理解迴歸假設/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 研究方法
• 定量研究
• 假設檢驗
• 模型診斷
• 格緻方法
• 數據分析
• 統計推斷

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 格緻

ISBN：9787543227279

商品編碼：13008434810

開本：32

齣版時間：2017-05-01

基本信息

• 商品名稱：理解迴歸假設/格緻方法定量研究係列
• 作者：(美)威廉·D.貝裏|總主編:吳曉剛|譯者:餘珊珊
• 定價：30
• 齣版社：格緻
• ISBN號：9787543227279

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-05-01
• 印刷時間：2017-05-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：126
• 字數：88韆字

內容提要

威廉·D.貝裏《理解迴歸假設》的目的是描述迴 歸假設，並在某種程度上幫助讀者理解如何考察假設 是否能夠與一個具體的研究相適應。《理解迴歸假設 》以對標準多元迴歸假設的迴顧作為開頭，因為這些 知識通常會齣現在計量經濟學或者迴歸分析的課本中 。然後，本書引入瞭一個貫穿本書的具體案例——一 個關於體重的決定因素的模型。*後，本書迴到迴歸 假設，考察瞭每一個假設的實際意義，並強調瞭研究 者如何評估每一個假設是否符閤實際研究的需要。
    

目錄

序
**章 簡介
第2章 迴歸假設的正式描述
**節 迴歸分析概述
第2節 誤差項的作用
第3節 其他迴歸假設
第3章 “體重”的案例
第4章 如何得到滿意的迴歸假設結果
第5章 迴歸假設的實質意義
**節 從橫截麵迴歸中得齣動態的解釋
第2節 假設：缺乏完全多重共綫性
第3節 假設：誤差項與每個自變量都沒有相關關係
第4節 設定誤差：使用錯誤的自變量
第5節 誤差項的均值為零的假設
第6節 對於測量層次的假設
第7節 無測量誤差的假設
第8節 綫性和可疊加性的假設
第9節 同方差和缺乏自相關假設
第6章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

《統計推斷的基石：理解迴歸分析中的核心假設》 作者：[作者姓名] 齣版：[齣版社名稱] 係列：格緻方法定量研究係列 簡介： 在現代科學研究的 vast landscape 中，定量分析扮演著至關重要的角色。它為我們提供瞭嚴謹的工具，以洞察數據背後的模式、關係和因果。而在這片廣袤的定量研究領域中，迴歸分析無疑是最為核心、最為普適的統計技術之一。從社會科學的宏觀趨勢到生物醫學的微觀機製，再到經濟學領域的市場預測，迴歸分析的身影無處不在，它幫助我們理解變量之間的相互作用，預測未來趨勢，並為決策提供量化依據。 然而，迴歸分析的強大力量並非憑空而來，它建立在一係列精心設計的假設之上。這些假設如同建築的地基，一旦動搖，整個分析的穩固性和結論的可靠性便會受到嚴峻的考驗。忽視或誤解這些假設，可能會導緻我們在數據分析中迷失方嚮，得齣看似閤理實則謬誤百齣的結論，甚至做齣錯誤的科學判斷或商業決策。《統計推斷的基石：理解迴歸分析中的核心假設》一書，正是為瞭幫助廣大研究者深入理解並掌握這些至關重要的假設，從而邁嚮更堅實、更可靠的定量研究之路。 本書並非對迴歸分析方法本身進行流水賬式的介紹，也非堆砌大量復雜的數學公式。相反，它以一種更加貼近研究實踐、更富於啓發性的方式，帶領讀者逐步剝開迴歸分析的“黑箱”，揭示其賴以運轉的內在邏輯。全書圍繞著迴歸分析的核心假設展開，深入剖析每一個假設的含義、其重要性以及違反這些假設可能帶來的具體後果。我們並非僅僅告訴讀者“需要滿足某個假設”，而是緻力於解釋“為什麼需要這個假設”，以及“不滿足它會對我們的研究結果産生怎樣的負麵影響”。 本書的獨特之處與核心價值： 深度挖掘，而非錶麵介紹： 許多迴歸分析的教材往往會列齣假設，但往往止步於此，缺乏對這些假設背後統計學原理的深入闡釋。本書則緻力於將這些抽象的統計學概念，轉化為研究者能夠清晰理解的邏輯。我們將通過生動的案例和圖示，直觀地展示假設被違反時，迴歸模型的行為會發生怎樣的變化，以及這些變化是如何誤導我們的解釋的。 情境化講解，貼近研究實踐： 我們深知，理論知識最終需要應用於解決實際問題。《統計推斷的基石：理解迴歸分析中的核心假設》一書將大量實際研究中的案例融入其中，無論是經濟學中對通貨膨脹的預測，社會學中對教育水平與收入關係的探究，還是醫學領域中對新藥療效的評估，本書都將引導讀者思考，在這些具體的研究場景下，迴歸分析的各個假設是如何體現的，又可能麵臨哪些挑戰。這種情境化的講解方式，有助於讀者將書中的知識與自己的研究課題建立起緊密的聯係，從而提高知識的應用性和遷移性。 強調“為什麼”與“怎麼辦”： 僅僅認識到假設的重要性是不夠的，更關鍵的是要理解“為什麼”這些假設對迴歸分析如此關鍵，以及在實際研究中“怎麼辦”纔能有效地識彆和處理違反假設的情況。本書將詳細介紹各種診斷迴歸模型假設的方法，包括但不限於殘差圖的繪製與解讀、統計檢驗的使用、以及各種“信號燈”式的提示。更重要的是，本書將為讀者提供一係列處理違約假設的策略和技術，例如，當存在異方差時，我們是應該變換變量、加權最小二乘法，還是考慮使用穩健標準誤？當誤差項不獨立時，我們又該如何調整模型？這些實用性的建議，將極大地提升研究者在復雜數據麵前的應對能力。 批判性思維的培養： quantitative research 的目標不僅僅是得到一個統計結果，更重要的是能夠對這個結果進行審慎的、批判性的解讀。理解迴歸假設，是培養這種批判性思維的關鍵一步。本書將引導讀者學會審視模型結果的背後，去思考“這個模型真的可靠嗎？”，“這個關係是真實存在的，還是由某種未被考慮的因素造成的？”，“我的結論是否因為模型假設的局限性而存在偏差？”。通過對假設的深入理解，讀者將能夠更自信、更負責任地解讀統計結果，避免被錶麵化的統計數字所迷惑。 本書的主要內容概覽（不包含書中具體研究案例與數據）： 全書大緻可以分為幾個核心部分，循序漸進地帶領讀者深入理解迴歸分析的假設體係。 第一部分：迴歸分析的基石——綫性關係與誤差項的性質 綫性關係假設： 什麼是真正的綫性關係？它意味著變量之間的變化是按照直綫進行的，還是可以解釋為其他形式的綫性組閤？我們將探討如何通過散點圖、殘差圖以及散點圖平滑技術來初步判斷變量之間是否存在綫性關係，以及如何通過變量變換（如對數變換、平方根變換）來嘗試將非綫性關係轉化為綫性關係。這裏將強調，綫性關係不僅僅是“看起來像一條直綫”，而是指模型的解釋變量與被解釋變量之間的期望關係可以用一個綫性方程來精確描述。 誤差項的零均值假設： 為什麼要求誤差項的期望值為零？它意味著什麼？我們將解釋，如果誤差項的期望值不為零，那麼模型的截距項將無法正確估計，從而導緻係統性的偏差。我們將探討可能導緻誤差項均值不為零的原因，以及如何通過檢查模型的殘差分布來初步判斷是否存在這個問題。 誤差項的同方差性假設（Homoscedasticity）： 這是迴歸分析中最常被違反，也最容易被忽視的關鍵假設之一。我們將深入剖析同方差性意味著什麼——即誤差項的方差不隨解釋變量的變化而變化。我們將詳細講解異方差（Heteroscedasticity）的識彆方法，例如，通過繪製殘差關於預測值或解釋變量的散點圖，觀察殘差散點是否呈現齣“喇叭形”或“扇形”的擴散趨勢。異方差存在的後果是什麼？它會導緻參數估計仍然是無偏的，但不再是最小方差的（即不再是“最優”的），更重要的是，它會導緻標準誤的計算齣現偏差，從而影響統計推斷的有效性（例如，t檢驗和F檢驗的結果可能不再可靠）。 誤差項的獨立性假設（Independence）： 誤差項之間的獨立性要求，意味著一個觀測值的誤差不應影響另一個觀測值的誤差。在時間序列數據、麵闆數據或空間數據中，這種獨立性假設常常被打破。我們將探討如何識彆誤差項的自相關性（Autocorrelation），例如，通過繪製殘差的自相關函數（ACF）圖和偏自相關函數（PACF）圖。自相關存在的後果同樣是嚴重的，它會使得標準誤的估計偏低，從而高估模型的顯著性，導緻做齣錯誤的統計推斷。 第二部分：對模型係數的解釋與推斷 誤差項的正態性假設（Normality）： 盡管在樣本量足夠大的情況下，最大似然估計和最小二乘估計的參數估計量仍然近似服從正態分布（中心極限定理的作用），但在小樣本情況下，誤差項的正態性假設對於進行精確的統計推斷（如構建置信區間和進行假設檢驗）至關重要。我們將介紹如何通過直方圖、Q-Q圖以及各種統計檢驗（如Shapiro-Wilk檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗）來評估誤差項的分布是否接近正態。我們將討論，當誤差項非正態時，統計推斷的可靠性會受到何種影響，以及在何種情況下可以“容忍”一定程度的非正態性。 解釋變量的無多重共綫性假設（No Perfect Multicollinearity）： 這是針對解釋變量之間關係的假設。多重共綫性指的是模型中的兩個或多個解釋變量之間存在高度相關性。我們將解釋，當存在嚴重的多重共綫性時，迴歸模型將難以區分各個解釋變量對被解釋變量的獨立貢獻，導緻參數估計變得不穩定，標準誤增大，使得我們難以做齣可靠的統計推斷。本書將介紹如何通過計算解釋變量之間的相關係數矩陣、方差膨脹因子（VIF）等指標來檢測多重共綫性。 模型設定（Model Specification）： 除瞭上述關於誤差項的性質和解釋變量關係的假設，模型本身的設定也至關重要。我們將探討模型設定錯誤可能帶來的後果，例如，遺漏重要的解釋變量（Omitted Variable Bias），加入不必要的解釋變量，或者錯誤地指定變量之間的函數形式。我們將強調，正確的模型設定是保證迴歸結果有效性的前提。 第三部分：處理與規避假設違背 診斷方法的實操： 本部分將提供一係列實用工具和步驟，指導讀者如何在實際數據分析中係統地檢查迴歸模型的假設。我們將結閤統計軟件（如R, Python, Stata等）的操作演示，講解如何生成和解讀各種診斷圖，如何運行統計檢驗，以及如何識彆潛在的違約信號。 應對策略與替代方法： 當假設被違背時，我們應該如何做？本書將為讀者提供一套完整的“工具箱”。 針對異方差： 介紹加權最小二乘法（WLS）、廣義最小二乘法（GLS）以及使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）的適用場景和操作方法。 針對自相關： 探討時間序列模型（如ARIMA模型）、麵闆數據模型中的固定效應或隨機效應模型，以及使用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）標準誤。 針對非正態誤差： 討論變量變換（如Box-Cox變換），或者考慮使用非參數迴歸方法，以及基於引導（Bootstrap）的統計推斷。 針對多重共綫性： 介紹主成分迴歸（PCR）、嶺迴歸（Ridge Regression）等降維技術，或者審慎地移除高度相關的變量。 針對模型設定錯誤： 討論遺漏變量偏誤的後果，以及如何通過理論指導和數據探索來完善模型設定，例如，考慮加入交互項、多項式項，或者使用分段迴歸等方法。 《統計推斷的基石：理解迴歸分析中的核心假設》 是一本麵嚮所有希望提升定量研究能力的研究者、學生和專業人士的必備讀物。它將幫助你建立起對迴歸分析的深刻理解，讓你在應用這一強大工具時，不再僅僅是“會用”，而是“用得好”，用得更科學、更嚴謹。掌握瞭這些基石，你的數據分析將更加堅實，你的研究結論將更具說服力，你的學術探索將更上一層樓。讓我們一起，從理解迴歸假設開始，構建更可靠的科學認知。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本書的緒論部分，我的一個強烈感受是其跨學科的視野。它不像某些專著那樣將自己局限在狹窄的學科壁壘內，而是不斷地與其他相關學科進行對話和參照。比如，它在討論方法論的局限性時，會自然地引入一些認知心理學或者哲學層麵的反思，這極大地拓寬瞭我對“可靠性”和“有效性”這兩個核心概念的理解。這種博采眾長的做法，讓整本書的論述顯得更加立體和富有生命力，而不是一堆冰冷的數據堆砌。我甚至因此去查閱瞭書中引用的幾篇外文文獻，發現作者在信息整閤和觀點提煉上做瞭大量紮實的工作。這種深厚的學術功底，讓讀者在閱讀過程中充滿瞭安全感，知道自己正在吸收的是經過多重檢驗的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

從一個應用者的角度來看，這本書最寶貴的價值在於它對“例外情況”的探討。在實際的數據分析中，最讓人頭疼的往往不是標準流程的執行，而是當數據偏離理想模型時該如何應對。這本書並沒有迴避這些“不完美”的現實，反而用大量的篇幅去剖析瞭在各種違背理想假設的條件下，我們應該如何進行審慎的解讀和調整策略。它教會我的不是“如何使用工具”，而是“何時應該質疑工具的判斷”。這種對研究倫理和方法審慎性的強調，遠比單純的技巧傳授來得重要和深遠。它真正培養瞭讀者的批判性思維，讓我對自己未來獨立開展的研究工作，有瞭更為清醒和負責任的認識。

評分☆☆☆☆☆

我最近在嘗試運用一些新的統計方法來梳理手頭積纍的案例數據，深感現有教程的滯後性。市麵上很多資料要麼過於晦澀，充滿瞭隻對專傢友好的行話，要麼就是為瞭簡化而犧牲瞭關鍵的理論深度，導緻實際操作中總感覺底氣不足。這本書的敘事方式，則提供瞭一種非常平衡的視角。它似乎非常擅長將復雜概念拆解成一個個可以被“觸摸”到的組件，然後逐步搭建起完整的邏輯框架。我尤其欣賞它在引入新模型時，不僅給齣瞭公式，還非常細緻地闡述瞭背後的哲學思考——為什麼需要這個模型，它解決瞭舊方法的哪些盲點。這對於我這種既需要理論深度又追求實操效率的研究者來說，無疑是找到瞭一個得力的助手。感覺作者是在用一種引導而非灌輸的方式，帶你走過整個思維的迷宮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩中帶著一絲不苟的現代感，一下子就抓住瞭我的注意力。紙張的選擇也很考究，觸感溫潤，內頁的排版清晰、留白適度，即便是長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。這對於一本理論性較強的學術書籍來說，簡直是福音。我記得我拿到書的時候，第一感覺就是“專業”，那種撲麵而來的嚴謹氣息，仿佛在告訴我，接下來的內容絕非泛泛而談。雖然我主要關注的是某個特定領域的研究，但這本書的整體結構和對細節的處理，都體現瞭齣版方對知識傳播的尊重。特彆是章節之間的過渡設計，流暢自然，使得原本可能枯燥的理論推導過程，也變得更容易消化。這種對閱讀體驗的重視，在如今的齣版市場中是相當難得的，絕對是加分項。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯，給我帶來瞭一種結構化的震撼。它不是簡單地按照時間順序或者主題的復雜程度來排列，而是仿佛在設計一條精心規劃的攀登路綫。從基礎的定義和曆史沿革開始，每嚮上一個颱階，都會引入新的約束條件和更精細的考量。這種層層遞進的結構，極大地幫助我內化瞭知識體係。以往閱讀類似題材的教材，常常因為基礎概念沒徹底鞏固就跳到瞭高級應用，導緻後文總是迷迷糊糊。但這本書的節奏控製得恰到好處，確保讀者在沒有留下知識盲點的情況下，穩步嚮前。讀完一個章節，你總能清晰地勾勒齣自己剛剛掌握的知識框架，而不是一團亂麻的筆記。