万卷方法 回归分析 因变量统计模型 中文版 附光盘 弗洛伊德著 重庆大学出版社 社会科学研究方法经典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈崇麟 编，沈崇麟 译

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• 重庆大学出版社
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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562469766

商品编码：27709203304

丛书名： 回归分析(附光盘因变量统计模型)社会科学研究

开本：16开

出版时间：2012-09-01

万卷方法

社会科学研究方法经典译丛

  回归分析

——因变量统计模型

 

回归分析：因变量统计模型

作者:（美）弗洛伊德，（美）威尔逊，（美）平沙 著，沈崇麟 译 

出版社:重庆大学出版社 

出版时间:2012年9月 

版 次：1

页 数：376

字 数：562000

印刷时间：2012-9-1

开 本：16开

纸 张：胶版纸

印 次：1

包 装：平装

丛书名：万卷方法

ISBN：9787562469766

定价：68.00元

我们普遍会遇到的问题是：手头上已经有了一组有关某一应变量的观察样本或实验数据，并希望通过统计分析对它的性状(behavior)做出解释。这种分析通常都基于变量的性状是可以为某一模型所解释的这样一个前提。而这样的模型(一般)的形式是涉及其他一些变量的代数表达式。那些其他的变量描述了实验条件、描述这些条件如何影响因变量的参数和误差。而误差表达式则几乎是无所不包的这一点，则说明任何模型都不可能对因变量的性状完全做出解释。统计分析包括参数估计、推论(假设检验和置信区间)和确定误差的性质(数量)。此外，我们还必须对那些有可能使统计分析出错的问题，如数据中的误差、模型选择不当和其他违反构成统计推论法的假设等进行调查。

用于这样的分析的数据既可以是实验、样本调查和过程的观察(操作数据)的数据，也可以是收集到的和第二手的数据。在使用所有这些不同来源的数据时，但尤其是在使用来自操作和第二手的数据做统计分析时，我们需要做的事不仅仅是将数目代入公式，或用一个计算机程序跑一跑数据。我们经常看到一些分析是由一些计划很差的一系列无序的步骤组成的。诸如这样的分析从定义、模型的构建、数据的筛选、计算机程序的选择，到输出结果的解释、数据异常之处和模型存在的不足的诊断，以及在分析目的的框架内提出的建言都可能存在着这样那样的问题。

上篇 基本原理

1 均值分析：基础知识复习和线性模型导言

2 简单线性回归分析：单自变量线性回归

3 多元线性回归

中篇 问题及其补救的方法

4 观察问题

5 多重共线性

6 模型存在的问题

下篇 回归的其他用途

7 曲线拟合

8 非线性模型导论

9 指示变量

10 定类因变量

11 广义线性模型

附录A 统计表

附录B 矩阵简介

附录C 估计法

参考文献

 

深入浅出：数据驱动决策的实践指南 书名：《数据炼金术：从原始信息到商业洞察的转化之路》 作者：[此处留空，模拟非特定作者风格] 出版社：[此处留空，模拟非特定出版社风格] 字数：约1500字 --- 导言：数据洪流中的指南针 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去事件的产物，它已成为驱动未来决策、塑造竞争优势的核心资产。然而，如何将浩如烟海、格式各异的原始数据转化为可执行的商业洞察，始终是摆在所有研究者、分析师和企业管理者面前的一大挑战。许多人拥有丰富的数据集，却苦于缺乏有效的方法论，如同拥有宝贵的矿石却不知如何提炼出黄金。 《数据炼金术：从原始信息到商业洞察的转化之路》正是一本致力于弥合“数据拥有”与“有效利用”之间鸿沟的实践指南。本书摒弃了晦涩难懂的纯理论阐述，专注于提供一套系统化、可操作的流程，指导读者如何像真正的“数据炼金术士”一样，从看似杂乱无章的数字中提炼出清晰、有力的商业价值。 本书的编写基于对实际商业案例的深度剖析，融合了前沿的数据科学理念与经典的统计思维，旨在帮助读者建立起一套严谨的“数据思维体系”。 --- 第一部分：数据基石——构建可靠的分析基础 任何宏伟的分析建筑都需要坚实的地基。本书的开篇聚焦于数据采集、清洗与预处理这三个至关重要的环节。我们深知，“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析领域永恒的真理。 第一章：数据的生命周期与伦理考量。 探讨数据从产生到归档的全过程管理，并强调在当前严格的隐私法规背景下，数据合规性与伦理责任是分析工作的第一道防线。 第二章：数据清洗的艺术与技术。 详细解析了缺失值处理的多种策略（如插补法、删除法）及其适用场景；异常值检测不再是简单的“一刀切”，而是结合领域知识进行深度诊断；数据格式的标准化与一致性检查，确保后续建模的输入数据具有高度的可靠性。 第三章：特征工程的魔力——从数据到信息。 强调特征工程是决定分析模型性能的关键环节。本书系统介绍了如何通过特征转换（如对数、标准化）、特征构造（如比率、交互项）和特征选择（如过滤法、包裹法、嵌入法）来最大化原始数据的表达能力。对于处理时间序列和文本数据，我们提供了具体的编码和表示方法，使非结构化数据也能进入量化分析的范畴。 --- 第二部分：探索性分析——发现隐藏的叙事 在正式建模之前，对数据进行深入的探索是必不可少的步骤。探索性数据分析（EDA）是数据科学家与数据“对话”的过程，旨在理解数据分布、识别潜在关系和发现异常模式。 第四章：描述性统计的深度挖掘。 不仅仅停留在均值和标准差，本书侧重于使用分布形状、分位数和集中趋势的多种度量，全方位描述数据集的特征。 第五章：可视化驱动的洞察力。 探讨如何根据数据的类型和分析目标选择最恰当的可视化工具。从基础的直方图、箱线图到复杂的散点图矩阵和热力图，本书提供了大量高质量的图表实例，教导读者如何通过视觉语言高效地传达复杂的统计发现。特别关注时间序列数据的趋势、周期性和季节性的直观展示。 第六章：相关性、依赖性与因果关系的初步辨识。 区分相关性与因果性是数据分析专业性的体现。本章指导读者利用工具（如相关矩阵、配对图）初步探索变量间的关系强度，并为后续更复杂的因果推断做好铺垫。 --- 第三部分：量化模型的构建与评估 本部分是本书的核心，它将分析思维转化为具体的预测或解释工具。本书的重点在于理解模型的适用性而非盲目追求复杂性。 第七章：线性模型的稳健应用。 详细拆解多元线性回归的假设条件、参数解释及其在实际商业预测中的应用，包括如何处理多重共线性问题，以及使用正则化方法（如岭回归、Lasso）来提高模型的泛化能力。 第八章：分类与预测的基石——逻辑回归与判别分析。 针对业务中常见的二元或多元分类问题，本书深入讲解了逻辑回归的概率解释，并对比了朴素贝叶斯等方法的优劣，帮助读者选择最符合业务逻辑的分类器。 第九章：非线性模型的突破与选择。 面对复杂、高维的数据集，本书介绍了决策树、随机森林和梯度提升模型等集成学习方法，重点阐述了它们如何通过构建多个弱学习器来提高预测精度和稳定性。同时，强调对模型复杂度和过拟合风险的控制。 第十章：模型诊断与绩效衡量。 构建模型只是第一步，如何公正地评估其性能至关重要。本书详细介绍了回归模型的拟合优度指标（如$R^2$的局限性）、残差分析的重要性，以及分类模型的混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和ROC/AUC曲线的解读，确保模型的实际应用价值。 --- 第四部分：洞察的转化——从结果到行动 数据分析的最终价值在于指导行动。本书的最后一部分关注如何有效地沟通分析结果，并将统计结论转化为清晰的商业策略。 第十一章：结果的解释与敏感性分析。 教导读者如何将复杂的统计术语转化为业务部门能够理解的语言。进行敏感性分析，探究模型结果对初始输入参数微小变化的抵抗能力，以增强决策的信心。 第十二章：报告与叙事的力量。 强调数据驱动的报告不只是图表的堆砌，而是一个引人入胜的故事。本书提供了构建有效分析报告的框架，包括清晰的目标陈述、有力的证据展示和明确的行动建议。 结语：持续学习的数据思维循环。 数据世界永不停歇，本书鼓励读者将分析过程视为一个持续迭代的循环，不断地验证、优化和创新。 本书旨在为渴望掌握数据科学精髓的专业人士提供一个全面、务实且经得起时间考验的知识体系，确保读者能够自信地驾驭数据，实现真正的“数据炼金术”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，如果用一个词来概括，那就是“冷静的激情”。作者的文字功力深厚，行文流畅，但绝不拖泥带水，每一个句子都仿佛经过了精密的计算，目的性极强。它成功地在保持学术的严谨性和对读者友好性之间找到了一种微妙的平衡。我个人非常欣赏作者在解释复杂概念时所使用的类比和隐喻，它们往往不是那种老套的例子，而是基于现代生活场景的构建，比如用交通流量模型来解释滞后效应，或者用市场供需曲线来阐释系数的经济学意义。这种叙事方式极大地增强了学习的代入感和趣味性，让我在面对看似枯燥的数学公式时，依然能够保持高度的专注力。它没有居高临下的说教感，更像是一位知识渊博的朋友，在你困惑时，用最清晰、最有逻辑的方式为你拨开迷雾。总而言之，这是一本读起来会让人感到“值得”和“充实”的书，它不仅传授了知识，更塑造了一种严谨的分析思维方式。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度是有些“反直觉”的。最初被“社会科学研究方法经典”这样的定位吸引，我预设它会侧重于定性研究的整合或是对研究伦理的探讨。然而，它却在核心的定量分析部分，展现出了远超预期的严谨性和深度。尤其是涉及到混合效应模型和时间序列回归的部分，那种对时间依赖性、空间异质性处理的细致入微，简直是教科书级别的典范。我尤其佩服作者在处理“内生性”问题时的论述，他没有满足于简单的工具变量法介绍，而是深入剖析了不同类型的内生性（如遗漏变量偏差、测量误差、反向因果）产生的根源，并针对性地引入了GMM等更高级的估计方法进行讨论。这种对问题根源的刨根问底，使得读者在面对真实的、充满“脏数据”的现实问题时，不再感到无从下手。它教会的不是如何套用一个固定的公式，而是如何像侦探一样，去审视数据、质疑模型，最终构建出最贴近现实的解释框架。这本“经典”的价值，就在于它敢于触及那些最复杂、最容易被新手回避的领域，并将其讲得清晰透彻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，搭配着烫金的书名，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里掂了掂，厚实的感觉立刻让人对接下来的阅读充满了期待。内页的纸张质量也相当不错，那种微微泛黄的米白色，阅读起来眼睛非常舒服，即便是长时间对着密集的公式和文字，也不会感到强烈的刺眼感。更值得一提的是，排版布局非常考究，章节标题和正文的字号、行距都把握得恰到好处，即便是初次接触这类专业书籍的人，也能迅速找到阅读的节奏感。光盘的附赠也显得很贴心，虽然在这个数字时代，实体光盘的使用频率在降低，但它所代表的那份完整性和对早期学习资源的尊重，还是让人感到一种被重视的温暖。我特别喜欢它在边角处理上做的细节，圆角设计让翻页手感极为顺滑，这对于一本需要反复查阅的工具书来说，简直是加分项。这种对物理形态的精益求精，让我觉得这不仅仅是一本知识的载体，更是一件值得珍藏的学术工艺品。它在视觉和触觉上共同构建了一个严谨而又不失优雅的阅读体验，为接下来的深入学习打下了一个坚实而愉悦的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的深入研究是从它对理论基础的阐述开始的。作者似乎深谙“万丈高楼平地起”的道理，在进入复杂的模型推导之前，花费了大量的篇幅来梳理和回顾统计学的基本公理和概率论的要点。这种循序渐进的处理方式，极大地降低了读者进入高阶统计领域的门槛。我记得清晰地对比过其他一些教材，它们往往急于展示最新的研究成果或最复杂的模型，而忽略了对基本假设的反复强调，导致很多初学者在模型失效时束手无策。但这本书不同，它像一位耐心的导师，反复敲打着“假设检验”和“模型设定”的重要性，即便是像同方差性、正态性这类看似基础的假设，也进行了非常深入的探讨，并且配以直观的案例进行说明，让人不得不信服。尤其是关于大样本理论与小样本检验之间的权衡分析，那段论述逻辑缜密，说服力极强，让我对传统t检验和F检验的适用范围有了更精确的认识。它不是简单地罗列公式，而是深入挖掘了公式背后的统计学哲学，这才是真正让一个初学者蜕变成一个有独立思考能力的分析师的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择和数据可视化方面，展现出了极其强大的实战能力和跨学科的广博视野。它绝非那种闭门造车、只在数学世界里打转的纯理论书籍。我惊喜地发现，书中引用的例子横跨了经济学、社会学、心理学，甚至是环境科学的多个领域，这极大地拓宽了我对回归分析应用场景的想象。比如，它在解释多重共线性问题时，没有用抽象的数学符号来搪塞，而是构建了一个关于“教育投入”、“家庭背景”和“学生未来收入”的复杂模型，清晰地展示了变量间潜在的相互纠缠如何扭曲系数的解释力。更令人称道的是，对于每个模型的拟合结果，书中都配有清晰、规范的统计输出图表，这些图表不是随意的截图，而是经过精心设计的，用来突出模型的关键特征，比如残差分布的形态、影响点的识别等。阅读过程中，我仿佛不是在看一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的统计顾问进行项目实操指导，每走一步都有明确的路线图和风险提示，这对于急需将理论应用于实际工作的我来说，无疑是最大的福音。