Logistic Regression Using the SAS System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:WA (Wiley-SAS)

作者:Paul D. Allison

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2001-12-21

价格:USD 74.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780471221753

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Logistic Regression
• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Biostatistics
• Healthcare
• Predictive Modeling
• Machine Learning
• Regression Analysis

《深入理解统计建模：基于R的广义线性模型实践》 内容简介 本书旨在为数据科学爱好者、统计分析师以及需要利用统计方法解决实际问题的专业人士提供一本全面而深入的指南，专注于R语言在实现广义线性模型（GLM）中的应用。我们聚焦于理论基础与实际操作的完美结合，确保读者不仅能熟练地运行代码，更能深刻理解模型背后的统计学原理及其在特定场景下的适用性。 本书的结构经过精心设计，从基础的线性模型回顾开始，逐步过渡到更复杂、更具现实意义的广义线性模型框架。我们不局限于单一的回归类型，而是系统地探讨了逻辑回归、泊松回归、负二项回归等核心模型，并涵盖了它们在二元、计数、比例等不同数据类型上的应用。 第一部分：回归分析的理论基石与R语言入门 在本书的开篇，我们首先对经典的线性回归模型（Ordinary Least Squares, OLS）进行回顾与深入剖析。我们将详细讨论线性模型的关键假设（如残差的正态性、同方差性、独立性），并通过一系列精心挑选的R代码示例，展示如何使用`lm()`函数进行模型拟合、诊断和解释。重点在于诊断图表的解读，包括残差图、QQ图以及影响点分析，这是构建稳健模型不可或缺的步骤。 随后，我们引入了统计建模的核心挑战：当响应变量不满足正态性假设时该如何处理。这里，本书自然地引出了指数族分布的概念，这是理解广义线性模型的关键桥梁。我们将用通俗易懂的语言解释指数族分布的特性，并详细介绍链接函数（Link Function）和均值函数（Mean Function）在连接线性预测器与响应变量期望值中的核心作用。 第二部分：核心广义线性模型（GLM）的构建与应用 本书的中心部分将精力集中在应用最广泛的几种GLM上。 逻辑回归（Logistic Regression）的精细化处理： 尽管许多教材仅停留在二元逻辑回归的介绍，本书将深度探讨其背后的原理，包括Logit变换。我们将展示如何处理多类别响应变量，包括有序 Logit（Ordinal Logistic Regression）和多项式 Logit（Multinomial Logistic Regression）。对于模型拟合后的评估，我们不仅仅依赖于传统的显著性检验，更会投入大量篇幅讲解ROC曲线、AUC值、提升图（Lift Charts）以及如何构建和解释混淆矩阵，尤其关注敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity）的权衡。在R中，我们将广泛使用`glm()`函数，并结合`car`包和`pROC`包进行高级诊断。 泊松回归与计数数据分析： 计数数据（如事件发生次数、缺陷数量）在实际应用中非常常见。本书将详细阐述泊松回归的适用条件，特别是其对均值等于方差的假设。一个重要的章节将专门讨论“过度分散”（Overdispersion）问题，并提供解决方案，例如切换到负二项回归（Negative Binomial Regression）。我们不仅会演示如何使用`glm.nb()`或负二项模型函数，还会深入对比泊松模型与负二项模型在拟合优度上的差异。 处理非标准数据结构： 统计建模的挑战往往在于数据结构的多样性。本书将拓展到更高级的主题，例如： 零膨胀模型（Zero-Inflated Models）： 针对那些零值观测点远多于泊松分布预期的计数数据，我们将介绍零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项（ZINB）模型，阐述其双重过程的结构（一个过程决定是否为零，另一个过程决定零的程度或非零值）。 生存分析导论（Survival Analysis Primer）： 虽然生存分析是一个庞大的领域，但本书会将其中的核心思想——如Weibull分布和Cox比例风险模型——纳入GLM的框架内进行讨论，介绍如何使用`survival`包进行初步分析。 第三部分：模型诊断、稳健性与模型选择 一个优秀的统计分析师不仅会拟合模型，更懂得如何质疑和检验模型的有效性。本书的后半部分致力于提升模型的诊断能力。 我们将详细介绍如何使用偏差残差（Deviance Residuals）、Pearson残差等，取代传统的残差，以适应非正态分布的响应变量。离群值和高杠杆点（High Leverage Points）的识别在GLM中同样关键，我们将展示如何计算和解释Cook’s distance在非线性模型中的应用。 在模型选择方面，我们不推崇“黑箱式”的模型自动选择，而是强调基于统计理论的比较。我们将系统地讲解如何使用AIC、BIC以及似然比检验（Likelihood Ratio Tests）来比较嵌套模型和非嵌套模型，确保最终选择的模型既具有统计学意义，又具有业务可解释性。 最后，本书还将探讨混合效应模型（Mixed-Effects Models） 在GLM中的初步应用，尤其是在处理具有分组结构（如重复测量数据）时，解释随机效应如何帮助我们应对数据间的非独立性问题，为读者在更复杂的分析场景中打下坚实基础。 目标读者 本书假定读者对基础的统计学概念（如均值、方差、假设检验）有基本了解，并熟悉R语言的基本操作。它非常适合研究生、生物统计学人员、金融风险分析师以及任何希望将统计建模能力提升到能够处理真实世界复杂响应变量水平的专业人士。通过本书的学习，读者将能够自信地从数据中提取可靠的、具有解释力的见解。

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这本书的章节组织逻辑简直是教科书级别的典范，它没有一上来就抛出复杂的模型和公式，而是采取了一种循序渐进的教学方法，牢牢抓住了初学者可能会产生的困惑点。开篇部分用非常清晰的语言阐述了回归分析在现代数据科学中的地位和必要性，这为后续的学习打下了一个坚实的理论基础，让人明白“为什么要学”而不是仅仅停留在“怎么做”。随后，作者巧妙地将理论的深度与实际操作的广度进行了平衡，每讲解完一个核心概念，紧接着就会用一个详尽的、标注清晰的案例来加深理解，这种理论与实践的无缝衔接，极大地降低了学习的门槛。特别是对于那些习惯了纯理论阅读的读者，这种带有鲜明案例导向的叙述方式，无疑是激活了他们对知识的吸收能力。章节之间的过渡处理得非常自然流畅，你几乎感觉不到明显的跳跃，就好像顺着一条设计精良的阶梯，一步步走到了知识的高处，整个学习过程是连贯且富有成就感的。

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这本书在对特定软件环境的整合应用方面，做得尤为出色，它真正体现了“系统”的价值。很多书籍在讲解完理论后，往往只是简单地展示几行代码片段，但这本书则不同，它将理论、方法论与具体的软件操作环境进行了深度绑定，形成了一个完整的、可复现的工作流。作者似乎深知读者在实际工作中会遇到的各种环境配置和数据导入的难题，因此，书中提供的每一个示例，都仿佛是经过了严格的生产环境测试一般，几乎没有出现因环境不匹配而导致的运行错误。对于依赖该特定软件平台进行统计建模的实践者来说，这种细节上的周到考虑，极大地节省了他们调试和排错的时间成本。它不仅仅是一本参考手册，更像是一套精心设计的、带有详细注释的“操作指南”，让学习者能够迅速地将书本知识转化为实际的分析产出，这种即学即用的设计理念，是其核心竞争力之一。

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这本书在方法论的阐述上，展现出了一种罕见的严谨性与实操性的完美结合。它不仅仅是停留在对某个统计方法的表面描述，而是深入挖掘了其背后的假设条件和适用边界。比如，在讨论模型优化时，作者并没有仅仅给出默认参数的使用说明，而是详尽地对比了不同正则化项对模型收敛速度和泛化能力的影响，这种深层次的探讨对于想要精进技能的专业人士来说，价值不可估量。书中对数据预处理的环节也给予了足够的重视，特别是在处理缺失值和异常值时，提供了一套非常成熟的、可操作的策略框架，而不是泛泛而谈。我尤其欣赏作者在讨论模型诊断部分所采取的态度，它不仅仅是告诉我们如何发现过拟合或欠拟合，更关键的是，它引导我们去思考“为什么会发生”以及“如何系统性地纠正”，这种探究因果关系的思维训练，比单纯的技术堆砌要宝贵得多。可以说，这本书成功地将数据科学的“艺术性”融入了冰冷的代码和公式之中。

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阅读体验上，这本书的行文风格非常独特，它不像传统学术著作那样晦涩难懂，也不像一些入门指南那样过于肤浅。作者的语言风格带着一种沉稳而富有启发性的学者的腔调，仿佛有一位经验丰富的大师在你身边，耐心地为你梳理每一个知识点。他擅长使用类比和比喻来解释那些抽象的数学概念，使得原本令人生畏的统计学原理变得直观易懂。例如，他对误差函数的描述，就采用了非常生活化的场景来辅助说明，这一点对于那些需要向非技术背景的同事或客户解释模型原理的人来说，提供了极佳的口头表达素材。更难得的是，全书的语气始终保持着一种鼓励探索的姿态，没有那种居高临下的说教感，而是鼓励读者去质疑、去尝试、去在实践中检验书中所学。这种人文关怀和技术深度的结合，使得整本书读起来既有知识的密度，又不失阅读的舒适度，让人感到如沐春风。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，从拿到手的那一刻起，我就被它那种低调却又不失专业感的气质所吸引。封面选用的材质触感细腻，微微带着磨砂的质感，让人爱不释手。排版上，页边距的处理非常考究，既保证了视觉上的呼吸感，又最大限度地保留了信息的承载密度，这对于一本技术类的书籍来说至关重要。装订工艺也相当扎实，书脊的胶合部分紧密而平整，即便是经常翻阅和携带，也丝毫没有松散的迹象，足见出版方的用心。字体选择上，正文部分采用了易于阅读的衬线字体，字号适中，行距拉得恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不容易感到疲劳。更值得称赞的是，书中穿插的一些图表和代码块的印刷质量极高，线条清晰锐利，即便是复杂的数学公式也能保持极高的辨识度，这对于需要对照示例进行学习的读者来说，简直是福音。整体来说，这本书的物理呈现已经达到了教科书级别的标准，光是抚摸和翻阅的过程，都算是一种愉悦的体验，让人更愿意沉下心来深入研读其中的内容。

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