Advanced Log-Linear Models Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zelterman, Daniel

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2002-10

价格:$ 48.53

装帧:

isbn号码:9781590470800

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Log-Linear Models
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Categorical Data
• Generalized Linear Models
• Biostatistics
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Applied Statistics

深度学习与复杂数据集分析：构建预测性模型的实践指南 本书旨在为数据科学家、统计学家以及高级分析专业人士提供一套全面、深入的实战教程，专注于处理高维度、非线性关系以及大规模复杂数据集的现代建模技术。 本书不侧重于传统的参数化线性模型，而是将焦点放在需要灵活适应数据内在结构和潜在交互作用的先进方法论上。 --- 第一部分：数据准备与高维特征工程的艺术 在构建任何有效模型之前，对原始数据的深入理解和高质量的特征工程至关重要。本部分将指导读者如何系统性地将原始数据转化为可用于尖端算法的结构化信息。 第1章：大数据集的清洗、转换与验证 大规模数据管道的构建： 探讨处理TB级数据集的实用策略，包括分布式计算环境下的数据读取、并行化清洗流程，以及确保数据完整性和一致性的校验机制。 缺失值的高级插补技术： 超越均值/中位数替代，深入探讨基于预测模型（如随机森林、迭代回归）的多次插补方法（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的原理与实现细节，并评估不同插补策略对模型方差和偏差的影响。 异常值检测与稳健性处理： 介绍基于隔离森林（Isolation Forest）、局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）等非参数化方法在复杂数据集中的应用，以及在保留潜在信号的同时，进行模型稳健性调整的技术。 第2章：特征选择、降维与表示学习 面向高维稀疏数据的特征选择： 详细分析LASSO、弹性网络（Elastic Net）的理论基础，并扩展至更现代的正则化技术，如Group LASSO和Group-Bridge回归，特别关注分类特征组合和高阶交互项的有效筛选。 非线性降维技术： 深入讲解主成分分析（PCA）的局限性，重点阐述核PCA（Kernel PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）在可视化和特征提取中的应用。同时，介绍流形学习的基本思想，即如何捕捉数据内在的低维几何结构。 嵌入式特征工程： 探索如何利用目标信息（Target-guided features）生成新的预测变量，例如基于决策树模型分割点学习到的特征组合，以及如何将高基数分类变量映射到低维连续空间（如使用目标编码或特征哈希）。 --- 第二部分：非线性模型的基石：广义加性模型与核方法 本部分聚焦于模型灵活性与可解释性的平衡，介绍如何通过非参数化函数来拟合数据中固有的复杂趋势。 第3章：广义加性模型（GAMs）的深度应用 平滑函数族的结构与选择： 细致区分样条（Splines）的类型，包括收缩型样条（P-splines）和薄板回归样条（Thin Plate Regression Splines），并解释如何通过惩罚项的复杂度参数（$lambda$）来控制模型的平滑程度与拟合的偏差-方差权衡。 多维平滑与交互作用的捕捉： 探讨如何使用二维或三维张量积样条来建模变量之间复杂的、非加性的交互影响，并讨论在模型中显式或隐式地引入这些交互项的最佳实践。 GAMs在时间序列和空间数据中的扩展： 展示如何结合周期性样条和移动平均项，使GAMs能够有效处理时间依赖性，以及如何使用空间平滑器（如Thin Plate Splines with an ancillary spatial effect）来处理地理相关性。 第4章：核方法与支持向量机（SVM）的现代视角 核函数的选择与构建： 深入剖析径向基函数（RBF）、多项式核和自定义核的数学原理，并讨论如何使用交叉验证来选择最优的核函数及其超参数。 回归与分类中的SVM优化： 阐述软间隔（Soft Margin）的概念，理解松弛变量（Slack Variables）对模型鲁棒性的影响。探讨大规模数据集下，标准二次规划求解器的计算瓶颈，并介绍近似算法和核方法的在线学习变体。 支持向量回归（SVR）的特殊性： 解释$epsilon$-不敏感损失函数的工作机制，以及如何通过调整$epsilon$参数来控制模型对误差的容忍度，从而影响模型的泛化能力。 --- 第三部分：面向复杂响应变量的高级统计框架 本部分将模型构建的焦点从线性结构转移到更适合处理异方差、零膨胀或分层数据的先进统计框架。 第5章：零膨胀与截断模型：处理稀疏计数数据 零膨胀泊松（ZIP）与负二项（ZINB）模型： 详细比较这两种模型在区分“结构性零”和“偶然性零”方面的差异，并提供在不同零机制下选择模型的决策树。 截断回归模型的应用： 探讨当响应变量被限制在特定区间时（如，保单索赔金额的下限为零），如何使用截断正态或截断泊松回归来获得无偏估计，而非简单地忽略零值数据点。 第6章：贝叶斯层次结构模型的构建与推断 分层模型的优势与结构： 阐述层次模型如何通过共享信息来提高小样本组的估计精度（“部分汇集”效应），并构建具有随机效应（Random Effects）的结构，以解释群组间的系统性差异。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的实施： 介绍吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法的基本原理，并重点讨论诊断工具（如Gelman-Rubin统计量、自相关图）以评估链的收敛性和混合效率。 高维参数空间的后验分析： 探讨使用变分推断（Variational Inference）作为MCMC的替代方案，特别是在模型复杂度高、计算资源受限时的应用场景。 --- 第四部分：集成学习与模型组合的性能优化 本部分深入探讨如何通过结合多个模型的优势来构建更强大、更稳健的预测系统。 第7章：梯度提升机的迭代优化与定制 梯度提升（GBM）的机制： 详细解析损失函数的梯度下降过程，并解释如何通过“收缩”（Shrinkage）和“子采样”（Subsampling）来控制模型的拟合速度和泛化能力。 XGBoost、LightGBM与CatBoost的比较： 对比这些主流库在树生长策略（如预排序、直方图构建）、并行化效率以及对分类特征处理上的核心差异，指导读者根据数据集特性进行选择。 超参数调优的策略： 介绍网格搜索、随机搜索的局限性，并深入讲解贝叶斯优化在寻找全局最优超参数组合时的效率优势。 第8章：Stacking与Blending：构建最终的预测引擎 两级预测框架的设计： 详细说明如何设计多层集成结构，包括选择多样化的“一级学习器”（Base Learners）以确保预测误差具有低相关性。 元学习器（Meta-Learner）的选择与训练： 讨论使用逻辑回归、梯度提升或神经网络作为二级模型来整合一级预测输出的最佳实践，并强调使用K折交叉验证生成无偏的二级训练数据的重要性。 模型可解释性在集成系统中的体现： 即使是复杂的集成模型，也需要解释其预测依据。本章将介绍如何聚合底层模型的特征重要性得分，以提供整体性的解释洞察。 --- 第五部分：模型诊断、稳健性评估与部署准备 高效的模型不仅要准确，还必须是可靠和可信赖的。本部分关注超越基本拟合优度指标的深度诊断。 第9章：诊断性评估与模型不确定性量化 残差分析的深度挖掘： 不仅限于标准残差图，还包括对异方差、自相关和非正态性残差的系统性检验，以及如何利用GLS或加权最小二乘法进行修正。 模型对比的统计检验： 介绍DeLong检验、AUC差异检验（如 cặpwise 比较）等，以严格评估不同复杂模型之间性能提升的统计显著性。 预测区间与置信区间的构建： 讨论如何利用非参数重采样方法（如Bootstrap）或基于模型的理论推导，为预测结果提供有意义的预测区间，而非仅仅点估计。 第10章：计算效率与生产环境的迁移 模型序列化与版本控制： 标准化模型对象（如使用PMML或ONNX格式）的保存与加载流程，并讨论如何将模型训练流程与数据版本控制系统集成。 实时预测的性能优化： 探讨在内存受限的生产环境中，如何对模型进行剪枝（Pruning）或量化（Quantization），以牺牲极小的精度换取显著的推理速度提升。 模型漂移（Model Drift）的持续监控： 介绍如何建立自动化监控流程，实时比较线上输入数据的分布与训练数据的分布差异，并设定阈值触发模型的再训练机制。 --- 本书的读者将掌握的不仅仅是软件操作，而是建立起一套批判性思维框架，用于评估和选择最适合处理当前数据集复杂性和业务需求的统计与机器学习工具。 通过大量的代码示例和详尽的案例分析，读者将被引导完成从数据理解到稳健部署的完整高级分析生命周期。

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作为一个多年与统计软件打交道的工程师，我发现这本书在技术细节上的处理达到了一个非常高的水准。它没有回避那些令人头疼的收敛性问题和模型假设检验的细微差别。作者对残差分析的深入探讨，特别是如何利用特定的图形工具来诊断模型中可能存在的异方差或过度分散现象，简直是教科书级别的示范。我立刻将书中的一些诊断流程应用到了我手头的项目中，发现以前遗漏的一些关键问题得到了有效的识别和修正。这本书对于追求模型精确性和稳健性的专业人士而言，是不可或缺的案头工具书，它的实用性远远超出了我们对一本技术手册的预期。

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这本关于高级对数线性模型的书简直是为我量身定做的，它深入浅出地剖析了那些我以前觉得晦涩难懂的概念。作者在构建模型时展现出的严谨逻辑，尤其是在处理复杂交互项和非线性关系时，让人印象深刻。我特别欣赏书中对模型选择和诊断方法的详尽阐述，每一个步骤都配有清晰的理论支撑和实际案例的演示。读完之后，我感觉自己对如何构建一个既具有统计学意义又符合实际业务需求的对数线性模型有了全新的认识。书中对SAS代码的讲解也极其到位，那些原本需要花费大量时间去调试的命令，现在一看便心领神会。它不仅仅是一本教科书，更像是一位资深统计学家的私人辅导，让我受益匪浅。

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这本书的内容组织结构堪称完美，从基础概念的回顾，到高级模型的构建与优化，再到最终结果的报告与解释，层层递进，逻辑清晰得让人叹服。我花了大量时间研究其中关于广义线性混合模型（GLMM）的部分，作者没有停留在理论层面，而是结合了时间序列数据和纵向研究的设计，展示了如何用SAS有效地进行多层级数据的建模。这种将理论与特定研究设计紧密结合的方式，极大地提高了我的实践能力。每一次对新章节的探索，都像是在攀登一座知识的高峰，虽然过程需要专注，但登顶后的视野却是无比开阔和震撼的。这本书的价值，绝非书本定价所能衡量。

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说实话，当我翻开这本书时，并没有抱太大期望，总觉得这类技术性太强的书籍难免枯燥。然而，这本书彻底颠覆了我的印象。它用一种近乎散文诗般的笔触，将复杂的统计学理论编织成一个引人入胜的故事。我尤其喜欢作者在介绍泊松回归和负二项回归时所采用的类比手法，一下子就把抽象的数学公式拉到了日常生活的语境中。更令人惊喜的是，书中对于处理稀疏数据和大数据集时的特定优化策略，提供了非常实用的操作指南。这对于我们日常工作中经常面对海量数据和零事件高发场景的分析师来说，无疑是雪中送炭。这本书的深度和广度，绝对超越了一般的入门读物。

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这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨，又带有一种老派学者的亲切感。我最欣赏作者在介绍每一种模型变体时，都会先阐述其背后的统计哲学，而不是直接抛出公式。例如，在解释如何选择合适的链接函数时，作者的论述充满了智慧和洞察力，让我明白了选择链接函数不仅仅是技术决策，更是一种对数据生成过程理解的体现。对于我这种偏爱从原理出发理解方法的读者来说，这本书简直是宝藏。它不仅教会了我如何使用SAS工具，更重要的是，它教会了我如何像一个真正的高级建模师那样去思考和设计实验。这是一次彻底的思维升级。

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