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出版者:

作者:陈颖

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2008-6

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787309060478

丛书系列:

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《高级统计建模与R语言实践》 本书导读：探索现代数据科学的前沿方法与实战应用 在当今数据驱动的时代，掌握先进的统计建模技术和灵活的编程工具已成为科研人员、数据分析师和决策者的核心竞争力。《高级统计建模与R语言实践》正是这样一本旨在帮助读者从基础统计概念跃升至复杂模型构建与实际问题解决的权威指南。本书并非对基础统计软件操作的简单介绍，而是聚焦于方法论的深度理解、模型的选择与诊断，以及如何运用强大的R语言生态系统来实现前沿的量化分析。 --- 第一部分：深度回归理论与诊断进阶 本书的开篇部分，将读者从传统的线性模型（如OLS）基础之上，带入更精细化和现实化的回归分析领域。我们不再满足于模型拟合度（$R^2$）的表象，而是深入探讨模型假设的严格检验与违反时的应对策略。 1. 广义线性模型（GLM）的系统化构建： 详细阐述泊松回归、负二项回归（特别适用于高方差的计数数据）、以及Logit/Probit模型在二元和多元分类数据处理中的应用原理。重点讲解链接函数（Link Functions）的选择标准、指数族分布（Exponential Family Distributions）的理论基础，并提供大量医学、社会学和市场研究中的真实案例，演示如何根据数据特性选择最优的GLM框架。 2. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）与纵向数据分析： 在处理具有层次结构或重复测量的数据时，标准回归方法往往失效。《高级统计建模与R语言实践》将混合效应模型（LMMs/GLMMs）作为核心内容之一。深入剖析固定效应（Fixed Effects）与随机效应（Random Effects）的本质区别，理解随机截距和随机斜率模型的构建逻辑。我们将通过R的`lme4`包，详细演示如何处理时间序列数据中的个体差异、巢状结构（如学生在班级内、班级在学校内）的关联性，并讨论模型收敛性的诊断技术。 3. 模型选择、正则化与非参数方法： 本书强调模型的稳健性而非过度拟合。详细介绍信息准则（AIC, BIC, DIC）的比较应用。随后，我们将引入现代统计中的关键技术——正则化方法。对岭回归（Ridge）、LASSO和弹性网络（Elastic Net）进行详尽的理论推导和R代码实现对比，重点阐述L1和L2惩罚项对系数估计的影响，及其在特征选择中的优势。对于非参数回归，则介绍样条平滑（Spline Smoothing），如样条回归与广义加性模型（GAM），以捕捉复杂、非线性的潜在关系。 --- 第二部分：时间序列分析与高频数据处理 本部分旨在为读者构建一个严谨的时间序列分析框架，重点在于序列的平稳性检验、趋势与季节性的分解，以及面向预测的先进模型应用。 1. 经典时间序列分解与平稳性： 系统梳理ARIMA模型族的构建流程：从差分（Identification）、参数估计（Estimation）到诊断检验（Diagnostic Checking）。重点教授如何利用ADF检验、KPSS检验识别序列的单位根，并运用ACF/PACF图准确识别模型的阶数（p, d, q）。 2. 向量自回归模型（VAR）与协整分析： 超越单变量分析，本书引入VAR模型处理多个相互影响的时间序列。深入讲解格兰杰因果关系检验（Granger Causality），以及如何利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）来分析系统对外部冲击的动态反应。对于非平稳但长期相关的序列，则详细介绍协整（Cointegration）的概念及其Johansen检验的应用，指导读者建立长期均衡关系下的误差修正模型（VECM）。 3. 波动率建模：ARCH/GARCH族： 在金融计量和风险管理领域，对波动性的建模至关重要。本书将详细介绍ARCH、GARCH、EGARCH和GJR-GARCH模型，解释异方差性（Heteroscedasticity）的来源及其对标准误差估计的偏差。读者将学习如何构建和评估这些模型，以实现更精确的风险预测。 --- 第三部分：机器学习与统计学习的融合 现代数据分析要求统计学家能够跨越传统统计与机器学习的界限。《高级统计建模与R语言实践》致力于实现这一融合，重点在于解释性与预测精度的平衡。 1. 统计学习的基石：重采样与偏差-方差权衡： 详细介绍交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（k折、留一法、分层抽样），以及自助法（Bootstrapping）的原理与应用，用以估计统计量的分布和标准误差。深度剖析偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），指导读者在欠拟合和过拟合之间找到最佳的复杂度平衡点。 2. 树模型与集成学习方法： 本书不再停留在决策树的构建，而是聚焦于如何通过集成学习提升性能和解释力。详述随机森林（Random Forest）的Bagging原理，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）和XGBoost的核心算法逻辑。更重要的是，我们将探讨如何利用这些“黑箱”模型的结果，通过如SHAP值和Permutation Importance等方法，进行后置的可解释性分析，弥合预测模型与可信统计之间的鸿沟。 3. 支持向量机（SVM）与核方法： 对SVM的数学原理，尤其是核技巧（Kernel Trick）如何将低维线性不可分问题映射到高维可分空间进行阐述。重点讲解RBF核和多项式核的选择标准，并将其应用于高维分类和回归任务中。 --- 第四部分：R语言的高级生态与高效编程实践 本书的所有理论和方法论都将通过R语言的先进包（Packages）进行实战演示。我们着重于使用更现代、更高效的编程范式，而非简单的基础函数调用。 1. `Tidyverse`生态的高效数据处理： 深入应用`dplyr`进行复杂数据转换、`tidyr`进行数据重塑，并使用`ggplot2`构建具有高度专业水准的可视化报告。强调使用管道操作符（`%>%` 或 `|>`）以增强代码的可读性和执行效率。 2. 高性能计算与并行化： 针对处理大数据集的需求，介绍如何利用`data.table`进行内存优化和极速数据操作。讲解R并行计算包（如`parallel`和`foreach`），指导读者如何有效地在多核CPU上分配任务，显著缩短复杂模型迭代和模拟运算的时间。 3. 动态报告与模型部署： 教授如何使用R Markdown和Quarto创建集成了代码、结果、图表和叙述的动态、可重复的分析报告。进阶内容将涉及使用`Shiny`框架构建交互式数据应用和模型演示界面，实现分析成果的快速原型化和业务部署。 --- 总结与目标读者 《高级统计建模与R语言实践》为那些已经掌握了基础统计推断，并渴望进入复杂数据分析前沿的专业人士量身打造。本书要求读者具备基本的概率论和线性代数知识，并对R语言环境有初步的接触。通过本书的学习，读者将能够独立选择、构建、验证并解释最适合解决特定业务或科研挑战的先进统计和机器学习模型，真正实现从“会用软件”到“精通方法论”的飞跃。本书提供了严谨的理论支撑、详细的R代码实现，以及对模型结果的深度批判性解读。

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这本书，说实话，我对它抱有很大的期望，毕竟是关于SAS这么一个重量级的统计软件。我特地买了这本书，希望能系统地学习如何使用SAS进行数据分析。然而，读完之后，我感觉它更像是一本操作手册的集合，而不是一本真正意义上的教程。书中的例子虽然覆盖了一些常见的统计分析方法，比如回归分析和方差分析，但讲解的深度远远不够。对于那些想要深入理解底层原理或者掌握更复杂分析技巧的读者来说，这本书提供的帮助非常有限。我希望能看到更多关于SAS编程思想的阐述，比如如何编写高效、可维护的代码，如何利用宏（Macro）来自动化繁琐的分析流程。这本书在讲解SAS语言基础语法时显得有些枯燥，缺乏足够的实战案例来引导读者将理论知识转化为实际能力。很多时候，我需要在网上搜索额外的资料来补充书中的空白，这让我对这本书的“教程”定位产生了疑问。如果只是想简单了解一下SAS的界面和基本命令，这本书或许可以作为入门读物，但要指望它能带你从新手蜕变为熟练的SAS分析师，恐怕要大失所望了。

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坦率地说，这本书的“新”意不足，缺乏与时俱进的视角。SAS软件本身也在不断更新迭代，尤其是在与现代数据科学工具的集成方面，比如如何与Python、R进行数据交互，或者如何利用SAS Viya等新平台。然而，这本书的内容似乎还停留在SAS 9.x的某个稳定版本上，对于现代数据分析环境下的最佳实践讨论几乎为零。当我尝试将书中学到的知识应用到最新的数据接口或数据管理规范时，发现很多方法已经不是最高效、最推荐的方式。一个好的教程应该引导读者面向未来，教授如何构建能够适应快速变化的数据生态系统的分析能力。这本书更像是在巩固过去的技能，对于构建面向未来的数据分析师形象，帮助有限。如果作者能在后记或附录中增加一些关于SAS未来发展方向和新特性的介绍，哪怕只是简要的讨论，也会让这本书的价值提升不少。

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这本书的排版和装帧设计给我的第一印象是相当朴实无华，甚至有点过时。打开内页，那种密密麻麻的文字和代码块，坦白说，阅读体验并不算愉悦。我理解专业技术书籍需要严谨，但适当的图表、流程图或者视觉辅助，能极大地帮助理解复杂的逻辑。书中对SAS的各个模块的介绍，叙述得过于平铺直叙，缺乏层次感。比如，在讲解数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）的区别与联系时，作者似乎假定了读者已经具备一定的编程基础，对初学者而言，这种突兀的过渡让人摸不着头脑。更让我感到困惑的是，书中的代码示例往往是孤立存在的，很少能看到一个完整的、贯穿始终的商业案例，让读者能够体验数据从导入、清洗、转换到最终报告生成的全过程。因此，这本书更像是零散知识点的堆砌，读完之后，我感觉自己掌握了一些零碎的技能点，但缺乏一个宏观的知识框架来串联它们，难以形成系统的分析思路。

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作为一名需要定期处理大量实验数据的研究人员，我特别关注教材在高级统计模型和特殊数据处理方面的覆盖度。这本书在这方面表现得相当保守。它详尽地介绍了基本的描述性统计和假设检验，但这对于我的日常工作来说，只是冰山一角。我期待看到更多关于时间序列分析、生存分析或者多层线性模型（HLM）在SAS中的具体实现。书中有提及这些内容，但讲解非常简略，几乎只是罗列了相应的PROC语句，而对如何选择合适的模型、如何解读模型的输出结果，着墨不多。这使得这本书对于想要利用SAS进行前沿或专业领域研究的读者，实用性大打折扣。它更像是一本面向基础统计课程的辅助教材，而非面向实际研究工作的利器。我希望看到的是如何利用SAS的强大计算能力去解决那些现实世界中遇到的棘手数据问题，而不是停留在教科书式的标准流程上。

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我购买这本书的另一个主要动机是希望能找到清晰易懂的“排错指南”。在实际操作SAS时，错误是家常便饭，特别是涉及到复杂的宏编程和数据合并时。这本书在错误处理和调试技巧方面的篇幅少得可怜。它倾向于展示“完美运行”的代码片段，但很少深入探讨当数据不规范、输入格式错误或逻辑出现偏差时，SAS会抛出什么样的错误信息，以及如何利用SAS自身的调试工具（比如查看日志文件，理解不同的错误等级）来快速定位问题。这种“避重就轻”的处理方式，让读者在遇到真实世界的“脏数据”和复杂故障时，会感到束手无策。一个真正实用的教程，应该花大量篇幅教导读者如何与软件的“怪癖”共存，如何从失败中学习，而不是仅仅提供成功运行的范本。因此，这本书的实用性在“解决问题”这一关键环节上打了折扣。

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陈老师的书还是蛮认真的 至少没有错别字

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