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出版者:Pine Forge Press

作者:Paul D. Allison

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:1998-12-29

价格:USD 52.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761985334

丛书系列:

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统计思维：从线性模型到现代预测实践 一本深度剖析统计建模基石与前沿应用的权威指南 面向对象： 致力于严谨学术研究的学者、需要掌握复杂数据分析技能的数据科学家、经济学与金融领域的分析师、以及所有希望在数据驱动时代提升决策能力的专业人士。 内容概述： 本书并非一本专注于单一回归技术的教科书，而是一部旨在构建坚实统计思维框架、引导读者从基础概率与统计推断出发，逐步迈向复杂多变量分析与现代预测模型构建的综合性著作。我们深知，统计建模的精髓不在于套用公式，而在于理解数据背后的生成机制、评估模型的适用性，并能根据实际业务或科学问题选择最合适的分析路径。 本书的结构设计遵循“理论奠基—模型构建—诊断与修正—高级扩展”的逻辑主线，确保读者在掌握强大分析工具的同时，也具备批判性地审视模型的能力。 --- 第一部分：统计推断与线性模型的基石（Foundations of Inference and Linear Structures） 本部分着重于为后续复杂建模打下坚实的基础，强调从数据的本质出发理解概率分布和统计检验的重要性。 第一章：数据与分布的本质 深入探讨数据的类型（离散、连续、时间序列、面板数据）及其在统计分析中的含义。详细阐述核心概率分布（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）的数学特性、应用场景及其在构建假设检验中的作用。重点讨论了中心极限定理的实际意义及其对参数估计的支撑作用。 第二章：单变量分析与基础推断 系统回顾了参数估计的原理，包括矩估计法（MLE）和最小二乘法的起源。重点讲解了置信区间和假设检验的构建流程。在本章中，我们将引入简单的线性模型作为理解最小二乘法的切入点，但侧重于其背后的统计学解释，而非回归方程的求解本身。讨论了估计量的效率、一致性和无偏性。 第三章：深入理解误差项与模型假设 这是构建任何有效线性模型的关键。本章将详细解析误差项（残差）的随机特性及其对估计效率的影响。严格讨论了经典线性模型的四大核心假设（线性、独立性、同方差性和正态性），并引入了对这些假设违反的初步诊断工具（如Q-Q图、残差平方和分析）。 --- 第二部分：多变量建模的结构与诊断（Multivariate Modeling Architecture and Diagnostics） 在奠定了单变量和基础线性模型理解后，本部分转向如何处理多个协变量，并专注于模型选择、诊断与稳健性分析。 第四章：多重协变量的效应分离 本章详细阐述了在存在多个预测变量时，如何通过偏回归系数来准确衡量单一变量的独立贡献。重点在于理解“控制其他变量”的统计学含义，并深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的来源、危害以及初步的缓解策略（如方差膨胀因子VIF）。 第五章：模型设定与变量选择的艺术 统计建模并非总是一步到位。本章探讨了模型设定的重要性，包括函数形式的选择（对数转换、多项式项）和交互作用项（Interaction Effects）的引入与解释。同时，系统比较了模型选择的常用方法，如逐步回归（Stepwise Selection）、基于信息准则（AIC/BIC）的模型评估，并强调了基于领域知识进行选择的重要性，警惕过度拟合的陷阱。 第六章：模型诊断的深度探查 一个“拟合良好”的模型并不意味着“正确”的模型。本章专注于高级残差分析，包括对模型异方差性的正式检验（如Breusch-Pagan检验、White检验）及解决策略（如加权最小二乘法WLS）。此外，还介绍了对异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）的识别技术（如Cook’s Distance），确保模型估计的稳健性。 --- 第三部分：超越标准线性框架的扩展（Extensions Beyond the Standard Linear Framework） 现代数据科学充满了非正态响应变量和复杂的数据结构。本部分将引导读者进入非线性、半参数模型以及处理特定数据结构的领域。 第七章：广义线性模型（GLMs）：处理非正态响应 本章的核心是认识到最小二乘法并非万能。系统介绍广义线性模型框架，讲解如何通过链接函数（Link Functions）和指数族分布来统一处理二元、计数、比例等非正态数据。重点分析逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）的系数解释和预测概率的转换过程。 第八章：分层数据与面板数据建模 现实世界的数据往往具有层次结构（如学生在班级内，个体在地区内）。本章引入了混合效应模型（Mixed-Effects Models）或称层次线性模型（HLMs）的基本概念，用以有效处理组内相关性。对于面板数据，详细讨论了固定效应模型（Fixed Effects）与随机效应模型（Random Effects）的选择标准，及其在控制遗漏变量偏误中的应用。 第九章：非参数回归与平滑技术入门 为避免对函数形式做出过于严格的假设，本章介绍了非参数方法的初步概念，如局部加权散点平滑（LOWESS/LOESS）的基本思想，以及样条回归（Spline Regression）如何提供灵活的拟合能力，同时仍保持了一定的可解释性。 --- 第四部分：预测的稳健性与模型评估（Predictive Robustness and Model Evaluation） 本部分将视角从参数估计转向预测性能，强调在实际应用中如何客观、公正地评估模型的优劣。 第十章：交叉验证与模型泛化能力 深入探讨了模型过拟合（Overfitting）的概念。详细讲解了不同类型的交叉验证（K-Fold, Leave-One-Out）在评估模型泛化能力中的作用。引入了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的理论，作为理解模型复杂性与预测误差之间关系的桥梁。 第十一章：正则化方法的引入：应对高维挑战 当预测变量数量增加时，传统最小二乘法会失效。本章详细介绍正则化技术，包括岭回归（Ridge Regression）如何通过L2惩罚稳定系数估计，以及Lasso回归如何通过L1惩罚实现变量选择（稀疏性）。讲解了弹性网络（Elastic Net）的综合优势。 第十二章：模型有效性与因果推断的边界 本章旨在提升读者的统计批判性。讨论了相关性不等于因果性的核心观点，并简要介绍了在观测数据中试图识别因果效应的初步方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的基本原理，以区分“预测”与“解释”的根本差异。 --- 结语：统计建模的哲学思考 全书最后强调，统计建模是一个迭代、批判性的过程。本书提供的工具箱，旨在使读者能够自信地面对复杂多变的真实数据，构建既有统计严谨性，又具备强大预测能力的分析框架。掌握这些方法，意味着掌握了从数据中提炼可信洞察的系统路径。

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收到《Multiple Regression》这本书，我内心是充满期待的。它的封面设计简洁大方，给人的感觉非常专业，正如其书名所预示的那样，这是一本专注于多元回归分析的专著。在我看来，多元回归分析是统计学中一个极其重要的分支，它允许我们同时考察多个预测变量对一个响应变量的影响，这在现实世界的复杂研究中是必不可少的。我特别希望这本书能够详尽地介绍不同类型的多元回归模型，例如线性回归、逻辑回归，甚至是更复杂的广义线性模型。同时，我迫切地想知道书中是如何讲解模型拟合优度的度量，比如R平方、调整R平方，以及它们各自的含义和适用范围。对于如何处理分类变量和连续变量在回归模型中的不同处理方式，我也非常期待书中能够有清晰的解答。我希望这本书能够为我提供一套系统性的方法论，让我能够从数据预处理、模型构建、参数估计，到结果解释和模型验证，都能有一个全面的掌握。我相信，这本书的出现，将极大地提升我在数据分析领域的专业能力，让我能够更深入地理解和应用多元回归这一强大的统计工具。

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这本书的封面设计就颇为引人注目，简约而不失专业感，深邃的蓝色背景搭配醒目的白色标题“Multiple Regression”，让人一眼就能感受到其学术性和严谨性。我是在一次偶然的机会，在朋友的书架上看到这本书的，当时就被它吸引了，虽然我之前对多元回归的了解并不算深入，但这本书给我的第一印象就是，它是一本能够引导我进入这个复杂而迷人领域的绝佳向导。我尤其期待书中能够深入浅出地解释那些看似晦涩的统计学概念，比如协方差、偏回归系数的意义，以及如何理解和解释模型中的交互项。我希望它能教会我如何不仅仅是“运行”一个回归模型，更能真正“理解”模型背后所蕴含的统计学原理，并能够批判性地评估模型的适用性和局限性。在数据分析领域，掌握多元回归无疑是至关重要的一环，它能够帮助我们揭示变量之间的复杂关系，预测未知结果，并为决策提供强有力的支持。我设想着，这本书或许能够提供丰富的案例研究，通过实际数据的分析过程，让我更加直观地领会多元回归的强大力量，从而在我的学术研究或实际工作中，能够更自信地运用这一工具。我渴望从中学习到如何构建稳健的回归模型，识别和处理潜在的多重共线性问题，并对模型结果进行恰当的统计推断。

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我刚拿到《Multiple Regression》这本书，它的封面设计给人一种沉稳而专业的感觉，我很喜欢这种风格。多元回归在我看来，是理解事物背后复杂联系的强大工具，而我一直希望能更深入地掌握它。我尤其关注书中关于模型诊断的章节，我希望它能清晰地阐述如何识别和处理模型中的潜在问题，例如异常值、多重共线性以及异方差性。同时，我也希望能从书中学习到如何更有效地进行变量选择，以及如何理解和解释模型中的交互效应。对于初学者来说，如何避免一些常见的误区，例如过度拟合或者忽视模型假设，我也非常期待书中能够给出实用的建议。这本书是否能成为我探索多元回归世界的可靠指南，帮助我构建出既有理论深度又有实践价值的模型，这正是我最期待的。

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《Multiple Regression》这本书的封面设计简洁而富有吸引力，一眼就能感受到其学术研究的严谨性。我一直认为，多元回归分析是理解和预测现象的重要工具。我特别希望书中能够详尽地介绍如何进行模型的选择，例如向前选择、向后剔除和逐步回归方法的优缺点，以及在何种情况下应采用哪种方法。同时，我也很期待书中能够详细阐述如何解释回归系数的意义，以及如何进行统计推断，例如计算置信区间和进行假设检验。对于如何处理非正态分布的数据，以及如何构建广义线性模型，我也充满了好奇。我希望这本书能够为我提供一套系统性的学习框架，让我能够循序渐进地掌握多元回归的精髓，并能够将其灵活运用到我的学术研究和数据分析实践中。

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《Multiple Regression》这本书一到手，我就迫不及待地翻阅起来。它的封面设计简洁而富有力量感，正如其主题——多元回归分析，在统计学领域扮演着举足轻重的角色。我一直认为，掌握多元回归，就如同拥有了一双能够洞察数据之间复杂关系的“慧眼”。我尤其期待书中能够详细讲解模型残差的分析，包括如何识别和处理离群点、强影响点，以及如何通过残差图来判断模型的拟合程度。此外，关于如何解释不同类型的回归系数，例如常数项、偏回归系数以及可能存在的交互项系数，我也希望书中能有深入而清晰的论述。我很想知道，这本书是否会提供一些实用的编程代码示例，比如在R或Python中如何实现多元回归分析，以及如何可视化回归结果，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，将是极大的帮助。我希望通过这本书的学习，能够提升我对模型构建的严谨性，并能在数据分析过程中更加自信地运用多元回归，从而更好地回答那些复杂的研究问题。

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拿到《Multiple Regression》这本书，我立刻被其封面设计所吸引。它没有花哨的图案，而是以一种干净、专业的风格呈现，恰如其分地展现了其主题的学术性。我一直觉得，多元回归分析是揭示变量之间复杂关系的关键。我非常期待书中能够详细介绍如何进行模型的假设检验，包括对残差的分析，以及如何识别和处理可能存在的异方差性、自相关性等问题。此外，我对于如何解释回归模型中的预测变量和响应变量之间的关系，尤其是当存在交互项时，也希望能有深入的理解。这本书是否能够为我提供一套完整的模型构建流程，从数据清洗、变量选择，到模型评估和结果解释，这正是我所期待的。我渴望能够通过这本书，真正掌握多元回归的精髓，并在我的实际数据分析工作中，能够做出更明智的决策。

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《Multiple Regression》这本书给我的第一印象是它的专业性。封面设计虽然朴实，但却透露出一种沉稳和厚重感，仿佛在诉说着书中蕴含的深邃知识。我一直认为，多元回归分析是数据分析领域的核心技能之一，它能够帮助我们理解多个因素如何共同作用于一个结果。我非常期待书中能够深入浅出地讲解模型构建的理论基础，例如最小二乘法的工作原理，以及如何选择合适的模型来拟合数据。同时，我也非常关注书中对模型假设的讨论，比如线性假设、误差独立性假设、误差同方差假设以及误差正态性假设，以及如何检验这些假设是否成立。对于如何处理潜在的多重共线性问题，以及对模型进行正则化处理（如岭回归、Lasso回归），我也充满了好奇。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够系统地学习和掌握多元回归的核心概念和实用技巧，从而在我的学术研究中能够更上一层楼。

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我最近入手了《Multiple Regression》这本书，拿到手里的时候，就感觉它是一本沉甸甸的“干货”。这本书的装帧虽然朴实，但内容传递出的信息却显得十分扎实，封面上的字体和排版都透着一股子严谨劲儿。我一直对如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息感到好奇，而多元回归在我看来，就像是一把能够解开这些数据密码的金钥匙。我尤其关注书中对模型诊断和假设检验部分的论述，因为我知道，一个看似漂亮的回归结果，如果忽视了其背后的统计学前提，其解释力就会大打折扣。我希望这本书能详细阐述诸如残差分析、异方差性、独立性检验等关键步骤，并提供清晰的指导，教我如何识别和纠正这些问题。此外，对于如何选择合适的自变量，以及如何理解和解释模型中的标准化回归系数和非标准化回归系数之间的区别，我也非常感兴趣。这本书是否能像一位经验丰富的导师，一步步地引领我深入探索多元回归的奥秘，解决我在实际数据分析中遇到的困惑，这正是我期待的。我相信，通过这本书的学习，我将能更有效地构建出具有解释力和预测力的模型，从而在我的研究领域取得更大的进展。

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我最近刚拿到《Multiple Regression》这本书，这本书给我的第一感觉就是它非常“厚实”，页码不少，光是拿在手里就能感受到内容的丰富程度。封面设计上，它并没有采用过于花哨的元素，而是以一种沉稳的风格呈现，这似乎也在暗示着其内容的深度和学术性。我一直觉得，多元回归分析是连接理论和实践的桥梁，它能够帮助我们理解变量之间的相互作用，揭示隐藏在数据背后的规律。因此，我非常期待这本书能在模型构建方面提供细致的指导，比如如何进行变量选择，是采用向前选择、向后剔除还是逐步回归，每种方法的优缺点以及在什么情况下使用。同时，我也对书中关于模型假设的讲解非常感兴趣，了解如何检验这些假设，以及当假设不满足时，我们应该如何应对，比如数据转换或者使用非参数方法。此外，我希望这本书能够深入浅出地解释多重共线性的概念，以及如何检测和解决这个问题，因为这在我以往的学习过程中常常是一个难点。总之，我期待这本书能够成为我解决实际数据分析问题的有力助手。

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拿到《Multiple Regression》这本书，我的第一感受是它的内容一定十分扎实。封面设计没有过多的修饰，反而传递出一种严谨和专业的态度，这让我对书中即将展现的多元回归知识充满了期待。在我看来，多元回归分析是探索事物之间相互联系的强大工具，它能够帮助我们剥离干扰，聚焦核心变量的影响。我非常希望这本书能够系统地介绍构建多元回归模型的一系列步骤，从数据探索、变量选择，到模型拟合、参数估计，再到模型诊断和结果解释。特别是我对如何处理类别变量和交互项的处理方式感到好奇，我希望书中能有详尽的讲解和实际案例。此外，对于模型的有效性评估，例如如何理解和应用调整R平方、F检验以及t检验，我也希望能从中获得清晰的认识。这本书是否能够像一本可靠的地图，指引我在纷繁复杂的数据世界中，找到那条通往真理的回归之路，这正是我所期盼的。

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社会科学regression研究非常不错的入门书。

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社会科学regression研究非常不错的入门书。

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薄书容易让人读完。清晰地解释了很多概念。

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薄书容易让人读完。清晰地解释了很多概念。

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薄书容易让人读完。清晰地解释了很多概念。