Analysis of Correlated Data with SAS and R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Shoukri, Mohamed M./ Chaudhary, Mohammad A.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9781584886198

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• R
• 统计建模
• 相关数据
• 数据分析
• 重复测量
• 广义线性模型
• 多水平模型
• 协方差分析
• 统计软件

现代统计建模与数据挖掘：基于灵活计算平台的实践指南 图书概述 本书旨在为统计学、数据科学、生物统计学、经济学以及相关量化研究领域的专业人士和高级学生提供一套全面的、前沿的统计建模与数据挖掘方法论，并重点阐述如何利用当下最主流且功能强大的开源与商业计算环境——Python及其核心库（如`pandas`, `scikit-learn`, `statsmodels`, `PyMC`）以及现代化的R语言环境——来实现这些复杂的分析任务。本书不局限于某一特定学科，而是着眼于构建一个通用的、可迁移的分析框架，强调理论基础与实际操作的紧密结合。 目标读者与前提知识 本书面向具备基础统计学知识（如回归分析、假设检验、概率论基础）和一定编程经验（熟悉至少一种脚本语言的基础语法）的读者。它特别适合那些希望从传统统计软件环境过渡到更灵活、可扩展的计算平台，或需要处理大规模、高维度数据的研究人员、数据分析师和应用统计学家。 核心内容模块详解 本书内容划分为六个主要部分，共计二十章，层层递进，由基础概念深入至高级、前沿的应用： 第一部分：计算环境的现代化与数据准备 (Modern Computation Environment and Data Preparation) 第1章：Python与R生态系统概览：互操作性与优势 本章首先对比了当前数据分析领域中Python和R生态系统的哲学差异、优势领域及其互补性。重点介绍如何在同一工作流中实现两者的无缝集成（如`rpy2`或`reticulate`包的使用）。详细讲解了Anaconda/Miniconda环境的搭建、虚拟环境的管理，以及如何在RStudio和Jupyter Notebook/Lab中优化工作流程，确保计算环境的稳定性和可复现性。 第2章：高效数据操作与清洗：面向大规模数据集的策略 聚焦于使用`pandas`（Python）和`data.table`/`dplyr`（R）进行数据导入、整形、重塑和聚合。探讨处理缺失数据（Imputation Techniques，包括多重插补MICE的框架介绍）、异常值检测（基于IQR、Z-score、以及基于模型的残差分析）的先进方法。强调向量化操作的重要性，以提升大型数据集处理速度。 第3章：探索性数据分析（EDA）的深度与广度 超越基础的均值和标准差。本章深入探讨高维数据的可视化技术，包括降维后的散点图矩阵（Pair Plots）、平行坐标图。介绍如何使用交互式可视化工具（如`Plotly`, `Bokeh`, `ggplot2`的扩展）来揭示数据中的潜在结构、分布偏斜和多变量关系，为后续建模选择提供坚实的依据。 第二部分：经典线性模型的强化与诊断 (Reinforced Classical Linear Models and Diagnostics) 第4章：广义线性模型（GLM）的全面实现与解释 详细介绍泊松回归、负二项回归、Gamma回归等，并重点讨论在Python中使用`statsmodels`和在R中使用`glm`或`glmmTMB`包实现这些模型的过程。本章深入探究链接函数（Link Functions）和指数族分布的选择对模型收敛性和解释性的影响。 第5章：模型诊断与稳健性检验 本书强调模型诊断是建立可信赖模型的核心。详细讲解了回归诊断（如影响点、杠杆值、残差分布分析），并引入了更强大的工具，例如基于Bootstrap的置信区间估计和Cook’s距离的稳健版本。探讨如何识别和处理多重共线性（VIF分析的替代方法）。 第6章：混合效应模型（LMM/GLMM）的理论与实践 针对具有嵌套结构或重复观测的数据（如面板数据、多中心试验），系统介绍线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）。重点比较不同随机效应结构（随机截距、随机斜率）的选择标准，以及在`lme4`（R）和`statsmodels`（Python）中的实现细节与结果解释。 第三部分：面向高维数据的正则化与特征选择 (Regularization and Feature Selection for High-Dimensional Data) 第7章：岭回归、Lasso与弹性网络：处理特征冗余 系统梳理L1和L2正则化的统计学原理及其对模型方差和偏差的影响。详细演示如何使用`glmnet`（R）或`scikit-learn`中的相应模块进行交叉验证（Cross-Validation）来选择最佳正则化强度 ($lambda$)。 第8章：特征选择的集成方法与模型选择标准 超越单一正则化方法，探讨逐步选择法（Stepwise Selection）的替代方案，如信息准则（AIC, BIC）的现代应用，以及基于Bootstrap的特征重要性评估。本章介绍如何利用弹性网络进行变量筛选和模型压缩。 第9章：主成分回归（PCR）与偏最小二乘（PLS） 在数据维度远高于样本量时，本章介绍维度缩减技术。详细阐述PCR和PLS如何通过构建潜在变量来解决多重共线性问题，并对比它们在预测性能和模型可解释性上的权衡。 第四部分：非参数与半参数建模 (Non-Parametric and Semi-Parametric Modeling) 第10章：广义加性模型（GAMs）的灵活性 介绍GAMs如何通过平滑函数来捕获数据中复杂的非线性关系，而无需预设参数形式。重点讲解如何利用样条函数（Splines，如B-样条、收缩样条）来建模时间序列或空间效应，并利用AIC或GCV进行平滑度的自动选择。 第11章：核密度估计与非参数回归 探讨局部加权回归（LOESS/LOWESS）作为一种直观的非参数平滑技术。介绍核函数（Kernel Functions）的选择对估计平滑度的关键影响，并将其应用于密度估计和回归函数估计。 第12章：生存分析的高级模型：加速失效时间与比例风险模型 超越标准的Cox模型。本章深入讲解加速失效时间模型（AFT）和参数化生存模型。重点讨论如何使用R的`survival`包和Python的`lifelines`库处理截尾数据、竞争风险以及协变量随时间变化的复杂情况。 第五部分：面向复杂结构数据的分析 (Analysis for Data with Complex Structures) 第13章：面板数据的动态模型与固定/随机效应 详细区分面板数据中的个体效应与时间效应。深入探讨固定效应（Within Transformation）和随机效应（Generalized Estimating Equations, GEE）方法的适用场景，强调GEE在处理纵向数据中协方差结构设定不确定时的优势。 第14章：时间序列分析：ARIMA、GARCH与状态空间模型 本章侧重于时间依赖性。介绍经典的时间序列分解、自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）。重点讲解如何使用Python的`statsmodels`实现ARIMA模型及其季节性扩展。同时，引入GARCH模型来捕捉金融时间序列中的波动率聚类现象。 第15章：空间计量经济学基础与自相关建模 引入空间权重矩阵（Spatial Weights Matrix）的构建和解释。讲解空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的估计与检验，关注Moran's I统计量在空间自相关检测中的应用。 第六部分：现代推断：贝叶斯方法与机器学习的融合 (Modern Inference: Bayesian Methods and Machine Learning Integration) 第16章：贝叶斯统计推断基础与MCMC方法 介绍贝叶斯思维与频率学派的区别。详细阐述马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，特别是Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling的工作原理。介绍`PyMC`和`Stan`（通过接口调用）在复杂模型（如层次模型）中的应用。 第17章：层次贝叶斯建模与部分汇合（Partial Pooling） 重点讨论层次模型在解决小样本问题和群体异质性方面的强大能力。通过模拟不同层级间的参数共享机制，展示如何利用贝叶斯框架实现更合理的估计。 第18章：监督式学习的高级回归：树模型与提升方法 将统计学家的视角引入机器学习。深入讲解决策树的构建、随机森林（Random Forests）的集成效应，以及梯度提升模型（GBM, XGBoost）的核心优化机制。强调模型预测能力与可解释性（如SHAP值）的平衡。 第19章：模型性能评估：超越$R^2$的指标 系统介绍用于分类和回归任务的全面评估指标，包括AUC-ROC、Precision-Recall曲线、校准曲线（Calibration Plots）以及各种损失函数。强调在不同业务场景下选择正确评估指标的重要性。 第20章：统计建模的可复现性与报告自动化 讨论如何利用Jupyter Notebook/Lab的交互性结合`knitr`或`Quarto`（R/Python通用）来创建包含代码、输出、图表和叙述文字的完整报告。强调版本控制（Git）在维护大型分析项目中的关键作用，确保所有发现均可被外部验证。 --- 本书特色总结 1. 平台中立性与融合性： 本书不仅提供R的经典实现，更深入探讨Python在现代数据科学中的领先地位，教授读者如何在两者之间切换并利用各自优势。 2. 深度与广度并重： 从基础回归的诊断细节，到前沿的贝叶斯分层模型和提升树，覆盖了当前量化研究中的主流分析技术。 3. 强调诊断与稳健性： 每一建模章节都内置了详细的模型诊断和稳健性检验步骤，培养读者建立“可信赖”模型的习惯，而非仅追求模型拟合度。 4. 实践驱动： 书中所有模型均配有清晰、可运行的代码示例，使用真实世界或模拟数据集进行演示，确保读者能够立即将所学应用于自己的研究中。

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我一直致力于探索基因组学和生物统计学领域，其中涉及到的关联性分析，例如基因与疾病的关联、基因与环境的交互作用，甚至是基因之间的网络关系，都是我研究工作的核心。这些数据往往具有极高的维度，并且常常伴随着样本量相对较小的挑战，同时，不同生物标志物之间的相关性，以及样本之间的重复测量（如同一患者在不同时间点的样本），都需要被精确地建模和分析。SAS 和 R 在生物统计学领域都有广泛的应用，但如何有效地利用它们来处理这些高度复杂的关联数据，对我来说一直是一个学习和实践的过程。我迫切地希望这本书能够为我提供关于如何利用SAS和R进行基因关联研究（如GWAS）、多重检验校正、以及处理重复测量数据的详细指导。我期待书中能够出现关于如何使用SAS的PROC GLMSELECT、PROC LOGISTIC等过程，或是在R中利用`GenABEL`、`SNPassoc`等包进行基因型数据分析的示例。此外，如果书中还能涉及如何构建和分析生物标志物之间的网络模型，或者如何利用SAS和R进行生存分析中协变量的交互作用分析，那将是对我研究工作莫大的支持。这本书的出现，有望为我打开一扇通往更深入、更精准的生物统计学分析的大门。

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我对回归分析以及模型诊断有着孜孜不倦的追求，尤其是在处理可能存在多重共线性、异方差性，或者模型设定错误的数据时，我总是希望能找到更健壮、更系统的方法。SAS 和 R 提供了极其丰富的回归模型工具，但如何根据实际数据的特性选择最合适的模型，如何有效地诊断模型是否存在问题，以及如何利用SAS和R来解决这些问题，是我一直希望能够深入掌握的技能。我设想这本书能够详细阐述回归分析的各个方面，从最基础的线性回归，到逐步走向广义线性模型（GLM）、非线性回归，甚至是贝叶斯回归。我尤其期待书中能够提供关于如何使用SAS的PROC REG、PROC GLM，以及R中`lm`、`glm`、`nlme`等函数的详细代码示例，并重点讲解模型诊断的技术，例如残差分析、杠杆值、Cook距离等，以及如何处理多重共线性、异方差等常见问题。书中如果能提供一些关于模型选择准则（如AIC、BIC），以及如何进行模型比较的指南，那将极大地帮助我做出更科学的模型决策。我希望这本书能够成为我回归分析学习路上的良师益友，帮助我构建出更加可靠、更有解释力的统计模型。

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这本书的出现，对我而言，仿佛是多年学习和实践中一直渴望寻找到的那块缺失的拼图。一直以来，在处理诸如纵向数据、面板数据，或是需要考虑变量之间相互依赖性这类复杂数据集时，我常常感到力不从心。虽然 SAS 和 R 都是我常用的统计软件，但如何有效地利用它们来应对“相关性”这个棘手的问题，始终是我研究中的一大挑战。市面上关于 SAS 或 R 的书籍有很多，但能同时深入探讨这两个平台在处理相关数据方面的应用，并且提供详尽的理论基础和实践指导的，却寥寥无几。我尤其期待这本书能够为我揭示那些隐藏在复杂模型背后的奥秘，例如如何在 SAS 中灵活运用PROC MIXED、PROC GLM等过程，或是如何在 R 中通过 `lme4`、`nlme` 等包来构建多层模型、混合效应模型。我希望它能提供清晰的步骤、易于理解的示例，甚至是一些高级技巧，帮助我优化模型选择、参数估计，以及结果解释。毕竟，理解和量化数据中的相关性，对于得出稳健可靠的统计结论至关重要，尤其是在我的领域，这直接关系到研究的科学严谨性和实际应用的价值。这本书若能做到这一点，无疑将极大地提升我进行数据分析的能力，让我能够更自信地 tackling 那些需要处理非独立观测值的研究问题。

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我一直对时间序列分析以及包含时间依赖性数据的建模有着浓厚的兴趣，尤其是在金融和经济学领域，这种相关性几乎是无处不在的。以往的学习过程中，虽然接触过一些基本的时序模型，但面对更为复杂的动态关系，比如自回归积分移动平均（ARIMA）模型的扩展、状态空间模型，甚至是卡尔曼滤波的应用，总感觉隔靴搔痒。SAS 和 R 作为统计分析的两大主力，在处理这些问题上各有千秋，而我一直希望能找到一本能够将两者整合起来，提供一个全面视角的书籍。我设想这本书能够深入浅出地讲解如何在 SAS 中实现复杂的时序模型，例如利用 SAS/ETS 模块进行预测分析；同时，也能展示如何在 R 中利用 `forecast`、`ts`、`zoo` 等包构建和评估各种时序模型。更重要的是，我期望这本书能够清晰地阐述不同模型之间的内在联系，以及在SAS和R之间进行模型迁移和结果比较的方法。如果它还能提供关于如何诊断模型拟合度、处理异常值、以及进行多步预测的实用建议，那将是锦上添花了。我对这本书抱有极高的期望，希望能借此机会，将我对时间序列分析的理解提升到一个全新的高度，从而更好地应对实际工作中遇到的复杂经济学建模挑战。

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作为一名社会科学研究者，我经常需要处理具有分组或层级结构的数据，例如学生嵌套在班级里，班级嵌套在学校里，或者个体嵌套在社区中。这种层级结构带来的“相关性”问题，一直是我在数据分析中遇到的瓶颈。虽然我熟悉基本的方差分析（ANOVA）和回归分析，但当需要对这种层级数据进行建模时，传统的统计方法往往显得力不从心，容易导致标准误估计偏差，从而影响研究结论的准确性。SAS 和 R 在这方面都提供了强大的工具，比如 SAS 的 PROC MIXED 和 R 的 `lme4` 包，但如何将这些工具恰当地应用于不同的研究场景，并对结果进行恰当的解释，对我来说仍然是一个需要深入学习的课题。我非常期待这本书能够提供关于多层线性模型（MLM）、混合效应模型（HEM）等概念的清晰阐述，并结合具体的SAS和R代码示例，演示如何构建、拟合和解释这些模型。我希望它能涵盖从简单到复杂的层级模型，比如单层、双层，甚至多层模型，并讲解如何处理协变量在不同层级上的影响，以及如何进行模型比较和选择。如果书中能包含一些关于如何可视化层级结构数据的影响，或者如何处理缺失数据和非正态性等实际问题，那这本书的价值将无可估量，对我未来在社会科学研究中处理复杂数据集将提供极大的帮助。

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