Modern Methods for Robust Regression pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Andersen, Robert

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2007-9

价格:$ 21.47

装帧:Pap

isbn号码:9781412940726

丛书系列:

图书标签:

美國
數學
MachineLearning
Robust Regression
Regression Analysis
Statistical Modeling
Data Analysis
Outlier Detection
Machine Learning
Applied Statistics
Econometrics
Biostatistics
Quantitative Methods

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具体描述

Geared towards both future and practising social scientists, this book takes an applied approach and offers readers empirical examples to illustrate key concepts. It includes: applied coverage of a topic that has traditionally been discussed from a theoretical standpoint; empirical examples to illustrate key concepts; a web appendix that provides readers with the data and the R-code for the examples used in the book.

《现代稳健回归方法》简介：在数据驱动的决策时代，精确的统计建模至关重要。然而，现实世界的数据往往充斥着异常值、异方差性或模型误设等潜在问题，这些都会严重扭曲传统的最小二乘回归分析结果。当标准方法遭遇数据“噪音”时，我们迫切需要能够抵御这些干扰，提供更可靠、更稳健推断的工具。《现代稳健回归方法》正是为了应对这一挑战而生，它系统地阐述了在存在数据质量问题时，如何构建和应用回归模型，以确保分析的有效性和结论的可靠性。本书并非简单罗列统计技术，而是深入探讨了稳健回归的理论基础、核心思想以及在实际应用中的具体实现。我们将从异常值的识别与处理出发，介绍诸如M-估计、LMS（Least Median of Squares）、LTA（Least Trimmed Absolute Deviations）等经典稳健估计方法，剖析它们在降低异常值影响方面的原理和优势。在此基础上，本书进一步引入了更为现代化的技术，包括但不限于：广义稳健回归（Generalized Robust Regression）：探讨如何将稳健性原则扩展到更广泛的模型框架，如广义线性模型，以应对不同类型响应变量的回归问题。高维数据下的稳健回归：随着数据维度爆炸式增长，如何在低样本量但高维度的场景下进行稳健回归成为新的课题。本书将介绍如LASSO-type稳健回归、基于信息准则的变量选择与稳健性相结合的方法。非参数稳健回归：对于模型假设难以满足的情况，非参数方法提供了更大的灵活性。我们将审视核平滑、局部多项式回归在稳健性方面的拓展。贝叶斯稳健回归：结合贝叶斯统计的强大推断能力，本书将介绍如何构建具有稳健先验或稳健似然函数的贝叶斯模型，实现对模型不确定性的更全面刻画。集成与组合方法：探索如何通过集成多种稳健回归技术，例如Bagging、Boosting等，来进一步提升模型的稳定性和预测精度。模型诊断与选择的稳健性：不仅要关注参数估计的稳健性，模型的诊断和选择过程也同样需要稳健性。本书将介绍稳健的残差分析、信息准则以及模型选择方法。本书的另一大特色是强调理论与实践的结合。每一章节都围绕核心概念展开，并通过清晰的数学推导来阐明其内在机制。同时，我们还将展示如何利用R、Python等主流统计软件实现这些方法，并辅以真实世界案例，涵盖从金融计量、生物统计到社会科学等多个领域，帮助读者理解这些技术在应对实际数据挑战时的强大威力。对于那些在研究或实践中遇到以下情况的读者，《现代稳健回归方法》将是不可或缺的指南：您的数据集中存在可疑的极端观测值（异常值）。您怀疑数据可能存在异方差性，即误差的方差在不同观测值之间不恒定。您对模型的假设（例如，误差正态性）不够确定，担心模型误设会影响结果。您需要对模型进行敏感性分析，了解参数估计对异常值或模型变动的稳健程度。您正在处理包含高维度特征的数据，并希望构建一个既能处理高维性又能抵御潜在问题的回归模型。本书旨在提升读者对回归分析鲁棒性的认识，掌握先进的稳健回归技术，并能够灵活运用这些工具解决实际数据分析中的难题。无论您是统计学专业的学生、研究人员，还是需要处理复杂数据的工程师、分析师，《现代稳健回归方法》都将为您提供一套系统而实用的知识体系，助力您在日益复杂的数据环境中做出更自信、更准确的判断。