Linear Models with R

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出版者:Chapman and Hall/CRC
作者:Julian J. Faraway
出品人:
页数:240
译者:
出版时间:2004.07
价格:$73.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9781584884255
丛书系列:
图书标签:
  • R
  • 数据挖掘
  • 编程
  • 统计学
  • 统计
  • Statistics
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具体描述

Review

Dr Faraway uses many examples and graphical procedures to illustrate the methods. This is a great strength of the book. …Linear Models with R is one of several books appearing to make R more accessible by bringing together functions from a number of packages and illustrating their use. From this perspective alone it is an important contribution. …I feel this book does a nice job of describing the methods available in linear modeling and illustrating the realistic implementation of these methods in a careful data analysis.

-Statistics in Medicine, 2006

One danger with applied books such as this is that they become recipe lists of the kind 'press this key to get that result.' This is not so with Faraway's book. Throughout, it gives plenty of insight on what is going on, with comments that even the seasoned practitioner will appreciate. Interspersed with R code and the output that it produces one can find many little gems of what I think is sound statistical advice, well epitomized with the examples chosen…I read it with delight and think that the same will be true with anyone who is engaged in the use or teaching of linear models…I find this book a valuable buy for anyone who is involved with R and linear models, and it is essential in any university library where those topics are taught.

-Journal of the Royal Statistical Society

One danger with applied books such as this is that they become recipe lists of the kind press this key to get that result. This is not so with Faraways book. Throughout, it gives plenty of insight on what is going on, with comments that even the seasoned practitioner will appreciate. Interspersed with R code and the output that it produces one can find many little gems of what I think is sound statistical advice, well epitomized with the examples chosen…I read it with delight and think that the same will be true with anyone who is engaged in the use or teaching of linear models…I find this book a valuable buy for anyone who is involved with R and linear models, and it is essential in any university library where those topics are taught.

-Journal of the Royal Statistical Society

Overall, Linear Models with R is well written and, given the increasing popularity of R, it is an important contribution.

-Technometrics, Vol. 47, No. 3, August 2005

The book is very comprehensibly written and can therefore be recommended for beginners in linear models. It is clearly and simply explained how to use R and which packages are necessary to analyze linear models. …All in all, this book is recommendable as a textbook for computational linear regression courses and therefore for students and lecturers, but also for applied statisticians who want to get started on regression analysis using the software R.

-Biometrics

The book is very comprehensibly written and can therefore be recommended for beginners in linear models. It is clearly and simply explained how to use R and which packages are necessary to analyze linear models. …All in all, this book is recommendable as a textbook for computational linear regression courses and therefore for students and lecturers, but also for applied statisticians who want to get started on regression analysis using the software R.

-Biometrics

There are many books on regression and analysis of variance on the market, but this one is unique and has a novel approach to these statistical methods. The author uses R throughout the text to teach data analysis…The text also contains a wealth of references for the reader to pursue on related issues. This book is recommended for all who wish to use R for statistical investigations.

-Short Book Reviews of the International Statistical

Institute

There are many books on regression and analysis of variance on the market, but this one is unique and has a novel approach to these statistical methods. The author uses R throughout the text to teach data analysis…The text also contains a wealth of references for the reader to pursue on related issues. This book is recommended for all who wish to use R for statistical investigations.

-Short Book Reviews of the International Statistical

Institute

…Dr. Faraway uses many examples and graphical procedures to illustrate the methods. This is a great strength of the book. … Linear Models with R is one of several books appearing to make R more accessible by bringing together functions from a number of packages and illustrating their use. From this perspective alone it is an important contribution. …I feel this book does a nice job of describing the methods available in linear modeling and illustrating the realistic implementation of these methods in a careful data analysis. …

-Statistics in Medicine, 2006

Product Description

This textbook focuses on the practice of regression and analysis of variance. Readers will learn which methods are available and the various situations in which they can be applied. Numerous examples clarify the use of the techniques and demonstrate what conclusions can be made. The author places less emphasis on mathematical theory, partly because some prior knowledge is assumed and partly because the issues are better tackled elsewhere. An interesting aspect of this book is the author's emphasis on statistical theory and qualitative aspects of the topic. He highlights the importance of data analysis and stresses its inportance through use of the inclusion of R software.

《线性模型与统计推断:理论与实践》 本书旨在为读者提供一个坚实的统计学基础,特别关注核心的线性模型及其在实际数据分析中的应用。我们不局限于模型本身,而是深入探讨其背后的统计学原理,帮助读者理解模型如何工作,以及如何解释其结果。 核心内容概述: 概率论与统计推断的基石: 在深入探讨线性模型之前,我们将花费必要的时间回顾和构建概率论与统计推断的关键概念。这包括概率分布(如正态分布、t分布、F分布)、随机变量、期望、方差、协方差等基本概念。我们将重点讲解参数估计(点估计、区间估计)和假设检验的理论框架,这为后续理解线性模型的统计意义奠定基础。读者将学习如何构建置信区间,理解p值的含义,以及如何进行基本的统计推断。 线性模型的理论框架: 本书的核心在于深入剖析线性模型的数学结构。我们将从最简单的简单线性回归模型出发,逐步过渡到多元线性回归。读者将掌握最小二乘法的原理,理解如何求解模型系数,并深入理解模型误差项的假设(如独立性、同方差性、正态性)。我们将详细阐述这些假设的含义以及违反这些假设可能带来的后果。 模型拟合与诊断: 仅仅拟合一个模型是不够的,理解模型的拟合优劣至关重要。本书将介绍多种模型评估指标,如决定系数(R-squared)、调整决定系数(Adjusted R-squared),并解释它们的局限性。我们将重点讲解残差分析,包括绘制残差图、标准化残差、学生化残差等,用以诊断模型是否存在异方差、非线性、异常值等问题。 模型选择与改进: 在实际数据分析中,我们可能面临多个候选模型。本书将指导读者如何进行模型选择,介绍逐步回归、向前选择、向后剔除等方法,并讨论它们各自的优缺点。此外,我们还将探讨如何处理多重共线性问题,以及引入交互项和多项式项来捕捉更复杂的非线性关系。 广义线性模型(GLMs): 线性模型在很多情况下表现出色,但对于非正态分布的响应变量(如二元变量、计数数据),需要更广义的模型。本书将引入广义线性模型的概念,介绍连接函数(link function)和指数族分布(exponential family distributions),并重点讲解逻辑回归(logistic regression)和泊松回归(Poisson regression)等常用模型。读者将学习如何选择合适的连接函数和分布,并解释这些模型的输出。 模型推断与解释: 本书强调对模型结果的深入解释。读者将学习如何从回归系数的估计值、标准误、t统计量和p值中提取有意义的信息,并理解这些统计量所代表的含义。我们将教授如何解释系数的实际意义,特别是在包含交互项和变换后的变量时。 高级主题与扩展: 为了提供更全面的视角,本书还将触及一些高级主题。这可能包括(根据实际编写会涵盖): 时间序列中的线性模型: 介绍自回归(AR)、移动平均(AM)和自回归移动平均(ARMA)模型,以及如何利用线性模型分析时间序列数据。 方差分析(ANOVA)与协方差分析(ANCOVA)的线性模型视角: 将ANOVA和ANCOVA理解为线性模型的一种特殊情况,展示如何用统一的线性模型框架解决这些问题。 稳健回归: 讨论当模型假设被严重违反时,如何使用稳健回归方法来获得更可靠的估计。 模型验证: 介绍交叉验证等技术,用于评估模型的泛化能力。 学习方法与预期收获: 本书采用理论与实践相结合的方式。每章都包含清晰的数学推导和直观的解释,同时辅以精心设计的案例研究。通过阅读本书,读者将: 建立坚实的统计学理论基础: 深刻理解线性模型背后的统计学原理,而不仅仅是“如何使用”。 掌握线性模型的构建与诊断技能: 能够独立地拟合、评估和诊断各种线性模型。 学会解释模型结果并进行有意义的推断: 能够从模型输出中提取信息,并将其转化为实际的业务洞察或科学结论。 为更复杂的统计建模打下基础: 广义线性模型和其他更高级的建模技术都建立在对线性模型深刻理解之上。 培养严谨的数据分析思维: 形成审慎的统计分析习惯,能够批判性地评估模型的适用性和局限性。 本书适合统计学、数据科学、机器学习、经济学、社会科学、生物统计学等领域的学生、研究人员和从业者。无论您是希望系统学习统计学基础,还是希望提升数据分析能力,本书都将是您宝贵的参考。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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对于我这种偏爱视觉化学习的读者来说,这本书的图表质量简直是教科书级别的典范。作者没有堆砌那些令人眼花缭乱的复杂三维图,而是专注于使用最能清晰传达信息的二维图示。特别是关于贝叶斯方法的引入部分,作者使用了非常巧妙的图例来解释先验分布、似然函数和后验分布之间的动态关系,即便是对于初次接触贝叶斯统计的人,也能通过这些图形直观地把握其核心逻辑。此外,作者在章节末尾设置的“思考题”环节设计得极具启发性,它们往往不是简单地要求计算某个数值,而是要求读者对特定模型的实际应用场景进行深入的哲学思考和权衡。这种互动式的学习体验,极大地增强了我对知识的内化吸收,让我感觉自己不仅仅是在“看”书,而是在积极地“参与”一场智力上的对话。

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这本书的深度远超同类书籍,它真正做到了将“R语言”这个强大的工具与“线性模型”这一核心统计学思想进行无缝对接。我尤其欣赏作者在处理复杂模型时的那种庖丁解牛般的细致。例如,在讲解多重共线性问题时,作者不仅展示了如何使用VIF(方差膨胀因子)进行诊断,还详细对比了不同正则化方法(比如岭回归和Lasso)在解决此问题时的优劣和适用场景,并且所有论证都配有清晰的R代码示例。代码的注释详尽到令人发指,即便我是一个对R语言有一定基础的进阶用户,也能从中学习到不少更高效的编程技巧。当我尝试将书中的案例代码应用于我自己的数据集时,发现模型的解释性和预测性能都有了显著提升。这本书更像是一位经验丰富、知识渊博的导师在你身边实时指导,随时准备解答你可能遇到的每一个技术难题,而不是一本冷冰冰的参考手册。

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这本书的叙事节奏把握得非常精准,它像一部精心编排的交响乐,从平缓的引子(基础回归)逐渐过渡到激昂的高潮(混合效应模型和时间序列分析)。最让我印象深刻的是它对模型诊断部分的讲解。很多教材在这里往往草草了事,但这本书花了整整一个章节来探讨残差分析、异方差性和正态性检验的各种陷阱和应对策略。作者甚至开辟了一个小节,专门讨论了在面对“不满足标准假设”的数据时,什么时候应该选择变换数据,什么时候应该考虑使用更稳健的模型,而不是盲目地进行数据转换。这种严谨的批判性思维训练,对于提升一个分析师的职业素养来说,价值无可估量。读完这部分内容,我不再是那个只会调用`lm()`函数的“代码执行者”,而是一个能够真正理解模型局限性的“统计思考者”。

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这本书的封面设计简直是艺术品,那种深沉的蓝色调配上简洁的字体,立刻就给人一种专业而又不失雅致的感觉。我是在一家独立书店偶然翻到的,当时正为手头上的一个数据建模项目焦头烂额,急需一本能将理论与实践完美结合的工具书。这本书的排版非常人性化,字里行间留出的空白恰到好处,阅读起来毫不费力。更让我惊喜的是,它并没有一上来就抛出复杂的数学公式,而是用非常生活化的例子来引入概念,比如用天气数据预测水果的收成,这种方式极大地降低了初学者的门槛。我花了大概一个下午的时间研读了前三章,发现作者对于“为什么”这个问题的探讨远超我预期的深度。他没有仅仅停留在“如何运行代码”的层面,而是深入剖析了线性模型背后的统计学原理和假设条件,这一点对于真正想成为数据科学家的我来说至关重要。这本书的开篇给我营造了一种非常好的学习氛围,让我觉得接下来的学习过程会是一种享受而非煎熬。

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这本书的综合性和前瞻性令人印象深刻。它没有将自己局限在传统的最小二乘法框架内,而是勇敢地将目光投向了现代数据科学的前沿领域。比如,它对广义可加模型(GAMs)的阐述,清晰地展示了如何在保持线性模型可解释性的同时,捕捉到数据中更复杂的非线性关系。更重要的是,作者在收尾部分对“模型选择的伦理”进行了深刻的反思,探讨了在商业决策中,过度拟合和模型简化之间的权衡艺术。这种超越技术细节的宏观视野,使得这本书的价值远超一本纯粹的技术手册。它像是一份给未来数据科学家的职业宣言,指导我们如何负责任、有洞察力地使用统计工具。我强烈推荐给所有希望将线性建模技能提升到新境界的从业者和学术研究者。

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原理部分用了很多线性代数的内容,看起来略吃力,于是去补了几集Gilbert Strang的线性代数。撸完还是挺有收获的,但是仅限于基本的线性回归(连续的自变量)。后面到ANOVA以及ANCOVA比较跳跃,又不明白了。打算撸别的。

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STAT 425

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原理部分用了很多线性代数的内容,看起来略吃力,于是去补了几集Gilbert Strang的线性代数。撸完还是挺有收获的,但是仅限于基本的线性回归(连续的自变量)。后面到ANOVA以及ANCOVA比较跳跃,又不明白了。打算撸别的。

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原理部分用了很多线性代数的内容,看起来略吃力,于是去补了几集Gilbert Strang的线性代数。撸完还是挺有收获的,但是仅限于基本的线性回归(连续的自变量)。后面到ANOVA以及ANCOVA比较跳跃,又不明白了。打算撸别的。

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