正版名线性回归分析导论(原书第5版)9787111532828[美]道格拉斯 C.蒙哥马利 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 道格拉斯 C.蒙哥马利 著

图书标签:

• 线性回归
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 蒙哥马利
• 统计建模
• 应用回归分析
• 计量经济学
• 概率统计
• 第五版

店铺： 玄岩璞图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111532828

商品编码：26626248840

包装：平装

出版时间：2016-04-01

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基本信息

书名：线性回归分析导论(原书第5版)

定价：99.00元

作者：道格拉斯 C.蒙哥马利

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787111532828

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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现代数据分析的基石：从理论到实践的统计建模进阶指南 本书聚焦于现代数据分析领域中最为核心且应用广泛的统计建模技术，旨在为读者提供一个深入、全面且极具操作性的学习路径。它摒弃了对初级统计概念的冗余阐述，直奔主题，深入探讨如何利用先进的回归分析方法来解决复杂、高维度的实际问题。 第一部分：回归分析的理论深化与模型构建的精要 本书的第一部分着重于夯实读者对回归模型内在机制的理解，并指导如何根据数据特性构建稳健的模型框架。 一、广义线性模型的理论拓展与应用 我们深入探讨了经典最小二乘法（OLS）的局限性，并系统介绍了广义线性模型（GLM）的完整理论框架。这包括对指数族分布的详尽解析，如泊松分布、二项分布和伽马分布在不同场景下的适用性。内容涵盖了链接函数（Link Functions）的选择标准（如Logit、Probit、Log），以及如何利用最大似然估计（MLE）来准确地拟合参数。对于偏离正态分布的响应变量（如计数数据和比例数据），本书提供了详尽的案例分析和代码实现指导，确保读者能够熟练应对现实世界中非标准数据的挑战。 二、模型诊断与稳健性检验的深度剖析 一个有效的模型必须是可信赖的。本书花费大量篇幅讲解如何进行严格的模型诊断。这不仅包括经典的残差分析（标准化残差、标准化残差、调整残差），更引入了Cook's Distance、Leverage Values (Hat Matrix) 和 DFBETAS 等更精细的诊断指标，用以识别和量化单个观测点对模型估计的影响。我们详细阐述了多重共线性的识别（VIF、偏相关系数）及其对参数估计稳定性的影响，并提供了主成分回归（PCR）和岭回归（Ridge Regression）作为应对共线性的高级策略。 三、非线性关系的处理与变换策略 现实世界的数据关系往往不是简单的直线关系。本书细致地介绍了如何通过数学变换（如对数、平方根、倒数变换）使数据近似满足线性模型的假设。更进一步，我们详细讲解了多项式回归的构建和解释，以及如何利用样条函数（Splines）（如自然立方样条、收缩样条）在不预设函数形式的情况下，灵活捕捉数据中复杂的非线性趋势。这些高级技术能够显著提升模型的拟合精度和解释力。 第二部分：面向复杂数据的先进建模技术 现代数据科学面临着数据量大、维度高、结构复杂等挑战。本部分专注于介绍解决这些复杂问题的尖端回归技术。 四、回归模型的选择与正则化方法 在拥有大量潜在预测变量的情况下，如何筛选出最优的变量子集并防止模型过拟合，是建模成功的关键。本书全面对比了逐步回归（Stepwise Methods）的优缺点，并重点推荐和深入讲解了正则化（Regularization）方法。 LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): 阐述其如何通过$L_1$惩罚项实现变量选择和稀疏性，是处理高维数据的利器。 Ridge Regression: 解释其通过$L_2$惩罚项缩小系数，提高模型稳定性的机制。 Elastic Net: 介绍其结合$L_1$和$L_2$惩罚的优势，特别是在变量间高度相关时的表现。 书中包含了详细的交叉验证（Cross-Validation）流程，用于确定最优的正则化参数 ($lambda$)，确保模型的泛化能力。 五、混合效应模型：处理层次化与重复测量数据 对于具有分组结构或重复测量的复杂数据集（如医学试验、社会调查、纵向研究），传统的独立性假设被打破。本书系统介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models，或称多层模型）。 我们区分了固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的内涵和作用。内容涵盖了随机截距模型和随机斜率模型的构建，以及如何根据数据的方差结构选择合适的协方差矩阵结构（如Compound Symmetry, AR(1)）。本书提供了在实际软件环境中估计和解释这些复杂模型参数的方法，使读者能够准确量化组间和组内的变异性。 六、时间序列回归：自相关与动态模型的处理 当数据具有时间依赖性时，标准的回归模型将失效。本部分专注于时间序列回归的特定挑战。 我们详细解析了自相关（Autocorrelation）的检测（如Durbin-Watson, Ljung-Box检验），并介绍了如何修正模型。内容深入讲解了广义最小二乘法（GLS）在处理已知自相关结构时的优势。此外，本书还介绍了时间序列回归模型的经典形式，包括如何处理滞后变量（Lagged Variables），以及构建自回归移动平均（ARMA）结构与外部回归变量相结合的模型（ARMAX），为分析具有动态特征的经济和金融数据提供了坚实的工具箱。 第三部分：模型应用的进阶主题与现代挑战 本部分侧重于将回归技术应用于更具挑战性的现代数据场景，强调因果推断和模型的可解释性。 七、因果推断与准实验设计中的回归应用 回归分析在现代应用科学中越来越多地被用于探索因果关系，而非仅仅是相关性。本书介绍了如何利用回归模型进行准实验设计的分析。内容详细覆盖了： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM） 的回归实现。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD） 的双重回归设定及其稳健性检验。 工具变量（Instrumental Variables, IV） 方法，特别是两阶段最小二乘法（2SLS），用以解决内生性问题，识别更可靠的因果效应。 八、生存分析基础：事件发生时间的建模 对于关注事件发生时间（如产品寿命、病人复发时间）的数据，标准的线性回归不再适用。本书简要介绍了生存分析（Survival Analysis）的基本概念，重点阐述了Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。读者将学习如何将回归的思想扩展到处理删失数据（Censored Data），并解释风险比（Hazard Ratio）这一核心概念。 九、模型的可解释性与计算实现 在模型构建完成后，清晰地向非专业人士传达模型的含义至关重要。本书不仅教授如何解读系数，还介绍了现代工具，如偏依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）和个体条件期望（ICE）图，这些工具帮助可视化非线性模型和高维交互作用。同时，全书贯穿了对主流统计软件实现细节的讲解，确保理论与计算实践紧密结合，使读者能够从构建到解释，全面掌握现代回归分析的精髓。 总结： 本书是一本面向有一定统计基础、渴望在数据分析实践中精进的专业人士的工具书。它提供了一套从基础回归到前沿正则化、混合效应和时间序列模型的完整、深入且实用的知识体系，是驾驭复杂数据环境、做出数据驱动决策的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

在实际应用层面，这本书展现出了极高的实操价值。它不仅仅停留在“是什么”的层面，更深入到“怎么做”和“为什么这么做”的关键环节。我注意到书中对于模型假设检验的讨论，处理得非常细致和到位，没有为了简化而牺牲掉关键的严谨性。更重要的是，它引导读者去思考：当现实数据不完美时，我们应该如何调整和应对？这种注重“鲁棒性”和“模型诊断”的讲解方式，培养了一种批判性的思维习惯，而不是教人死记硬背标准流程。对于任何需要将统计工具应用于实际商业分析或科研项目的人来说，这种深入骨髓的实战精神，远比单纯的理论背诵来得更有价值，它教会我们如何真正成为一个“会用”统计学的分析师。

评分☆☆☆☆☆

与我过去阅读过的其他相关书籍相比，这本书最显著的特点在于其对概念发展脉络的梳理。它不是简单地将知识点罗列出来，而是构建了一个有机的知识网络，让读者能够清晰地看到从最基础的模型如何逐步演化、扩展到更复杂的结构。这种递进式的讲解，极大地增强了知识的连贯性和深度。你会清晰地感受到，每引入一个新的概念，都是为了解决前面模型中存在的某种缺陷或局限，从而使得整个理论体系显得逻辑严密，层层递进，步步为营。这种结构上的巧妙安排，让学习过程不再是孤立知识点的记忆，而是一场有方向、有目标的系统性构建，最终形成一个坚实的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的色调搭配，恰到好处地传递出一种专业而又不失亲和力的气息。我拿到书的时候，首先被它的装帧质量所吸引，纸张的手感非常扎实，印刷的清晰度也无可挑剔，这对于一本需要反复翻阅和做笔记的工具书来说，无疑是一个巨大的加分项。在内容尚未深入之前，仅仅是这种实体书的质感，就让人对接下来的学习过程充满了期待，仿佛预示着这是一场严谨且收获满满的学术旅程。这种对细节的重视，也从侧面反映出出版方对于知识传播的尊重，让人愿意投入时间去细细品味其中的每一个公式和推导。从外在的品质上，它已经在我心中树立了一个很高的基准线，相信其内在的知识体系也同样经得起推敲和时间的检验。

评分☆☆☆☆☆

对我个人而言，这本书更像是一个可以随时查阅的“案头助手”，而非一次性读完就束之高阁的教材。它的内容密度非常高，每一次重读都能发现新的理解角度和细节。比如，对于特定分布的推导，我可能在初次阅读时只是略过，但在后续处理实际数据问题遇到瓶颈时，回头翻阅相关章节，总能找到精确而深刻的解释，帮助我突破当前的分析困境。这种经得起反复推敲的深度和广度，使得这本书的长期价值远超其购买价格。它不光是教会了我线性回归的知识，更重要的是，它建立起了一种科学的、严谨的、探究事物本质的思维模式，这才是任何专业书籍最宝贵的馈赠。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这套理论体系时，我最担心的是其抽象性和复杂性，毕竟统计学和计量经济学领域里充斥着大量令人望而生畏的数学符号。然而，这本书的叙述方式却展现出一种令人惊喜的清晰度。作者似乎非常懂得如何将复杂的概念“拆解”成易于理解的步骤，即便是初次接触线性模型的新手，也能大致跟上逻辑的脉络。尤其是那些理论推导的部分，不再是冷冰冰的公式堆砌，而是融入了大量的实际情境和直观解释，仿佛有一位经验丰富的导师在旁边耐心为你讲解每一个假设背后的意义和局限性。这种将理论与实践紧密结合的教学方法，极大地降低了学习的门槛，让那些原本觉得高不可攀的统计学概念，变得触手可及，充满了探索的乐趣。