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出版者:SAS Publishing

作者:Ramon C. Littell; Walter W. Stroup; Rudof J. Freund

出品人:

页数:492

译者:

出版时间:2002-03-22

价格:USD 61.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590470237

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 线性模型
• 统计建模
• 回归分析
• 方差分析
• 实验设计
• 数据分析
• 统计学
• SAS编程
• 生物统计

深入探索：现代统计建模的广阔天地 一本超越基础理论，聚焦前沿实践的统计建模指南 在数据爆炸的时代，将原始数据转化为具有洞察力的知识，是每一个研究人员、分析师和决策者必备的核心技能。然而，传统的统计教材往往侧重于理论的推导和经典模型的讲解，在应对日益复杂的现实问题时显得力不从心。本书《深入探索：现代统计建模的广阔天地》旨在填补这一空白，它不局限于任何特定的软件平台，而是构建一个全面的、面向应用的统计建模思维框架，帮助读者真正掌握数据背后的机制，并能灵活应对从生物医学到金融工程的各种挑战。 本书的构建哲学是“理论为骨，应用为翼”。我们相信，只有深刻理解了统计推断的底层逻辑，才能有效地选择、构建和批判性地评估复杂的模型。因此，全书内容被精心组织成四大核心模块，层层递进，确保读者从扎实的基础迈向前沿的创新。 --- 第一部分：统计建模的基石与回归的精炼（Foundations and Refined Regression） 本部分首先为读者打下坚实的概率论和统计推断基础，但重点迅速转移到如何以现代视角审视最核心的工具——线性模型。我们不仅仅复习最小二乘法（OLS），而是深入探讨其背后的假设检验的稳健性，以及在违反这些假设时如何进行调整。 回归分析的进阶视角： 探讨了异方差性和自相关性对估计效率和标准误的影响，并详细介绍了White检验、Breusch-Pagan检验以及GLS（广义最小二乘法）在处理这些结构性问题时的具体应用。我们用大量的实际案例展示了残差诊断图的“艺术”——如何通过观察残差的分布、模式和趋势来揭示模型中隐藏的系统性误差，而非仅仅是拟合优度指标的数字游戏。 模型选择的艺术： 传统的$R^2$和调整后$R^2$的局限性被充分讨论。我们引入并详述了信息准则（AIC、BIC、DIC等）在模型选择中的严格标准，以及基于重采样的模型评估技术，例如交叉验证（Cross-Validation）和自助法（Bootstrapping），强调模型选择的最终目标是提高预测能力和泛化性，而非单纯追求高解释力。 --- 第二部分：超越正态性——广义线性模型（GLMs）与非参数方法 现实世界中的数据形态往往复杂多变，响应变量不再局限于连续且正态分布的范畴。本部分是全书的第一个重要飞跃，专注于处理那些需要特定链接函数和误差分布的模型。 广义线性模型（GLMs）的深度剖析： 我们系统地介绍了泊松回归（Poisson Regression）在计数数据中的应用，包括如何处理过度分散（Overdispersion）问题，例如使用负二项式（Negative Binomial）模型。对于二元或多元分类数据，逻辑斯谛回归（Logistic Regression）和概率回归（Probit Regression）被细致比较，重点放在其赔率比（Odds Ratios）和概率边际效应的解释上，确保读者能够准确地向非专业人士传达模型结果。 生存分析的引入： 考虑到时间至事件数据的普遍性，本书专门辟出一章来介绍生存分析的基础。我们探讨了Kaplan-Meier估计和Log-Rank检验，并着重讲解了Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。模型假设的检验、协变量的影响排序以及时间依赖性协变量的处理，都提供了详尽的操作指南和理论支持。 非参数回归的威力： 在模型形式不确定的情况下，非参数方法提供了灵活的替代方案。我们介绍了局部加权回归（LOESS/LOWESS）和平滑样条（Smoothing Splines），解释了它们如何通过局部数据信息来估计函数关系，以及如何通过选择合适的带宽参数来平衡偏差与方差。 --- 第三部分：多层次结构与纵向数据分析（Multilevel Structures and Longitudinal Data） 现代研究设计中，数据往往具有嵌套或重复测量的结构。忽略这种结构会导致标准误的低估和错误的推断。本部分的核心是处理数据的层次性和时间依赖性。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 这是理解复杂数据结构的关键。本书详细区分了随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models），解释了何时需要允许个体间的差异体现在截距上，何时需要体现在斜率上。我们深入讨论了方差分量估计的方法，如REML（Restricted Maximum Likelihood Estimation）的优势，以及如何解释随机效应的方差矩阵。 纵向数据的建模策略： 针对同一受试者在不同时间点上的重复测量数据，我们比较了重复测量方差分析（ANOVA）和线性混合模型（LMM）的适用性。特别是LMM，如何通过建模时间趋势和个体间的随机漂移来提供更精确的个体轨迹估计，并在有数据缺失的情况下仍能保持有效推断的机制，被详尽阐述。 贝叶斯思维的融入： 在处理高层级模型或小样本集时，贝叶斯方法展现出强大的正则化能力。我们简要介绍了贝叶斯层级模型的概念，侧重于如何设置先验分布（Prior Specification）来指导模型的收敛和推断，特别是对于那些难以用频率学方法准确估计的参数。 --- 第四部分：高维数据与正则化（High-Dimensionality and Regularization） 进入二十一世纪，数据集的特征维度常常超过样本数量，传统的回归方法因多重共线性或过拟合而失效。本部分聚焦于如何在信息过载的环境中进行稳健的变量选择和参数估计。 收缩估计（Shrinkage Estimation）： 岭回归（Ridge Regression）作为解决共线性的首选方法，其L2惩罚机制如何稳定估计方差被清晰地展示。随后，我们深入探讨了Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的特性——其独特的L1惩罚如何不仅能收缩参数，还能实现变量选择（将某些系数精确地收缩到零）。 弹性网络与精细选择： 弹性网络（Elastic Net）作为Ridge和Lasso的结合体，解决了Lasso在处理高度相关特征组时的局限性。本书提供了关于如何根据数据的内在结构（例如，特征之间的分组信息）来选择最优的$alpha$（混合参数）的实用建议。 判别分析与分类的回归视角： 虽然本书不完全是一本分类教材，但我们探讨了如何将回归的思想应用于分类问题，例如逻辑回归在高维特征集中的应用，以及如何使用正则化方法来增强分类模型的鲁棒性。我们关注模型的可解释性，而非仅仅是预测准确度，强调特征工程在维度缩减中的关键作用。 --- 本书的特色与面向读者： 本书内容组织严谨，理论阐述力求清晰易懂，但绝不回避复杂性。每一章都包含大量的“实施提示”（Implementation Notes），指导读者如何在主流统计软件环境中（不限于特定平台）应用所学方法。 本书适合于具备基础统计学知识（如熟悉$t$检验、方差分析和基本线性回归）的研究生、数据科学家、生物统计师以及需要深入理解和定制统计模型的专业人士。阅读完本书，您将不仅能够运行已有的统计过程，更重要的是，能够批判性地审视模型的适用性，并根据研究问题的具体要求，设计出最恰当的现代统计模型。 我们的目标是培养出能够独立解决复杂数据挑战的“统计工程师”。

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我尝试着在学习初期就引入一些实践案例，这本书在这方面做得非常出色。它没有一上来就丢给你一堆冰冷的语法，而是选择了一些非常贴近实际业务场景的小例子，比如对一个小型市场调研数据的初步探索。作者在讲解每个步骤时，都非常注重逻辑的连贯性，不是那种“你只需要输入这个代码”的敷衍了事，而是会细致地解释“我们为什么要这么做，以及这个操作背后的统计学原理是什么”。这种教学方式极大地帮助我从“代码执行者”转变为“问题解决者”。我记得有一次我卡在一个数据预处理的步骤上，反复看了好几遍书上的讲解，那种循序渐进的引导，让我最终恍然大悟，理解了数据清洗的精髓。它仿佛有一个经验丰富的前辈在你旁边指导，而不是一个冷冰冰的参考手册。

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这部书的封面设计简直让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的排版，一下子就抓住了我的注意力。我拿到手的时候，光是翻阅前几页的字体选择和页面布局，就感受到了作者在细节上的用心。他们没有采用那种枯燥的教科书式排版，而是巧妙地融入了一些图表的视觉引导，让阅读过程变得更加顺畅。尤其是那些公式的呈现方式，清晰易懂，即便是复杂的数学表达，也能通过恰到好处的间距和缩进来达到最佳的可读性。我特别喜欢它在章节过渡时使用的小插图，虽然内容上可能并不直接关联到SAS的命令本身，但它们为整本书增添了一种学术的氛围和节奏感，让人在深入技术细节之前，能有一个短暂的思维缓冲。总的来说，光是这本书的“外包装”和排版质量，就已经远超同类书籍的平均水平，让人在拿起它的时候，就充满了期待，觉得这一定是一本值得细细品味的专业书籍。

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与其他侧重于软件操作手册的书籍相比，这本书在理论深度的把握上显得尤为老练。它并没有为了迎合初学者而过度简化核心概念，反而是在讲解完基础的线性模型构建后，立刻引导读者去思考模型的假设检验和残差分析的重要性。我阅读到关于多重共线性和异方差性处理的那几个章节时，感受最为深刻。作者的论述层次分明，先陈述问题，再用清晰的SAS代码演示如何使用特定的工具函数进行诊断，最后给出如何解释这些诊断结果的建议。这种结构让我感觉自己不只是学会了运行一个`PROC GLM`，更是对线性回归模型的稳健性有了更深一层的敬畏和理解。对于希望将统计理论真正应用于复杂数据分析的专业人士来说，这种兼顾深度和广度的内容设置，是极其宝贵的。

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我非常欣赏这本书在案例选取上的多样性和前沿性。它不仅仅停留在经典的经济学或生物统计学案例上，还引入了一些现代数据科学领域中经常遇到的复杂模型，例如广义线性模型（GLM）的高级应用，以及如何利用SAS的高性能计算功能来处理大规模数据集下的线性回归问题。阅读这些部分时，我感觉自己仿佛在参与一场高水平的行业研讨会。作者似乎对当前统计学界的发展趋势了如指掌，能够将最新的研究方法和SAS的强大功能有机地结合起来。这种前瞻性的内容，确保了这本书的价值不会随着时间的推移而迅速贬值，它提供的是一种可以长期依赖的分析思维框架，而不仅仅是某个时间点的软件使用指南。

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这本书在细节处理上的严谨程度，真的让人印象深刻。我注意到，当涉及到一些参数设置的微妙差异时，作者总是会特别标注，比如在不同版本的SAS系统下，某些宏变量的默认值或者某些输出选项可能存在的细微变化。这种对“版本兼容性”和“实际操作陷阱”的关注，充分体现了作者深厚的实战经验。很多时候，我们遇到分析结果不一致的问题，往往就是因为忽略了这些看似不起眼的小细节。这本书就像一个经验丰富的老工程师留下的笔记，里面充满了“如果你遇到XXX问题，请检查一下这个地方”的宝贵提醒。这种前瞻性的指导，帮我避免了许多不必要的调试时间，大大提高了工作效率。

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