正版名綫性迴歸分析導論(原書第5版)9787111532828[美]道格拉斯 C.濛哥馬利 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 道格拉斯 C.濛哥馬利 著

圖書標籤:

• 綫性迴歸
• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 濛哥馬利
• 統計建模
• 應用迴歸分析
• 計量經濟學
• 概率統計
• 第五版

店鋪： 玄岩璞圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111532828

商品編碼：26626248840

包裝：平裝

齣版時間：2016-04-01

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基本信息

書名：綫性迴歸分析導論(原書第5版)

定價：99.00元

作者：道格拉斯 C.濛哥馬利

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-04-01

ISBN：9787111532828

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是世界公認的《迴歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹瞭當今統計學中用到的傳統迴歸方法，還補充介紹瞭科學研究中不太常見的迴歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學經驗和實際應用經驗，使得本書理論和應用並重，還給齣實際應用中應該注意的問題。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS軟件外,還融入瞭*流行的JMP軟件和R軟件，來闡釋相關技術方法。配套資源很豐富，數據、教學PPT等可免費下載。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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現代數據分析的基石：從理論到實踐的統計建模進階指南 本書聚焦於現代數據分析領域中最為核心且應用廣泛的統計建模技術，旨在為讀者提供一個深入、全麵且極具操作性的學習路徑。它摒棄瞭對初級統計概念的冗餘闡述，直奔主題，深入探討如何利用先進的迴歸分析方法來解決復雜、高維度的實際問題。 第一部分：迴歸分析的理論深化與模型構建的精要 本書的第一部分著重於夯實讀者對迴歸模型內在機製的理解，並指導如何根據數據特性構建穩健的模型框架。 一、廣義綫性模型的理論拓展與應用 我們深入探討瞭經典最小二乘法（OLS）的局限性，並係統介紹瞭廣義綫性模型（GLM）的完整理論框架。這包括對指數族分布的詳盡解析，如泊鬆分布、二項分布和伽馬分布在不同場景下的適用性。內容涵蓋瞭鏈接函數（Link Functions）的選擇標準（如Logit、Probit、Log），以及如何利用最大似然估計（MLE）來準確地擬閤參數。對於偏離正態分布的響應變量（如計數數據和比例數據），本書提供瞭詳盡的案例分析和代碼實現指導，確保讀者能夠熟練應對現實世界中非標準數據的挑戰。 二、模型診斷與穩健性檢驗的深度剖析 一個有效的模型必須是可信賴的。本書花費大量篇幅講解如何進行嚴格的模型診斷。這不僅包括經典的殘差分析（標準化殘差、標準化殘差、調整殘差），更引入瞭Cook's Distance、Leverage Values (Hat Matrix) 和 DFBETAS 等更精細的診斷指標，用以識彆和量化單個觀測點對模型估計的影響。我們詳細闡述瞭多重共綫性的識彆（VIF、偏相關係數）及其對參數估計穩定性的影響，並提供瞭主成分迴歸（PCR）和嶺迴歸（Ridge Regression）作為應對共綫性的高級策略。 三、非綫性關係的處理與變換策略 現實世界的數據關係往往不是簡單的直綫關係。本書細緻地介紹瞭如何通過數學變換（如對數、平方根、倒數變換）使數據近似滿足綫性模型的假設。更進一步，我們詳細講解瞭多項式迴歸的構建和解釋，以及如何利用樣條函數（Splines）（如自然立方樣條、收縮樣條）在不預設函數形式的情況下，靈活捕捉數據中復雜的非綫性趨勢。這些高級技術能夠顯著提升模型的擬閤精度和解釋力。 第二部分：麵嚮復雜數據的先進建模技術 現代數據科學麵臨著數據量大、維度高、結構復雜等挑戰。本部分專注於介紹解決這些復雜問題的尖端迴歸技術。 四、迴歸模型的選擇與正則化方法 在擁有大量潛在預測變量的情況下，如何篩選齣最優的變量子集並防止模型過擬閤，是建模成功的關鍵。本書全麵對比瞭逐步迴歸（Stepwise Methods）的優缺點，並重點推薦和深入講解瞭正則化（Regularization）方法。 LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): 闡述其如何通過$L_1$懲罰項實現變量選擇和稀疏性，是處理高維數據的利器。 Ridge Regression: 解釋其通過$L_2$懲罰項縮小係數，提高模型穩定性的機製。 Elastic Net: 介紹其結閤$L_1$和$L_2$懲罰的優勢，特彆是在變量間高度相關時的錶現。 書中包含瞭詳細的交叉驗證（Cross-Validation）流程，用於確定最優的正則化參數 ($lambda$)，確保模型的泛化能力。 五、混閤效應模型：處理層次化與重復測量數據 對於具有分組結構或重復測量的復雜數據集（如醫學試驗、社會調查、縱嚮研究），傳統的獨立性假設被打破。本書係統介紹瞭混閤效應模型（Mixed-Effects Models，或稱多層模型）。 我們區分瞭固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects）的內涵和作用。內容涵蓋瞭隨機截距模型和隨機斜率模型的構建，以及如何根據數據的方差結構選擇閤適的協方差矩陣結構（如Compound Symmetry, AR(1)）。本書提供瞭在實際軟件環境中估計和解釋這些復雜模型參數的方法，使讀者能夠準確量化組間和組內的變異性。 六、時間序列迴歸：自相關與動態模型的處理 當數據具有時間依賴性時，標準的迴歸模型將失效。本部分專注於時間序列迴歸的特定挑戰。 我們詳細解析瞭自相關（Autocorrelation）的檢測（如Durbin-Watson, Ljung-Box檢驗），並介紹瞭如何修正模型。內容深入講解瞭廣義最小二乘法（GLS）在處理已知自相關結構時的優勢。此外，本書還介紹瞭時間序列迴歸模型的經典形式，包括如何處理滯後變量（Lagged Variables），以及構建自迴歸移動平均（ARMA）結構與外部迴歸變量相結閤的模型（ARMAX），為分析具有動態特徵的經濟和金融數據提供瞭堅實的工具箱。 第三部分：模型應用的進階主題與現代挑戰 本部分側重於將迴歸技術應用於更具挑戰性的現代數據場景，強調因果推斷和模型的可解釋性。 七、因果推斷與準實驗設計中的迴歸應用 迴歸分析在現代應用科學中越來越多地被用於探索因果關係，而非僅僅是相關性。本書介紹瞭如何利用迴歸模型進行準實驗設計的分析。內容詳細覆蓋瞭： 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM） 的迴歸實現。 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD） 的雙重迴歸設定及其穩健性檢驗。 工具變量（Instrumental Variables, IV） 方法，特彆是兩階段最小二乘法（2SLS），用以解決內生性問題，識彆更可靠的因果效應。 八、生存分析基礎：事件發生時間的建模 對於關注事件發生時間（如産品壽命、病人復發時間）的數據，標準的綫性迴歸不再適用。本書簡要介紹瞭生存分析（Survival Analysis）的基本概念，重點闡述瞭Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）。讀者將學習如何將迴歸的思想擴展到處理刪失數據（Censored Data），並解釋風險比（Hazard Ratio）這一核心概念。 九、模型的可解釋性與計算實現 在模型構建完成後，清晰地嚮非專業人士傳達模型的含義至關重要。本書不僅教授如何解讀係數，還介紹瞭現代工具，如偏依賴圖（Partial Dependence Plots, PDP）和個體條件期望（ICE）圖，這些工具幫助可視化非綫性模型和高維交互作用。同時，全書貫穿瞭對主流統計軟件實現細節的講解，確保理論與計算實踐緊密結閤，使讀者能夠從構建到解釋，全麵掌握現代迴歸分析的精髓。 總結： 本書是一本麵嚮有一定統計基礎、渴望在數據分析實踐中精進的專業人士的工具書。它提供瞭一套從基礎迴歸到前沿正則化、混閤效應和時間序列模型的完整、深入且實用的知識體係，是駕馭復雜數據環境、做齣數據驅動決策的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的色調搭配，恰到好處地傳遞齣一種專業而又不失親和力的氣息。我拿到書的時候，首先被它的裝幀質量所吸引，紙張的手感非常紮實，印刷的清晰度也無可挑剔，這對於一本需要反復翻閱和做筆記的工具書來說，無疑是一個巨大的加分項。在內容尚未深入之前，僅僅是這種實體書的質感，就讓人對接下來的學習過程充滿瞭期待，仿佛預示著這是一場嚴謹且收獲滿滿的學術旅程。這種對細節的重視，也從側麵反映齣齣版方對於知識傳播的尊重，讓人願意投入時間去細細品味其中的每一個公式和推導。從外在的品質上，它已經在我心中樹立瞭一個很高的基準綫，相信其內在的知識體係也同樣經得起推敲和時間的檢驗。

評分☆☆☆☆☆

與我過去閱讀過的其他相關書籍相比，這本書最顯著的特點在於其對概念發展脈絡的梳理。它不是簡單地將知識點羅列齣來，而是構建瞭一個有機的知識網絡，讓讀者能夠清晰地看到從最基礎的模型如何逐步演化、擴展到更復雜的結構。這種遞進式的講解，極大地增強瞭知識的連貫性和深度。你會清晰地感受到，每引入一個新的概念，都是為瞭解決前麵模型中存在的某種缺陷或局限，從而使得整個理論體係顯得邏輯嚴密，層層遞進，步步為營。這種結構上的巧妙安排，讓學習過程不再是孤立知識點的記憶，而是一場有方嚮、有目標的係統性構建，最終形成一個堅實的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

對我個人而言，這本書更像是一個可以隨時查閱的“案頭助手”，而非一次性讀完就束之高閣的教材。它的內容密度非常高，每一次重讀都能發現新的理解角度和細節。比如，對於特定分布的推導，我可能在初次閱讀時隻是略過，但在後續處理實際數據問題遇到瓶頸時，迴頭翻閱相關章節，總能找到精確而深刻的解釋，幫助我突破當前的分析睏境。這種經得起反復推敲的深度和廣度，使得這本書的長期價值遠超其購買價格。它不光是教會瞭我綫性迴歸的知識，更重要的是，它建立起瞭一種科學的、嚴謹的、探究事物本質的思維模式，這纔是任何專業書籍最寶貴的饋贈。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這套理論體係時，我最擔心的是其抽象性和復雜性，畢竟統計學和計量經濟學領域裏充斥著大量令人望而生畏的數學符號。然而，這本書的敘述方式卻展現齣一種令人驚喜的清晰度。作者似乎非常懂得如何將復雜的概念“拆解”成易於理解的步驟，即便是初次接觸綫性模型的新手，也能大緻跟上邏輯的脈絡。尤其是那些理論推導的部分，不再是冷冰冰的公式堆砌，而是融入瞭大量的實際情境和直觀解釋，仿佛有一位經驗豐富的導師在旁邊耐心為你講解每一個假設背後的意義和局限性。這種將理論與實踐緊密結閤的教學方法，極大地降低瞭學習的門檻，讓那些原本覺得高不可攀的統計學概念，變得觸手可及，充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

在實際應用層麵，這本書展現齣瞭極高的實操價值。它不僅僅停留在“是什麼”的層麵，更深入到“怎麼做”和“為什麼這麼做”的關鍵環節。我注意到書中對於模型假設檢驗的討論，處理得非常細緻和到位，沒有為瞭簡化而犧牲掉關鍵的嚴謹性。更重要的是，它引導讀者去思考：當現實數據不完美時，我們應該如何調整和應對？這種注重“魯棒性”和“模型診斷”的講解方式，培養瞭一種批判性的思維習慣，而不是教人死記硬背標準流程。對於任何需要將統計工具應用於實際商業分析或科研項目的人來說，這種深入骨髓的實戰精神，遠比單純的理論背誦來得更有價值，它教會我們如何真正成為一個“會用”統計學的分析師。