具体描述
作者简介
谢宇，美国密歇根大学Otis Dudley Duncan杰出教授，同时也是密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心研究员，调查研究中心量化方法组主任；北京大学长江学者特聘讲座教授。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有：《分类数据分析的统计方法》、《科学界的女性》、《美国亚裔的人口统计描述》、《社会学方法与定量研究》、《婚姻与同居》等。
目录信息
读后感
目前国内虽然有一些专门针对于回归分析方法的学术论作，但是或较为高深，晦涩难懂，或者蜻蜓点水，缺乏重点与难点的深入探讨。而此本谢宇教授作品，是基于其教学实践而编撰而成，既涵盖了量化研究和方法的理论，同时，将方法和案例紧密联系一起，可读性非常之强。
评分目前国内虽然有一些专门针对于回归分析方法的学术论作，但是或较为高深，晦涩难懂，或者蜻蜓点水，缺乏重点与难点的深入探讨。而此本谢宇教授作品，是基于其教学实践而编撰而成，既涵盖了量化研究和方法的理论，同时，将方法和案例紧密联系一起，可读性非常之强。
评分目前国内虽然有一些专门针对于回归分析方法的学术论作，但是或较为高深，晦涩难懂，或者蜻蜓点水，缺乏重点与难点的深入探讨。而此本谢宇教授作品，是基于其教学实践而编撰而成，既涵盖了量化研究和方法的理论，同时，将方法和案例紧密联系一起，可读性非常之强。
评分目前国内虽然有一些专门针对于回归分析方法的学术论作，但是或较为高深，晦涩难懂，或者蜻蜓点水，缺乏重点与难点的深入探讨。而此本谢宇教授作品，是基于其教学实践而编撰而成，既涵盖了量化研究和方法的理论，同时，将方法和案例紧密联系一起，可读性非常之强。
评分为什么要读此书？ 1、这本书为“著”，而不是“编著”； 2、作者美国华裔教授，书为作者用中文写的，而不是翻译，所以不会出现翻译不当的现象； 3、本书和美国大部分书籍一样，会把概念解释的非常清楚，充分从一个初学者的角度去展开问题； 4、书中会把涉及的统计知识难点娓娓...
用户评价
这本书的整体叙事风格充满了启发性和思辨性，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于“如何用数据讲故事”的哲学探讨。作者在很多章节的末尾，都会设置一个“反思”或“局限性”的小节，引导读者去思考模型背后的伦理问题和潜在的偏见。例如，在讨论如何选择自变量时，作者没有简单地给出“AIC/BIC”或“逐步回归”的机械化步骤，而是引导读者去审视这些变量背后是否隐藏着对特定群体的歧视性假设，或者模型是否过度拟合了样本的特殊性。这种将统计学方法置于更广阔的社会和商业背景下去审视的态度，极大地提升了这本书的层次。阅读它，让人感觉自己不仅仅是在学习一种工具，更是在培养一种更加审慎、更具批判性的思维模式。读完最后一章，我感到了一种知识上的充实感，但更多的是一种方法论上的刷新，仿佛以前看数据时的“盲点”被一一点亮，确实是一次非常有价值的阅读体验。
评分我是一个对理论深度有较高要求的读者，通常期待一本书能提供扎实的数学推导和严谨的逻辑论证。读完这本书的中间部分，我不得不说，作者在这方面确实没有让人失望。虽然前面对基础做了很好的铺垫，但当涉及到模型假设的检验和误差项的性质分析时，作者毫不含糊地引入了必要的数理基础。尤其是在讨论非线性模型的线性化处理和残差的正态性检验时，那些详细的、一步步推导出来的公式，不仅严谨，而且逻辑链条非常完整，几乎没有跳跃性的步骤。我特意去核对了几个关键的公式推导过程，发现作者的阐述非常到位，连那些容易被教材忽略的边界条件和特殊情况都考虑进去了，这对于希望深入研究底层原理的人来说，价值无可估量。我甚至发现书中有一些关于稳健性估计（Robust Estimation）的讨论，涉及到了M估计和LTS估计的对比，这通常是更高级统计教材才会深入探讨的内容，能在这本书里看到如此全面的覆盖，实在让人惊喜，体现了编著者极高的学术素养和对读者需求的深刻洞察。
评分这本书最让我感到惊喜的是它在“实战应用”和“工具对接”方面的细致入微。理论知识固然重要，但如果不能应用到实际工作中，那终究是纸上谈兵。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是讲解“如何做”，更重要的是告诉你“用什么工具来做”。在每一个重要的分析方法介绍完毕后，后面都会紧接着附上相应的软件实现指南。我惊喜地发现，作者同时涵盖了R语言和Python两个主流的数据科学工具。对于R语言部分，它提供的代码示例几乎是即拷即用的，而且代码注释非常详细，解释了每一行代码背后的统计学意义，而不是仅仅停留在编程语法层面。更难得的是，作者还对不同软件环境下可能出现的数值差异进行了预警和解释，这种对细节的关注度，体现了作者深厚的实操经验。这使得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本可以随时放在手边的“操作手册”，极大地方便了我在日常工作中快速查阅和验证模型。
评分这本书的排版和字体选择简直是阅读体验的典范。很多专业书籍为了追求信息密度，往往把字排得密密麻麻，行距窄得让人窒息，读上几页就得停下来揉眼睛。但这本书显然在用户体验上做了大量的考量。它采用了适中的行距和字号，页面留白恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛的疲劳感也明显减轻了不少。更值得称赞的是，书中对于图表和案例的展示方式。那些用来阐述复杂模型的图示，线条清晰，色彩搭配得体，关键的数据点都会被特意用粗体或者不同的颜色标出，使得那些原本需要反复琢磨才能理解的逻辑关系，一眼就能把握住。举个例子，在讲解多重共线性问题时，作者没有直接抛出一堆公式，而是用了一个关于“房价影响因素”的虚拟数据集，通过一系列可视化图表，直观地展示了当“房屋面积”和“卧室数量”高度相关时，模型系数会如何“摇摆不定”。这种将抽象概念与具象案例紧密结合的手法，让我的理解过程变得异常顺畅，简直像是在一位经验丰富的老师的指导下进行一场数据探索之旅。
评分这本书的包装设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的墨绿色配上烫金的字体，透着一股专业和厚重感，让人一拿到手里就觉得内容肯定含金量十足。我原本对统计学的那些公式和理论总是抱有一点敬畏，总觉得是高不可攀的象牙塔里的知识，但翻开这本书的扉页，看到那清晰的目录结构和作者开篇那段引人深思的序言，立刻感觉亲近了许多。序言里没有大谈理论如何精妙，而是从实际生活中遇到的数据难题入手，比如如何判断一个新产品的市场反应是否具有统计学上的显著性，或者如何从复杂的调查问卷中提取出真正有用的信息。这种“接地气”的叙述方式，极大地激发了我继续阅读下去的兴趣。我特别欣赏作者在章节安排上的巧妙布局，前几章似乎在搭建一个坚实的基础平台，用生动的比喻而非枯燥的数学符号来解释一些核心概念，比如概率分布的“家族图谱”，一下子就把那些原本混淆不清的分布类型梳理得井井有条。这种循序渐进、注重直观理解的教学方法，对于我这种“半路出家”的阅读者来说，简直是福音，让我有信心去面对后续更深入的内容。
评分搞完了！谢老师太强了吧吧吧！
评分高徒还是不够高，反正讲课没这书好……
评分终于看完！好不容易淘到的正版实体书！350页的内容，信息量极大。谢宇老师把回归讲的真透彻。虽然后面的内容比较简略，但对营造基本的分析观还是很有用的！用的是Stata实现，改用R实现对我效果可能会更好。参考资料也很丰富！可以看出，伍德里奇的计量经济学导论也值得一读。
评分借来借去很麻烦，索性买了一本，然鹅店家发了两本过来~
评分简练中国风
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