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• 模型诊断
• 格致方法
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出版社： 格致

ISBN：9787543227279

商品编码：13008434810

开本：32

出版时间：2017-05-01

基本信息

• 商品名称：理解回归假设/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)威廉·D.贝里|总主编:吴晓刚|译者:余珊珊
• 定价：30
• 出版社：格致
• ISBN号：9787543227279

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-05-01
• 印刷时间：2017-05-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：126
• 字数：88千字

内容提要

威廉·D.贝里《理解回归假设》的目的是描述回 归假设，并在某种程度上帮助读者理解如何考察假设 是否能够与一个具体的研究相适应。《理解回归假设 》以对标准多元回归假设的回顾作为开头，因为这些 知识通常会出现在计量经济学或者回归分析的课本中 。然后，本书引入了一个贯穿本书的具体案例——一 个关于体重的决定因素的模型。*后，本书回到回归 假设，考察了每一个假设的实际意义，并强调了研究 者如何评估每一个假设是否符合实际研究的需要。
    

目录

序
**章 简介
第2章 回归假设的正式描述
**节 回归分析概述
第2节 误差项的作用
第3节 其他回归假设
第3章 “体重”的案例
第4章 如何得到满意的回归假设结果
第5章 回归假设的实质意义
**节 从横截面回归中得出动态的解释
第2节 假设：缺乏完全多重共线性
第3节 假设：误差项与每个自变量都没有相关关系
第4节 设定误差：使用错误的自变量
第5节 误差项的均值为零的假设
第6节 对于测量层次的假设
第7节 无测量误差的假设
第8节 线性和可叠加性的假设
第9节 同方差和缺乏自相关假设
第6章 结论
注释
参考文献
译名对照表

《统计推断的基石：理解回归分析中的核心假设》 作者：[作者姓名] 出版：[出版社名称] 系列：格致方法定量研究系列 简介： 在现代科学研究的 vast landscape 中，定量分析扮演着至关重要的角色。它为我们提供了严谨的工具，以洞察数据背后的模式、关系和因果。而在这片广袤的定量研究领域中，回归分析无疑是最为核心、最为普适的统计技术之一。从社会科学的宏观趋势到生物医学的微观机制，再到经济学领域的市场预测，回归分析的身影无处不在，它帮助我们理解变量之间的相互作用，预测未来趋势，并为决策提供量化依据。 然而，回归分析的强大力量并非凭空而来，它建立在一系列精心设计的假设之上。这些假设如同建筑的地基，一旦动摇，整个分析的稳固性和结论的可靠性便会受到严峻的考验。忽视或误解这些假设，可能会导致我们在数据分析中迷失方向，得出看似合理实则谬误百出的结论，甚至做出错误的科学判断或商业决策。《统计推断的基石：理解回归分析中的核心假设》一书，正是为了帮助广大研究者深入理解并掌握这些至关重要的假设，从而迈向更坚实、更可靠的定量研究之路。 本书并非对回归分析方法本身进行流水账式的介绍，也非堆砌大量复杂的数学公式。相反，它以一种更加贴近研究实践、更富于启发性的方式，带领读者逐步剥开回归分析的“黑箱”，揭示其赖以运转的内在逻辑。全书围绕着回归分析的核心假设展开，深入剖析每一个假设的含义、其重要性以及违反这些假设可能带来的具体后果。我们并非仅仅告诉读者“需要满足某个假设”，而是致力于解释“为什么需要这个假设”，以及“不满足它会对我们的研究结果产生怎样的负面影响”。 本书的独特之处与核心价值： 深度挖掘，而非表面介绍： 许多回归分析的教材往往会列出假设，但往往止步于此，缺乏对这些假设背后统计学原理的深入阐释。本书则致力于将这些抽象的统计学概念，转化为研究者能够清晰理解的逻辑。我们将通过生动的案例和图示，直观地展示假设被违反时，回归模型的行为会发生怎样的变化，以及这些变化是如何误导我们的解释的。 情境化讲解，贴近研究实践： 我们深知，理论知识最终需要应用于解决实际问题。《统计推断的基石：理解回归分析中的核心假设》一书将大量实际研究中的案例融入其中，无论是经济学中对通货膨胀的预测，社会学中对教育水平与收入关系的探究，还是医学领域中对新药疗效的评估，本书都将引导读者思考，在这些具体的研究场景下，回归分析的各个假设是如何体现的，又可能面临哪些挑战。这种情境化的讲解方式，有助于读者将书中的知识与自己的研究课题建立起紧密的联系，从而提高知识的应用性和迁移性。 强调“为什么”与“怎么办”： 仅仅认识到假设的重要性是不够的，更关键的是要理解“为什么”这些假设对回归分析如此关键，以及在实际研究中“怎么办”才能有效地识别和处理违反假设的情况。本书将详细介绍各种诊断回归模型假设的方法，包括但不限于残差图的绘制与解读、统计检验的使用、以及各种“信号灯”式的提示。更重要的是，本书将为读者提供一系列处理违约假设的策略和技术，例如，当存在异方差时，我们是应该变换变量、加权最小二乘法，还是考虑使用稳健标准误？当误差项不独立时，我们又该如何调整模型？这些实用性的建议，将极大地提升研究者在复杂数据面前的应对能力。 批判性思维的培养： quantitative research 的目标不仅仅是得到一个统计结果，更重要的是能够对这个结果进行审慎的、批判性的解读。理解回归假设，是培养这种批判性思维的关键一步。本书将引导读者学会审视模型结果的背后，去思考“这个模型真的可靠吗？”，“这个关系是真实存在的，还是由某种未被考虑的因素造成的？”，“我的结论是否因为模型假设的局限性而存在偏差？”。通过对假设的深入理解，读者将能够更自信、更负责任地解读统计结果，避免被表面化的统计数字所迷惑。 本书的主要内容概览（不包含书中具体研究案例与数据）： 全书大致可以分为几个核心部分，循序渐进地带领读者深入理解回归分析的假设体系。 第一部分：回归分析的基石——线性关系与误差项的性质 线性关系假设： 什么是真正的线性关系？它意味着变量之间的变化是按照直线进行的，还是可以解释为其他形式的线性组合？我们将探讨如何通过散点图、残差图以及散点图平滑技术来初步判断变量之间是否存在线性关系，以及如何通过变量变换（如对数变换、平方根变换）来尝试将非线性关系转化为线性关系。这里将强调，线性关系不仅仅是“看起来像一条直线”，而是指模型的解释变量与被解释变量之间的期望关系可以用一个线性方程来精确描述。 误差项的零均值假设： 为什么要求误差项的期望值为零？它意味着什么？我们将解释，如果误差项的期望值不为零，那么模型的截距项将无法正确估计，从而导致系统性的偏差。我们将探讨可能导致误差项均值不为零的原因，以及如何通过检查模型的残差分布来初步判断是否存在这个问题。 误差项的同方差性假设（Homoscedasticity）： 这是回归分析中最常被违反，也最容易被忽视的关键假设之一。我们将深入剖析同方差性意味着什么——即误差项的方差不随解释变量的变化而变化。我们将详细讲解异方差（Heteroscedasticity）的识别方法，例如，通过绘制残差关于预测值或解释变量的散点图，观察残差散点是否呈现出“喇叭形”或“扇形”的扩散趋势。异方差存在的后果是什么？它会导致参数估计仍然是无偏的，但不再是最小方差的（即不再是“最优”的），更重要的是，它会导致标准误的计算出现偏差，从而影响统计推断的有效性（例如，t检验和F检验的结果可能不再可靠）。 误差项的独立性假设（Independence）： 误差项之间的独立性要求，意味着一个观测值的误差不应影响另一个观测值的误差。在时间序列数据、面板数据或空间数据中，这种独立性假设常常被打破。我们将探讨如何识别误差项的自相关性（Autocorrelation），例如，通过绘制残差的自相关函数（ACF）图和偏自相关函数（PACF）图。自相关存在的后果同样是严重的，它会使得标准误的估计偏低，从而高估模型的显著性，导致做出错误的统计推断。 第二部分：对模型系数的解释与推断 误差项的正态性假设（Normality）： 尽管在样本量足够大的情况下，最大似然估计和最小二乘估计的参数估计量仍然近似服从正态分布（中心极限定理的作用），但在小样本情况下，误差项的正态性假设对于进行精确的统计推断（如构建置信区间和进行假设检验）至关重要。我们将介绍如何通过直方图、Q-Q图以及各种统计检验（如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验）来评估误差项的分布是否接近正态。我们将讨论，当误差项非正态时，统计推断的可靠性会受到何种影响，以及在何种情况下可以“容忍”一定程度的非正态性。 解释变量的无多重共线性假设（No Perfect Multicollinearity）： 这是针对解释变量之间关系的假设。多重共线性指的是模型中的两个或多个解释变量之间存在高度相关性。我们将解释，当存在严重的多重共线性时，回归模型将难以区分各个解释变量对被解释变量的独立贡献，导致参数估计变得不稳定，标准误增大，使得我们难以做出可靠的统计推断。本书将介绍如何通过计算解释变量之间的相关系数矩阵、方差膨胀因子（VIF）等指标来检测多重共线性。 模型设定（Model Specification）： 除了上述关于误差项的性质和解释变量关系的假设，模型本身的设定也至关重要。我们将探讨模型设定错误可能带来的后果，例如，遗漏重要的解释变量（Omitted Variable Bias），加入不必要的解释变量，或者错误地指定变量之间的函数形式。我们将强调，正确的模型设定是保证回归结果有效性的前提。 第三部分：处理与规避假设违背 诊断方法的实操： 本部分将提供一系列实用工具和步骤，指导读者如何在实际数据分析中系统地检查回归模型的假设。我们将结合统计软件（如R, Python, Stata等）的操作演示，讲解如何生成和解读各种诊断图，如何运行统计检验，以及如何识别潜在的违约信号。 应对策略与替代方法： 当假设被违背时，我们应该如何做？本书将为读者提供一套完整的“工具箱”。 针对异方差： 介绍加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）以及使用稳健标准误（Robust Standard Errors）的适用场景和操作方法。 针对自相关： 探讨时间序列模型（如ARIMA模型）、面板数据模型中的固定效应或随机效应模型，以及使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误。 针对非正态误差： 讨论变量变换（如Box-Cox变换），或者考虑使用非参数回归方法，以及基于引导（Bootstrap）的统计推断。 针对多重共线性： 介绍主成分回归（PCR）、岭回归（Ridge Regression）等降维技术，或者审慎地移除高度相关的变量。 针对模型设定错误： 讨论遗漏变量偏误的后果，以及如何通过理论指导和数据探索来完善模型设定，例如，考虑加入交互项、多项式项，或者使用分段回归等方法。 《统计推断的基石：理解回归分析中的核心假设》 是一本面向所有希望提升定量研究能力的研究者、学生和专业人士的必备读物。它将帮助你建立起对回归分析的深刻理解，让你在应用这一强大工具时，不再仅仅是“会用”，而是“用得好”，用得更科学、更严谨。掌握了这些基石，你的数据分析将更加坚实，你的研究结论将更具说服力，你的学术探索将更上一层楼。让我们一起，从理解回归假设开始，构建更可靠的科学认知。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的绪论部分，我的一个强烈感受是其跨学科的视野。它不像某些专著那样将自己局限在狭窄的学科壁垒内，而是不断地与其他相关学科进行对话和参照。比如，它在讨论方法论的局限性时，会自然地引入一些认知心理学或者哲学层面的反思，这极大地拓宽了我对“可靠性”和“有效性”这两个核心概念的理解。这种博采众长的做法，让整本书的论述显得更加立体和富有生命力，而不是一堆冰冷的数据堆砌。我甚至因此去查阅了书中引用的几篇外文文献，发现作者在信息整合和观点提炼上做了大量扎实的工作。这种深厚的学术功底，让读者在阅读过程中充满了安全感，知道自己正在吸收的是经过多重检验的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

从一个应用者的角度来看，这本书最宝贵的价值在于它对“例外情况”的探讨。在实际的数据分析中，最让人头疼的往往不是标准流程的执行，而是当数据偏离理想模型时该如何应对。这本书并没有回避这些“不完美”的现实，反而用大量的篇幅去剖析了在各种违背理想假设的条件下，我们应该如何进行审慎的解读和调整策略。它教会我的不是“如何使用工具”，而是“何时应该质疑工具的判断”。这种对研究伦理和方法审慎性的强调，远比单纯的技巧传授来得重要和深远。它真正培养了读者的批判性思维，让我对自己未来独立开展的研究工作，有了更为清醒和负责任的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尝试运用一些新的统计方法来梳理手头积累的案例数据，深感现有教程的滞后性。市面上很多资料要么过于晦涩，充满了只对专家友好的行话，要么就是为了简化而牺牲了关键的理论深度，导致实际操作中总感觉底气不足。这本书的叙事方式，则提供了一种非常平衡的视角。它似乎非常擅长将复杂概念拆解成一个个可以被“触摸”到的组件，然后逐步搭建起完整的逻辑框架。我尤其欣赏它在引入新模型时，不仅给出了公式，还非常细致地阐述了背后的哲学思考——为什么需要这个模型，它解决了旧方法的哪些盲点。这对于我这种既需要理论深度又追求实操效率的研究者来说，无疑是找到了一个得力的助手。感觉作者是在用一种引导而非灌输的方式，带你走过整个思维的迷宫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳中带着一丝不苟的现代感，一下子就抓住了我的注意力。纸张的选择也很考究，触感温润，内页的排版清晰、留白适度，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。这对于一本理论性较强的学术书籍来说，简直是福音。我记得我拿到书的时候，第一感觉就是“专业”，那种扑面而来的严谨气息，仿佛在告诉我，接下来的内容绝非泛泛而谈。虽然我主要关注的是某个特定领域的研究，但这本书的整体结构和对细节的处理，都体现了出版方对知识传播的尊重。特别是章节之间的过渡设计，流畅自然，使得原本可能枯燥的理论推导过程，也变得更容易消化。这种对阅读体验的重视，在如今的出版市场中是相当难得的，绝对是加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑，给我带来了一种结构化的震撼。它不是简单地按照时间顺序或者主题的复杂程度来排列，而是仿佛在设计一条精心规划的攀登路线。从基础的定义和历史沿革开始，每向上一个台阶，都会引入新的约束条件和更精细的考量。这种层层递进的结构，极大地帮助我内化了知识体系。以往阅读类似题材的教材，常常因为基础概念没彻底巩固就跳到了高级应用，导致后文总是迷迷糊糊。但这本书的节奏控制得恰到好处，确保读者在没有留下知识盲点的情况下，稳步向前。读完一个章节，你总能清晰地勾勒出自己刚刚掌握的知识框架，而不是一团乱麻的笔记。