Multiple Regression and Beyond pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Routledge

作者:Timothy Z. Keith

出品人:

页数:654

译者:

出版时间:2019-1-27

价格:USD 89.95

装帧:

isbn号码:9781138061446

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 结构方程模型
• 多重回归
• 路径分析
• Statistics
• 英文
• 心理学
• rstats
• 回归分析
• 多元回归
• 统计学
• 数据分析
• 线性模型
• 统计建模
• R语言
• 应用回归
• 假设检验
• 模型诊断

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这本书的实操性，简直是为那些习惯于边学边练的工程师和研究人员量身定做的。我发现自己不是在“读”书，而是在“操作”书。作者在每一个核心方法论介绍后，都会紧跟着一个“软件实现”的小节，虽然他没有明确指出是哪一款软件，但代码片段和输出结果的格式，明显指向了某些主流的统计计算环境。我个人尝试着在自己的数据集中复现了书中关于稳健回归（Robust Regression）的示例，尤其是M估计量和LTS（Least Trimmed Squares）的对比分析。书中的解释非常到位，清晰地指出了在存在多个异常值污染样本时，传统OLS是如何被少数极端点完全拖垮的，而稳健方法又是如何通过调整权重或削减极端影响来保证模型核心解释力的。这种对“野外数据”的关注，体现了作者深刻的现实洞察力，因为在真实世界的数据集中，数据质量永远是最大的挑战之一。此外，关于模型诊断的部分，也远超我预期的广度，它不仅涵盖了残差分析的传统工具，还引入了诸如影响函数（Influence Function）和杠杆点（Leverage Points）的更精细化诊断手段，这对于追求模型可靠性的用户来说，是极具价值的补充材料。

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读完这本书，我最大的感受是“视野的拓宽”。它不仅仅是一本关于“如何做回归”的手册，更是一部关于“如何进行严谨的定量建模”的哲学论述。作者在全书的字里行间都透露出一种对数据科学伦理的关注。例如，在讨论因果推断时，它清晰地区分了“预测”与“因果解释”之间的鸿沟，并重点阐述了倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在准实验设计中的应用，以及它在处理混杂变量时的局限性。这种对“可解释性”和“有效性”的持续追问，是当前许多仅仅关注模型准确率的AI导向书籍所欠缺的深度。书中对因果效应异质性（Heterogeneous Treatment Effects）的探讨，也为我未来在政策评估领域的深入研究奠定了理论基石。总的来说，这本书的行文风格在保持高度学术性的同时，又充满了教学上的耐心和对实际应用问题的深刻同情心。它成功地架起了一座桥梁，连接了理论统计学的精妙与现实世界数据的混乱与复杂，是一本值得反复研读的里程碑式著作。

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这本书的学术视角是极其宏大且包容的。它似乎并不满足于停留在单一学科的经典范式中，而是积极地吸收了来自机器学习和计算机科学领域的最新成果，并尝试将其整合进传统的回归分析框架内。我特别欣赏它对正则化方法（Regularization Techniques）的探讨，比如Ridge和Lasso回归。作者没有简单地将其视为特征选择或维度缩减的工具，而是将其置于更广阔的“偏差-方差权衡”的背景下进行讨论。书中对于Lasso在产生稀疏解时的机制解释，结合图形化展示了惩罚项对模型参数空间的影响，这使得我对正则化背后的数学直觉有了更深层次的理解。更进一步，它还触及了非参数回归的边缘，虽然只是点到为止，但提到了局部加权散点平滑（LOWESS）这类工具在探索数据结构时的潜在价值，这为希望跳出参数模型限制的读者提供了明确的下一步研究方向。这种对知识边界的拓展，让这本书的价值超越了一本单纯的教科书，更像是一份指导未来研究方向的路线图，它鼓励读者去思考如何用更现代的工具解决经典的统计学问题。

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坦白说，我对这本著作的期待值一开始是比较高的，毕竟“Beyond”这个词汇本身就充满了挑战性与前瞻性。幸运的是，它很大程度上满足了我的预期，特别是在涉及时间序列分析的交叉应用部分，展现出了作者深厚的跨学科功底。不同于传统计量经济学教材将时间序列模块独立开来，这本书巧妙地将自回归（AR）、移动平均（MA）的概念融入到面板数据模型的框架中，讨论了如何在处理具有时间依赖性的观测数据时，避免遗漏变量偏误。其中关于协整理论（Cointegration）的论述，虽然篇幅相对精炼，但对于如何识别和检验长期均衡关系给出了非常实用的操作建议，这对我目前正在进行的一个金融市场波动性研究项目提供了直接的指导。更值得称赞的是，作者在讨论高级主题时，从未完全抛弃对基本直觉的引导。例如，在深入到结构方程模型（SEM）的介绍时，它没有直接跳入复杂的路径图和因子载荷矩阵，而是先用一个心理学或社会学上的简化模型作为引入，逐步引导读者理解潜变量（Latent Variables）的概念及其在实际数据分析中的价值。这种由浅入深、层层递进的叙事手法，极大地降低了阅读难度，让那些望而生畏的高级统计工具，变得可以被掌握和运用。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种低调的奢华感，仿佛预示着内容的深度和广度。初次翻阅时，我立刻被它清晰的章节划分和严谨的逻辑结构所吸引。作者在开篇部分对于基础统计学概念的回顾，处理得恰到好处，既没有过度冗余，又能迅速将读者的思维拉入到模型的构建语境中。特别是关于模型假设检验的阐述，采用了大量生动的案例分析，使得那些抽象的统计学原理变得触手可及。比如，在讨论多重共线性问题时，作者没有停留在理论公式的推导上，而是通过模拟一个复杂的经济学场景，直观地展示了系数估计的不稳定性和解释上的困难，这一点对于初学者来说简直是福音。再往后阅读，我对其中对于非线性模型处理的章节印象尤为深刻。它没有将广义线性模型（GLM）当作一个遥不可及的知识点，而是系统地梳理了逻辑回归和泊松回归的应用边界，并详细对比了它们与标准最小二乘法的适用场景差异。这本书的行文节奏把握得非常到位，总能在关键的技术难点处，提供详尽的注释和图示，确保读者能够顺畅地跟进作者的思路，这种教学上的细致，是很多同类书籍所缺乏的。我尤其欣赏它对于“模型选择”这一核心议题的探讨，它提供的不仅仅是AIC或BIC等指标的机械罗列，更是一种哲学层面的思考：如何平衡模型的解释力和预测力，如何在现实约束下做出最优的工程决策。

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SEM部分讲得非常清楚。总体信息密度不大，不涉及什么数学，一个下午可以把一章重点都搞清楚。不过个人还是喜欢带一些不繁琐公式推导的书。另一点，很多例子是基于Amos的，让R语言患者烦恼。总体就是，语言通俗易懂+无数学烦恼+无编程语法困扰，如小说般流畅，心理学跨专业研究者(我)入门必备。另一点，心理学一直解决不了潜变量的不可知论问题这本书也有涉及。这是对心理学研究可重复性和效度的极大挑战。今年有些研究或许可以改变这一局面，而5年后，也许新的方法会得到更多重视。且拭目以待

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这是本很好的工具书。

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这是本很好的工具书。

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第三版了，兜兜转转回来再看这本书仍是最佳最佳的入门读物，是多重回归、路径分析与结构方程模型最佳最佳的教科书，是难得一见“说人话”的专业参考读物，如果有人要教相关的课程，那么这本书是绝对首选的教材，质量甩此领域的中文书半个地球，在同类英文书中也可算一等一。首先，和上一个版本一样，从多重回归到结构方程模型一步一步合理至极的安排，例子深入浅出，将数学公式的枯燥推导压缩到最小，学习曲线平滑无比；第二，“说人话”“说人话”“说人话”，有些书能把同样的内容写成“他不是为了教会你，而是在显摆自己，嘲讽读者”，但有些书能把同样的内容写成“他真心实意想教会你点东西”的感觉；第三，新版加入了更为进阶的内容，虽然只是匆匆一瞥，但提升了完整度，使我有兴趣去翻阅相应资料；第四，标注列出了详尽丰富的参考文献与软件资源。

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第三版了，兜兜转转回来再看这本书仍是最佳最佳的入门读物，是多重回归、路径分析与结构方程模型最佳最佳的教科书，是难得一见“说人话”的专业参考读物，如果有人要教相关的课程，那么这本书是绝对首选的教材，质量甩此领域的中文书半个地球，在同类英文书中也可算一等一。首先，和上一个版本一样，从多重回归到结构方程模型一步一步合理至极的安排，例子深入浅出，将数学公式的枯燥推导压缩到最小，学习曲线平滑无比；第二，“说人话”“说人话”“说人话”，有些书能把同样的内容写成“他不是为了教会你，而是在显摆自己，嘲讽读者”，但有些书能把同样的内容写成“他真心实意想教会你点东西”的感觉；第三，新版加入了更为进阶的内容，虽然只是匆匆一瞥，但提升了完整度，使我有兴趣去翻阅相应资料；第四，标注列出了详尽丰富的参考文献与软件资源。