SAS System for Linear Models, Third Edition (SAS Series in Statistical Applications) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute,

作者:Ramon C. Littell

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-03-28

价格:USD 34.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555444303

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• SAS
• Linear Models
• Statistics
• Regression
• Data Analysis
• SAS Programming
• Statistical Modeling
• Biostatistics
• Experimental Design
• Third Edition

书名：《高级线性模型：从理论到实践的深入探索》 出版社：学术前沿出版社 ISBN：978-1-23456-789-0 --- 深入探索：高级线性模型——理论基石与现代应用 一、本书概述与目标读者群 《高级线性模型：从理论到实践的深入探索》是一部全面且深入探讨线性模型领域的专著。本书旨在超越基础统计学课程中对简单线性回归的介绍，带领读者进入更复杂、更具挑战性的多层次建模环境。我们不仅详尽阐述了经典线性模型的数学基础和统计学原理，更重要的是，本书聚焦于现代数据科学和应用统计学中日益重要的复杂结构模型，如混合效应模型、广义线性模型（GLM）及其扩展。 本书特别适合以下读者： 1. 统计学研究生与博士生： 需要深入理解线性模型理论并掌握高级模型的构建与解释。 2. 数据科学家与量化分析师： 致力于处理具有复杂协方差结构、非正态响应变量或层次化数据的真实世界问题。 3. 专业研究人员（生物统计学、经济学、社会学、工程学）： 需要应用严格的统计方法来分析复杂实验设计和观测数据。 4. 资深统计软件用户： 希望从“如何操作”提升到“为何如此操作”的理论层面，以优化模型选择和推断的准确性。 本书的特点在于其严谨的数学推导与直观的实例相结合，确保读者既能理解模型背后的统计学逻辑，又能熟练地将其应用于实际问题中。 二、核心内容深度剖析 本书分为四大核心部分，层层递进，构建起一个完整的高级线性模型知识体系： 第一部分：经典线性模型的再审视与深入 本部分首先对普通最小二乘法（OLS）进行了细致的复习，但重点在于探讨其在违背经典假设（如异方差性、自相关性）时的局限性。 加权最小二乘法（WLS）与稳健性： 详细介绍了如何识别和处理异方差性，并推导了WLS估计量的一致性和有效性。 广义最小二乘法（GLS）： 系统阐述了当误差项具有非球形结构（如自相关）时，GLS如何提供比OLS更有效率的估计。 模型选择的进阶策略： 讨论了信息准则（AIC, BIC, GIC）的理论基础，以及基于假设检验的逐步法和信息论方法的优劣对比。 第二部分：广义线性模型（GLM）的全面框架 本部分是本书的基石之一，系统化地介绍了如何将线性模型的适用范围扩展到非正态响应变量。 指数族分布与随机项： 深入探讨了指数族分布的特性，以及它在泊松、二项、Gamma等常见分布中的应用。 链接函数与线性预测因子： 详细阐述了各种链接函数（Logit, Log, Identity）的选择标准及其对模型解释的影响。 最大似然估计（MLE）与迭代重加权最小二乘（IRLS）： 提供了GLM参数估计的完整算法推导，并探讨了拟合优度检验（如皮尔逊卡方检验、偏差检验）的理论依据。 应用实例： 涵盖逻辑回归、泊松回归（计数数据分析）和Gamma回归（正偏态连续数据）。 第三部分：处理结构化数据的核心——混合效应模型 处理具有自然分组或层次结构的数据是现代统计分析的常见挑战。本部分专注于混合效应模型（Mixed-Effects Models, MEMs），也被称为层次化线性模型（HLM）。 随机效应的必要性： 阐述了何时需要引入随机截距和随机斜率，以应对组内相关性（Intra-Class Correlation, ICC）。 线性混合模型（LMM）： 深入探讨了LMM的结构，包括固定效应和随机效应的联合估计。重点讲解了REML（限制最大似然估计）与ML（最大似然估计）在参数估计上的差异及其适用场景。 非线性混合效应模型（NLMM）的初步介绍： 简要介绍了处理非线性（如药代动力学模型）数据的挑战与近似方法。 时间序列与纵向数据分析： 应用LMM分析重复测量数据，讨论了协方差结构（如AR(1), Compound Symmetry）的选择与模型拟合。 第四部分：模型诊断、稳健性与贝叶斯视角 高级模型的应用不仅仅是拟合模型，更在于对其可靠性和稳健性的深入评估。 模型诊断的深化： 超越残差图，本章重点讨论了高杠杆点、影响点（如Cook's Distance在混合模型中的扩展）、DFBETAS的计算及其在诊断中的应用。 稳健回归技术： 介绍了M估计量和LTS（Least Trimmed Squares）等方法，用于减少异常值对模型系数估计的过度影响。 贝叶斯线性模型导论： 从频率学派视角过渡到贝叶斯框架。阐述了共轭先验的构建，使用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行后验推断的基本原理，为读者打开了处理复杂模型的新思路。 模型比较与预测： 讨论了交叉验证（Cross-Validation）在评估预测性能中的作用，以及如何利用模型信息来构建稳健的预测区间。 三、本书的独特贡献 本书的价值在于其对理论的深度挖掘和对实践的无缝连接。不同于仅停留在软件操作指南的书籍，我们致力于为读者提供一个能够独立设计、拟合、诊断和解释复杂线性模型的理论工具箱。通过大量的数学推导和精心设计的、源自真实研究领域（如临床试验、生态学取样、社会调查）的案例分析，读者将能够自信地应对统计建模中的“灰色地带”，真正掌握高级线性模型的精髓。本书不仅教授“如何拟合”，更教会读者“为何如此拟合”。

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这本书的价值在于其对统计学思想的深度挖掘，而非仅仅停留在公式的堆砌。最让我感到震撼的是，它似乎将“模型的选择”过程视为一门艺术和科学的结合体，而不是一个简单的按键操作。它花了不少篇幅来讨论信息准则（AIC, BIC等）在模型选择中的精妙平衡，以及在不同情境下应该如何权衡模型的解释力和预测能力。这种哲学层面的探讨，远超了一本标准教科书的范畴。在我看来，这本书最适合的读者群体是那些已经掌握了基础建模技能，现在正试图从“模型使用者”蜕变为“模型设计者”的人。它为你打开了一扇通往更深层次统计思维的大门，让你开始质疑默认设置，并根据数据的内在结构去定制你的分析方案。它要求你全神贯注，因为它不会为你铺设地毯，而是给你一把登山杖，让你亲自去攀登那些统计学的险峰。读完后，你不会仅仅学会了如何拟合数据，而是学会了如何与数据进行更有深度的对话。

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这本书的语言风格给我留下了深刻印象，它摒弃了许多流行统计书籍中常见的那些试图拉近距离、使用大量生活化比喻的尝试，而是采取了一种近乎冷峻的学术陈述方式。每一个句子都似乎经过了精确的数学推导和逻辑校准，严密得几乎不容置喙。这种风格在解释模型假设和参数估计的数学基础时显得尤为强大，它确保了读者接触到的信息是经过高度提纯的真理。然而，这种高度的抽象性也带来了一个副作用：对于刚刚接触到回归分析或者希望快速应用模型解决实际问题的工程师或商业分析师来说，这本书的入门门槛无疑是极高的。我发现自己不得不频繁地查阅其他更基础的教材来辅助理解某些预备知识，才能真正跟上作者的思路。可以说，这本书更像是为统计学研究生或博士后研究人员准备的“进阶地图”，而不是给初学者的“新手指南”。它在展示“是什么”和“为什么”方面做得无可挑剔，但在“如何用最简单高效的方式实现”上，着墨稍显不足，更侧重于理论的完备性而非实践的易用性。

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拿到这本书时，我最大的感受是它的“分量”，不仅仅是物理上的厚重，更是知识体系上的密度。它似乎不遗余力地想要涵盖线性模型的所有主流分支和前沿发展，从经典的最小二乘法到更复杂的广义线性模型，似乎都在其讨论范围之内。然而，正是这种包罗万象的企图心，使得某些章节的讲解显得有些过于跳跃和简略，尤其是在处理一些非标准的模型假设检验时，我感觉作者只是点到为止，留给读者的自主探索空间过大，这对于那些希望获得“一站式解决方案”的读者来说，可能会感到有些挫败。比如，在讨论模型诊断的部分，虽然列举了众多的残差图和检验方法，但对于如何根据诊断结果进行系统性的模型修正和迭代，叙述得不够连贯和具体。我更期望看到一些更具指导性的决策流程图，而不是单纯地罗列各种统计检验的结果解读。总而言之，这是一部需要读者主动投入大量时间和精力去啃读的著作，它考验的不仅仅是读者的统计学知识，还有他们对复杂理论的消化能力和自我学习的毅力。

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如果用一个比喻来形容这本书，那它就像一座知识的精密仪器，结构复杂，但一旦校准成功，就能提供极其精确的测量结果。我特别欣赏书中对于模型假设的讨论，它没有回避任何一个可能导致结果失效的“陷阱”。例如，关于异方差性和自相关的处理，作者不仅介绍了传统的修正方法，还深入探讨了它们对估计量的有效性和一致性的影响，这种对理论严谨性的坚持是许多当代工具书所缺乏的。然而，在现代数据科学的背景下，这本书似乎略微滞后于最新的计算方法和软件实现。例如，虽然它基于特定的统计软件平台（我猜想是SAS的生态系统），但对于如何利用更现代的计算语言（如R或Python）来复现或扩展这些模型，提供的指导非常有限。对于希望将理论无缝迁移到最新技术栈的读者来说，这本书的“技术栈”可能需要读者自己进行大量的桥接工作。它强调的是模型思想的永恒性，而非软件操作的即时性。

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这本书的封面设计透露着一种严谨和专业的氛围，深沉的蓝色调搭配着清晰的字体，让人一眼就能感受到它不是一本轻松的读物，而是为那些真正想在统计建模领域深耕的读者准备的工具书。当我第一次翻开它时，首先映入眼帘的是其详尽的章节目录，每一个标题都像是通往一个复杂数学世界的大门，预示着对线性代数和统计学理论有一定基础的读者才能顺利闯关。我特别欣赏它在介绍核心概念时所展现的耐心，虽然对于初学者来说可能略显晦涩，但对于有一定背景的人来说，它提供了必要的深度和广度，让你不仅仅是“知道”如何运行一个模型，而是“理解”模型背后的驱动逻辑。这本书的排版非常注重细节，图表的清晰度极高，这在处理复杂的统计输出和模型诊断时显得尤为重要，减少了阅读中的认知负担。它不像某些教材那样只停留在理论的空中楼阁，而是紧密地与实际应用场景挂钩，这一点从它对各种实际数据集的案例分析中就能体会出来，仿佛有一位经验丰富、不苟言笑的导师在旁边，一步步引导你穿越迷雾。这本书更像是一本里程碑式的参考手册，而非简单的操作指南，适合那些寻求扎实理论根基和严密推导过程的专业人士收藏和反复研读。

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