An Introduction to Modern Catagorical Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications (CA)

作者:Jeroen K. Vermunt

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-12-30

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780761955757

丛书系列:

图书标签:

• Categorical Data Analysis
• Modern Statistics
• Data Analysis
• Statistics
• Categorical Variables
• Statistical Modeling
• R
• Applied Statistics
• Bayesian Methods
• Machine Learning

好的，以下是一份针对一本名为《An Introduction to Modern Categorical Data Analysis》的图书的不包含该书内容的详细图书简介。请注意，本简介将侧重于一个假设的、不同主题的统计学或数据分析书籍的特点，以确保与您指定的原书内容完全不重叠。 深入探索经典统计推断与非参数方法：概率模型、检验与重采样技术 一本为实践者和研究人员量身定制的、对传统统计学进行全面且深入审视的专著。 本书致力于为读者提供一个坚实的理论基础和强大的实践工具集，用以掌握经典统计推断的核心概念、检验设计，以及如何驾驭那些无法轻易满足参数模型假设的复杂数据集。我们摆脱了对单一、理想化模型结构的过度依赖，转而探讨如何在真实世界的数据挑战面前，构建稳健、可靠的统计结论。 聚焦核心：从概率论到多变量推断 本书的第一部分建立了一个严谨的概率论和统计学基础，但其重点完全侧重于连续型数据分析的传统范式，而非您所提及的分类数据。 我们从概率论的公理化基础出发，详细阐述了随机变量、矩方法、中心极限定理的推广形式，并将其应用于理解统计量的渐近行为。关键内容包括： 1. 连续分布的深度分析： 对正态分布、t分布、卡方分布和F分布在极限情况下的行为进行了详尽的数学推导和解释，这对于理解参数检验的效力至关重要。 2. 大样本理论与渐近性： 深入探讨了强大数定律、Delta 方法的应用，以及如何利用渐近理论来构建置信区间和检验统计量，特别是在处理高维且连续观测值的情境下。 3. 线性模型基础的重申与扩展： 详尽回顾了线性模型的最小二乘估计（OLS）及其统计性质，重点分析了残差分析、异方差性和自相关性对推断的冲击，并引入了广义最小二乘法（GLS）作为对经典假设被违反时的首要对策。 实践转向：检验构建、效力分析与模型选择 本书的中间部分是其核心，它将理论推导转化为对统计检验的深刻理解和批判性应用能力。我们关注的是如何基于连续或有序数值数据来设计和评估检验。 检验的构建与比较： 参数检验的精细化处理： 对单样本、双样本和多样本的均值比较（t检验、ANOVA）进行了详尽的论述，并超越了标准方差分析，引入了涉及协方差分析（ANCOVA）和多因素交互作用的复杂设计。这些章节深入探讨了“效应量”（Effect Size）的计算及其在实际问题中的解释意义，而非仅仅依赖p值。 方差分析的现代视角： 探讨了混合效应模型（Mixed-Effects Models）的必要性，特别是在处理具有重复测量或嵌套结构的数据时，如何正确地对随机效应进行建模和推断。 等效性与非劣效性检验： 针对临床试验和工程质量控制等领域，本书专门辟出一章讨论如何科学地构建和解释非劣效性（Non-Inferiority）和等效性（Equivalence）检验，这要求读者理解统计功效的对称性问题。 模型选择与诊断的严格标准： 我们强调，统计推断的质量依赖于模型的准确诊断。本书提供了一套严格的诊断流程，用于评估模型假设的合理性，特别是针对残差的正态性和同方差性。信息准则（AIC、BIC）的比较被置于一个严格的理论框架下讨论，旨在帮助读者在模型拟合优度与模型复杂度之间找到最优平衡点。 进阶：非参数统计与重采样方法的革命 理解了参数方法的局限性后，本书的最后部分转向了应对“棘手”数据的强大工具——非参数统计和重采样技术。这部分内容是理解现代数据分析稳健性的关键。 非参数统计的原理与应用： 秩统计量的优势： 详细介绍了基于秩的检验，如曼-惠特尼 U 检验、克拉斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）和弗里德曼检验（Friedman Test）。重点在于解释为什么这些方法在分布未知或存在异常值时，能提供可信的推断。 非参数回归： 探讨了诸如局部多项式回归（LOESS/LOWESS）等方法，它们通过局部拟合来估计函数形式，避免了全局参数模型的严格限制。 重采样技术：Bootstrap 与置换检验： 本书认为，重采样方法是连接理论与实践的桥梁。我们不仅介绍了Bootstrap方法的原理（基于经验分布的重抽样），还详细阐述了如何使用它来估计复杂统计量（如百分位数、比率或复杂回归系数）的标准误和置信区间，而无需依赖传统的渐近公式。 置换检验（Permutation Tests）： 深入探讨了置换检验的零假设（Null Hypothesis）构建哲学，并展示了如何针对特定数据结构设计精确的置换方案，从而获得更少依赖理论假设的P值。 本书的独特价值 本书旨在培养读者成为一个审慎的统计学家。它并非简单地罗列公式，而是通过严谨的数学推导（保持在可接受的微积分和线性代数水平）来阐明每种方法的内在逻辑和局限性。对于处理连续观测、方差结构复杂、或需要构建精确功效分析的研究人员和高级学生而言，这是一本不可或缺的参考书，它提供了超越基础教科书、直击现代统计推断核心挑战的深度视角。本书的最终目标是让读者有能力不仅能运行分析，更能质疑和选择最适合其特定数据集的推断方法。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆