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张仲桓 译

图书标签:

• 漫画
• 统计学
• 回归分析
• 数据分析
• 可视化
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• 统计方法
• 图解
• 科普

店铺： 金卫文化图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030250063

商品编码：29913080654

丛书名： 漫画统计学之回归分析(欧姆社学习漫画)

开本：16开

出版时间：2009-08-01

商品参数

漫画统计学之回归分析
	曾用价	45.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2017年12月
	开本	16
	作者	（日）高橋 信;张仲桓
	装帧	平装
	页数	224
	字数	214
	ISBN编码	9787030250063

目录
目录
序章 欢迎光临诺伦茶餐厅 1
第1章 基础知识 11
1. 书写规则 12
2. 反函数 14
3. 指数函数与自然对数函数 19
4. 指数函数与对数函数的性质 20
5. 微分 24
6. 矩阵 37
7. 数值数据和分类数据 46
8. 离差平方和、方差、标准差 48
9. 概率密度函数 50
第2章 回归分析 55
1. 回归分析 56
2. 回归分析的实例 62
3. 回归分析过程中的注意事项 94
4. 标准化残差 95
5. 内插法和外插法 96
6. 序列相关 97
7. 直线以外的回归方程 98
第3章 重回归分析 101
1. 重回归分析的定义 102
2. 重回归分析的实例 106
3. 重回归分析过程中的注意事项 136
4. 标准化残差 137
5. 马氏距离以及重回归分析中的置信区间和预测区间 138
6. 自变量为“不可测”数据时的重回归分析 141
7. 多重共线性 145
8. “各自变量对因变量的影响”和重回归分析 146
第4章 Logistic回归分析 149
1. Logistic回归分析 150
2. 极大似然法 156
3. 因变量的处理方法 160
4. Logistics回归分析的实例 164
5.“Logistic回归分析过程”中的注意事项 186
6. Odds Ratio（优势比） 186
7. “检验”的名称 191
8. Bubble Chart（气泡图） 192
附录 用Excel算算看 193
1. 自然对数的底 194
2. 指数函数 196
3. 自然对数函数 196
4. 矩阵的乘法 197
5. 逆矩阵 199
6. x2分布的横轴坐标 200
7. x2分布的概率 201
8. F分布的横轴坐标 202
9. F分布的概率 204
10. （重）回归分析的（偏）回归系数 205
11. Logistic回归方程的回归系数 208
参考文献 212
在线试读
序章
　　欢迎光临诺伦茶餐厅
　　真不错啊！
　　这里的红茶和蛋糕。
　　谢谢！这可是新口味呦！
　　怎么样？还是在学习吗？
　　嗯！是啊。
　　啊！
　　真不错！
　　请慢用！
　　咦？
　　真、真切啊，难道......理纱前辈......
　　什么啊？美羽，你不会吃醋了吧？
　　没，没有啊！
　　真是个勤奋用功的男生啊......
　　总是在看那本貌似很难的数学书。
　　等一下！我们不是“经济学系”的吗？
　　怎么说理纱前辈也是优等生啊！而我就完全不……
　　要是你向他请教的话……
　　那，那怎么行！连名字都不知道呢！
　　所以才要找机会说话啊……
　　要是那个人再也不来诺伦......
　　咔......
　　啊，好漂亮啊！
　　好可爱呀！
　　您好！
　　欢迎光临诺伦！
　　两位请随便坐！
　　……看到了那个人的脸......
　　啊！
　　啊！那家伙把书落下了。
　　请，请让我看一下！
　　瞧！
　　嗯……
　　回归分析……
　　这是一种统计学的分析方法。
　　哦？
　　抱歉，我不太了解……
　　美羽，是不是每天都收看电视里的天气预报啊？
　　是，每天都看，可是……
内容介绍
　　《漫画统计学之回归分析》是世界上zui简单的回归分析教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你就能在zui短时间内成为回归分析达人！

探索未知领域的知识之旅：一本关于数据科学与图画叙事的深度指南 书名： 《图绘数据奥秘：现代统计学的直观表达与实践应用》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个跨越传统统计学边界的全新视角，深入剖析如何利用现代数据科学的强大工具，结合清晰、直观的视觉叙事方式，揭示复杂数据背后的深刻洞察。我们不再将统计学视为枯燥的公式堆砌，而是将其视为一种强大的语言，能够用最简洁的图表和模型，讲述关于世界运行的最动人故事。 本书内容聚焦于探索性数据分析（EDA）的艺术与科学、稳健的统计建模技术、时间序列分析的前沿进展，以及非参数方法的实用价值。我们通过大量精心设计的图示和案例研究，引导读者从数据采集、清洗、可视化，到最终的模型构建与解释，建立起一套完整的数据分析工作流。 第一部分：数据叙事的基石——探索性数据分析与可视化 本部分是理解数据的入门之钥。我们详细探讨了如何有效地“阅读”数据，不仅仅是查看平均值和标准差，而是深入挖掘数据的内在结构、分布形态和潜在异常。 1. 数据清洗与预处理的实践哲学： 讲解真实世界数据的“脏乱差”特性，重点介绍缺失值处理的策略（插补方法的优劣势分析）、异常值的识别与鲁棒性处理技术。强调数据质量对后续分析的决定性影响。 2. 可视化的力量：从描述到洞察： 系统介绍各类统计图表的适用场景，如直方图、箱线图在描述分布中的作用；散点图矩阵和热力图在揭示变量间关系上的效能。特别引入高维数据可视化技术，如 t-SNE 和 UMAP 在降维和聚类可视化中的应用，帮助读者在高维空间中定位隐藏的结构。我们着重讲解如何通过“讲故事”的方式设计可视化界面，避免误导性的表达。 3. 描述性统计的深入解读： 超越基础的集中趋势与离散度量，探讨分位数、偏度和峰度的实际意义，以及如何使用经验累积分布函数（ECDF）来替代复杂的理论分布假设，进行更灵活的描述。 第二部分：构建预测的桥梁——稳健的统计建模 本部分将读者带入推断性统计的核心，关注如何构建可靠且易于解释的模型来预测未来或解释现象。 1. 线性模型的精细化处理： 详细论述多元线性回归的假设检验与诊断，重点分析多重共线性、异方差性和残差的正态性问题，并提供如岭回归（Ridge）、Lasso 回归等正则化方法的应用场景与参数选择策略。 2. 广义线性模型（GLM）的威力： 针对非正态响应变量（如计数数据、比例数据），系统介绍泊松回归、逻辑回归等 GLM 模型。我们会通过真实世界的医疗和市场数据，展示如何选择合适的连接函数和误差分布来精确拟合数据。 3. 模型选择与评估的艺术： 深入探讨信息准则（AIC/BIC）、交叉验证在模型选择中的角色。阐述偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的实际操作意义，并详细介绍模型选择中的惩罚方法，确保模型在训练集和新数据上均有良好的泛化能力。 第三部分：追踪变化与周期——时间序列分析的进阶 面对随时间变化的数据，本书提供了结构化的分析框架，帮助读者理解序列的依赖性和长期趋势。 1. 时间序列数据的分解与平稳性检验： 介绍如何分解序列中的趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregularity）。详述ADF检验和 KPSS 检验等平稳性测试方法，并探讨差分在平稳化过程中的关键作用。 2. ARIMA 模型的构建与优化： 详细讲解 ARMA、ARIMA 和 SARIMA 模型的结构，引导读者通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来确定模型的阶数 (p, d, q)，并演示如何利用残差分析确保模型的有效性。 3. 波动性建模与前沿方法： 介绍 GARCH 模型在金融时间序列中捕捉波动率集群效应的应用。同时，引入基于状态空间模型的分析思路，如卡尔曼滤波，用于处理更复杂的、具有隐性状态的动态系统。 第四部分：超越正态假设——非参数与机器学习的融合 本部分拓宽视野，介绍在数据分布不满足严格理论假设时，如何运用更灵活的统计工具。 1. 非参数检验的实用指南： 当样本量较小或分布未知时，非参数检验（如曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验）是强有力的替代方案。本书将对比参数检验与非参数检验的适用条件和统计功效。 2. 稳健统计方法的应用： 介绍诸如中位数回归、M-估计器等稳健方法，这些方法对极端值具有更强的抵抗力，确保分析结果的可靠性。 3. 统计学习的基础连接： 简要介绍如何将统计思维融入现代机器学习算法中，例如，决策树（Decision Trees）作为一种强大的非线性回归工具的统计学解释，以及偏差与方差分解在评估树模型泛化能力中的核心地位。 本书特色： 强调直观理解： 所有的复杂概念都辅以详尽的图示推导，旨在让读者在“看懂”图形的同时，“理解”背后的数学逻辑。 注重实践操作： 书中案例均采用真实或模拟的、具有实际意义的数据集，并提供对应的代码实现思路（不局限于特定软件，侧重方法论）。 严谨与灵活并重： 既坚守统计推断的严谨性，又鼓励读者根据数据特性灵活运用最适合的分析工具。 目标读者： 本书适合所有希望系统性提升数据分析和统计建模能力的专业人士，包括数据分析师、商业智能专家、科研人员、金融建模师，以及渴望从数据中挖掘深层价值的决策者。无需深厚的纯数学背景，但需要对基本代数和逻辑推理有清晰认识。

评分☆☆☆☆☆

终于等到了这本书！我一直对统计学，尤其是那些能帮我理解数据背后故事的工具很感兴趣，但市面上很多统计学书籍要么过于理论化，让人望而却步，要么就过于简化，失去了深度。当我在书店偶然看到《漫画统计学之回归分析》时，我简直欣喜若狂！“漫画”这个词让我对它的易读性充满了期待，而“回归分析”则是我最想深入了解的主题之一。我知道回归分析在预测、建模、理解变量之间的关系等方面有着极其广泛的应用，从经济学预测股票走势，到医学研究药物疗效，再到市场营销分析用户行为，都离不开它。我特别希望这本书能够用直观易懂的方式，比如通过生动的漫画和贴近生活的例子，来解释回归分析的核心概念，比如自变量、因变量、斜率、截距、相关系数等等。更重要的是，我希望它能教会我如何实际操作，如何运用回归分析解决实际问题，而不是仅仅停留在理论层面。我迫不及待地想翻开这本书，看看它是否能点亮我对统计学和回归分析的理解之路，希望能让我在学习过程中不再感到枯燥乏味，而是充满乐趣和启发。

评分☆☆☆☆☆

在如今这个数据爆炸的时代，掌握一些基本的数据分析工具已经变得至关重要，而回归分析无疑是其中最核心、最实用的技术之一。我曾经尝试过自学一些关于回归分析的知识，但往往因为缺乏系统性的指导和形象化的解释，而感到力不从心。《漫画统计学之回归分析》这个书名，让我眼前一亮，仿佛看到了通往理解回归分析的曙光。我期望这本书能够突破传统学术著作的束缚，用轻松有趣、富有创意的漫画形式，将回归分析的精髓一一呈现。我希望它能从最基础的概念讲起，例如什么是回归，为什么需要回归，然后逐步深入到模型构建、参数估计、假设检验，以及如何解读回归结果。我尤其期待书中能够提供一些贴近现实生活的案例，通过漫画角色的经历，让我更直观地理解回归分析的应用场景，比如预测房价、分析广告效果等等。我相信，这本书能够帮助我告别枯燥的学习体验，真正爱上统计学，并掌握这项强大的数据分析技能。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，学习方法比学习内容本身更重要。我是一个视觉型学习者，枯燥的文字对我来说很难产生吸引力，而生动形象的图画则能极大地激发我的学习兴趣。《漫画统计学之回归分析》这个名字，无疑正中我的下怀。我一直对回归分析在市场研究、用户行为分析等领域的应用非常感兴趣，但总觉得那些理论性的讲解过于生硬，难以理解。我期待这本书能够打破传统的教科书模式，用漫画的形式将回归分析的核心概念，如变量间的关系、模型的构建、结果的解读等，变得直观易懂。我希望通过书中精心设计的漫画场景和对话，我能够轻松地理解诸如“最佳拟合线”是如何得出的，“R平方”代表着什么意义，以及如何避免“过拟合”等关键问题。更重要的是，我希望这本书能教会我如何将所学知识应用到实际的数据分析中，让我能够独立地进行回归分析，从而更好地理解和预测我所关心的数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样“理论苦手”的读者量身定做的。我一直觉得，学习任何一门学科，最难的往往是那个“从零开始”的阶段，尤其是像统计学这样，充斥着各种公式和符号的学科。很多时候，我只是看懂了书本上的例子，但一旦遇到实际问题，就不知道如何下手，更别提自己构建模型了。《漫画统计学之回归分析》的“漫画”属性，让我看到了希望。我设想，那些复杂的数学公式，或许会在漫画角色的互动中变得生动有趣；那些抽象的概念，或许会在形象的比喻中变得触手可及。我特别期待它能通过一个个引人入胜的小故事，引导我一步步走进回归分析的世界，理解它的逻辑和魅力。我希望能学到如何区分不同类型的回归模型（比如线性回归、多元回归），以及在什么场景下选择最合适的模型。最关键的是，我希望这本书能培养我独立思考和解决问题的能力，让我不仅能“看懂”回归分析，更能“用好”回归分析，让它成为我分析数据、做出决策的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经在统计学理论的海洋中挣扎过的人，我对任何能够“化繁为简”的学习材料都充满了渴望。《漫画统计学之回归分析》这个名字，直接击中了我的痛点。我曾经尝试过阅读一些经典的统计学教材，但那些密密麻麻的公式和抽象的证明，总是让我感到一阵头晕目眩，最终只能放弃。然而，我深知回归分析在现代数据分析中的重要性，它能够帮助我们理解事物之间的因果关系，预测未来趋势，从而做出更明智的决策。我渴望找到一本能够真正让我“明白”回归分析的书，而不是仅仅“背下”它。我期待这本书能用轻松幽默的方式，通过生动的图画和贴近生活的案例，将回归分析的原理、假设、以及如何解释结果等关键内容娓娓道来。我希望它能帮助我克服对数学的恐惧，让我看到统计学的美妙之处，并真正掌握运用回归分析的技能，为我在工作或学术研究中提供强大的支持。