学的基石：机器学习、深度学习与因果推断 书名：《数据驱动决策的艺术：从基础算法到前沿模型》 内容简介 在当今这个数据爆炸的时代，无论是学术研究还是商业实践，对复杂现象进行精确建模和有效预测已成为核心竞争力。本书旨在提供一个全面而深入的指南，系统梳理现代数据科学领域最具影响力的三大支柱：经典机器学习、深度学习架构的革新，以及日益重要的因果推断方法。我们不局限于单一的模型范式，而是致力于构建一个跨越理论深度与工程实践的知识体系，帮助读者驾驭海量数据，从中提取有价值的洞察，并最终做出可靠的、可解释的决策。 本书的结构经过精心设计，确保读者能够循序渐进，从对基础算法的扎实理解，过渡到掌握前沿的复杂模型构建能力。 --- 第一部分：机器学习的基石与算法精要 本部分将重温并深入剖析监督学习与无监督学习中最核心、应用最广泛的算法。重点不在于简单复述公式，而在于揭示这些算法背后的几何直觉、优化难题，以及它们在不同数据结构（如高维稀疏数据、非线性关系）下的表现差异。 1. 线性模型的回归与分类基础： 我们将从基础的最小二乘法开始，探讨正则化（Ridge, Lasso）如何通过引入偏置来权衡模型的方差与偏差。讨论的核心在于理解L1和L2范数对特征选择和模型稳定性的影响机制。 2. 非线性建模的桥梁：树模型家族： 决策树是理解非线性决策边界的起点。本书将详细拆解随机森林（Random Forests）如何通过装袋法（Bagging）有效降低过拟合，并深入探讨梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。尤其关注XGBoost、LightGBM等现代实现中，如何利用其独特的优化策略（如梯度剪枝、量化感知）实现极高的计算效率和预测精度。 3. 经典分类器的深入解析：支持向量机（SVM）： 不仅仅是寻找最大间隔超平面，我们将探讨核技巧（Kernel Trick）的数学原理，以及它如何将低维空间中的线性不可分问题映射到高维特征空间中实现线性可分。同时，分析软间隔（Soft Margin）在处理噪声数据时的鲁棒性。 4. 降维与聚类技术： 在处理高维数据时，特征工程至关重要。主成分分析（PCA）的内在结构将被详细阐述，包括其与矩阵分解的关系。在无监督学习方面，K-Means的局限性及其替代方案（如DBSCAN、均值漂移）的适用场景将进行对比分析。 --- 第二部分：深度学习的架构革新与前沿应用 本部分将视角转向近年来主导数据科学领域的深度神经网络。重点在于理解不同层级结构的设计哲学，以及它们如何解决传统机器学习模型难以处理的复杂序列和结构化数据问题。 1. 神经网络基础与优化动力学： 从感知机到多层网络，我们首先建立起反向传播（Backpropagation）的直观理解，而非仅仅停留在链式法则的机械应用上。随后，深入研究现代优化器，如Adam、RMSProp，它们如何动态调整学习率，帮助网络跳出局部最优。 2. 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： 详细剖析卷积层、池化层和激活函数的组合如何有效捕捉空间层次特征。我们将跟踪经典的架构演进路线（LeNet $ ightarrow$ AlexNet $ ightarrow$ VGG $ ightarrow$ ResNet），并重点解析残差连接（Residual Connections）在缓解深层网络梯度消失问题中的关键作用。 3. 循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战： 探讨RNN如何处理时间序列数据，并立即转向长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计思路，以应对长期依赖性问题。这部分将强调序列建模中“状态”和“门控机制”的物理意义。 4. 注意力机制与Transformer架构： 本书将花大量篇幅介绍注意力机制的兴起，它是从序列到并行化处理的关键飞跃。我们将完整推导自注意力（Self-Attention）的机制，并以此为基础，剖析Transformer模型如何完全摒弃循环结构，实现高效的并行化训练，并成为自然语言处理（NLP）领域的主导范式。 --- 第三部分：因果推断：超越预测的“为什么” 预测模型回答“会发生什么”，而因果推断回答“为什么会发生”以及“如果采取干预，结果会如何”。本部分将介绍在缺乏完美随机对照实验（RCT）的情况下，如何科学地估计处理效应（Treatment Effect）。 1. 因果推断的数学框架： 介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和因果图（Causal Graphs/DAGs）。理解识别因果效应的必要条件，特别是可交换性（Exchangeability）的概念及其重要性。 2. 匹配与倾向性得分方法： 当数据并非随机分配时，如何构建一个“伪随机化”环境？我们将深入讲解倾向性得分（Propensity Score）的计算与应用，包括后分层（Post-stratification）和基于分数的匹配方法。分析这些方法在控制混杂因素（Confounders）方面的优势与局限。 3. 准实验设计与工具变量： 探讨在特定观测数据结构下可用的高级技术。双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）如何利用时间序列信息来估计效应，以及工具变量法（Instrumental Variables, IV）如何在存在未观测混杂因素时提供一个估计因果效应的途径。 4. 现代因果机器学习： 结合前两部分的技术，介绍如何使用机器学习模型（如元学习器、双稳态模型）来估计异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects, HTE），从而实现更加精细化的、基于个体特征的干预策略。 --- 本书特色： 深度与广度的平衡： 内容覆盖了数据科学的核心知识树，从统计学习的基础公理到最尖端的深度学习架构，确保读者既能理解“做什么”，也能明白“为什么这么做”。 注重可解释性： 无论是在线性模型中分析系数权重，还是在树模型中利用特征重要性，抑或是探索因果推断的识别路径，本书始终强调模型决策背后的逻辑透明度。 实践导向： 理论阐述后紧跟实际案例分析的思路，引导读者思考如何在真实、充满噪音的数据环境中选择和部署正确的模型范式。 本书适合有一定统计学或编程基础，渴望系统性掌握现代数据科学全景图的研究人员、工程师及数据分析师。阅读完毕后，您将不仅能构建出高精度的预测模型，更能严谨地评估干预措施的真实影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何用数学语言来理解和预测那些非此即彼的结果感到好奇，比如一个事件发生的概率。这本书的标题一下子就抓住了我的眼球，"解释概率模型"听起来就非常有吸引力，尤其是提到了Logit和Probit，这些都是我之前在学习统计学时略有耳闻但从未深入理解过的模型。拿到书后，我迫不及待地翻看了目录，发现它涵盖了非常广泛的主题，从最基础的概率论概念，到各种广义线性模型的构建和解释，再到模型诊断和优劣势分析，内容非常全面。作者在解释概念时，经常会穿插一些生动形象的比喻，让我这种不太擅长纯数学推导的人也能轻松理解。比如，在讲解Logit模型时，他用“S”型曲线来类比概率的非线性变化，形象地展示了自变量的变化如何影响概率的边际效应。更重要的是，书中并非仅仅罗列公式，而是非常注重模型背后的逻辑和实际应用。他会详细讲解为什么选择某种模型，以及在不同的场景下，不同模型分别适合解决哪些问题。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对概率模型的理解上升了一个层次，不再是死记硬背的公式，而是有了深刻的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和实践指导性都非常出色。作者在讲解Logit和Probit模型时，不仅详细阐述了它们的统计学原理，还着重分析了它们在不同学科领域的实际应用，比如经济学、社会学、医学等等。他通过大量的案例研究，展示了如何运用这些模型来分析和预测各种现象，从消费者购买行为到疾病风险评估，都进行了细致的阐述。我特别欣赏书中关于模型选择和评估的部分，作者详细介绍了如何根据数据特点和研究目的来选择最合适的模型，并提供了多种模型评估指标，帮助读者客观地判断模型的优劣。这种理论与实践相结合的写作方式，让我在学习理论知识的同时，也能获得宝贵的实践指导，让我能够更自信地将所学知识应用到自己的研究中。书中对于广义线性模型的拓展，也让我看到了概率模型在处理更复杂数据结构时的强大能力，这无疑拓宽了我的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这本书之前，我对概率模型的理解还停留在非常浅显的层面，总觉得那些复杂的公式和理论离我太遥远。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者以一种非常接地气的方式，将那些原本令人望而生畏的数学概念变得触手可及。他并没有一开始就抛出让人头晕的数学推导，而是从一些生活化的场景出发，比如“你有多大概率会选择A而不是B？”这样的问题，引导读者思考背后的逻辑。书中对Logit和Probit模型的讲解，尤其让我印象深刻。作者并没有局限于模型本身的数学结构，而是深入剖析了它们在解决实际问题时的优势和局限性。他反复强调了模型的可解释性，以及如何通过系数的符号和大小来理解自变量对因变量的影响，这一点对于我这样侧重于应用的研究者来说，无疑是雪中送炭。此外，书中还对其他一些更高级的广义线性模型进行了介绍，这让我对模型体系有了更全面的认识，也为我日后进一步的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不失条理性和清晰度。作者在讲解每一个模型时，都会先给出清晰的定义，然后逐步阐述其数学原理，并辅以大量的图表和示例。我特别喜欢他对于模型假设的讨论，这通常是很多初学者容易忽略但又至关重要的部分。书中对Logit和Probit模型的优劣势进行了详细的比较，并分析了它们各自适用的场景，让我能够更明智地选择适合自己研究问题的模型。例如，在解释离散选择行为时，Logit模型和Probit模型都能提供有效的分析框架，但它们在边际效应的计算上有所差异，作者对此进行了详尽的剖析，并提供了实际数据分析的案例，让我能够直观地感受到这种差异的影响。此外，书中还涉及了其他一些重要的广义线性模型，如泊松回归和负二项回归，虽然我对这些模型的了解尚浅，但作者的讲解方式让我对其基本原理和应用有了初步的认识。总的来说，这本书对于想要深入理解和掌握概率模型的研究者来说，是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁而专业，深蓝色的背景搭配烫金的字体，透露出一种严谨和学术的气息。当我翻开它时，第一页就用一段引言点明了研究概率模型的必要性，并简单勾勒了Logit和Probit模型在解释二元选择问题上的核心思想。作者并没有直接深入复杂的数学公式，而是从直观的例子入手，比如描述一个人是否会购买某件商品的决策过程，或者某位患者是否会康复的概率，这让我这个初学者感到非常亲切。虽然书中大量涉及统计学和计量经济学中的基础概念，但作者的处理方式非常巧妙，不会让人感到枯燥乏味。他似乎有意地避开了那些过于理论化、脱离实际的推导，而是将重点放在模型的逻辑和应用上。我尤其欣赏他举的几个实际案例，比如在市场营销中预测消费者行为，或者在医疗领域分析疾病风险因素。通过这些案例，我能更清晰地理解这些模型是如何被用来解答现实世界中各种复杂问题的，而不是仅仅停留在纸面上的抽象概念。这本书的结构设计也值得称赞，每一章都逻辑清晰，循序渐进，仿佛一条精心铺就的道路，引领读者一步步深入概率模型的奥秘。