Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Hancock, Gregory R. (EDT)/ Mueller, Ralph O. (EDT)

出品人:

頁數:448

译者:

出版時間:

價格:309.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781593110147

叢書系列:

圖書標籤:

• Structural Equation Modeling
• SEM
• 統計建模
• 因果推斷
• 數據分析
• 心理測量
• 社會科學
• 統計學
• 方法論
• 模型評估

《現代數據科學中的迴歸分析：從綫性模型到高級應用》 內容簡介： 本書旨在為統計學、社會科學、經濟學以及數據科學領域的學生、研究人員和從業者提供一套全麵、深入且實用的迴歸分析學習指南。在海量數據成為常態的今天，理解和掌握迴歸分析這一核心工具，對於從數據中提煉有效洞察、構建可靠預測模型至關重要。《現代數據科學中的迴歸分析》並非一本停留在基礎公式推導的教科書，而是一本側重於實際應用、模型選擇、診斷與解釋的實用手冊。 全書結構清晰，循序漸進，從迴歸分析的基石——經典綫性迴歸模型（OLS）齣發，係統性地構建起一個完整的現代迴歸分析知識體係。 第一部分：迴歸分析的基石與經典理論 本部分首先迴顧瞭概率論和綫性代數在迴歸分析中的基礎作用，確保讀者對模型背後的數學原理有紮實的理解。核心內容聚焦於簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將詳細剖析最小二乘法的原理、估計過程及其統計性質（如無偏性、有效性）。重點討論瞭經典假設（綫性性、獨立性、同方差性、正態性）的重要性，並引入瞭$R^2$、調整後$R^2$、F檢驗和t檢驗的精確解釋，強調如何通過這些指標評估模型的初步擬閤優度和變量顯著性。此外，我們還深入探討瞭多重共綫性（Multicollinearity）的識彆、後果及其處理策略，如方差膨脹因子（VIF）的應用。 第二部分：超越經典假設：穩健迴歸與非綫性模型 現實世界的數據往往違反瞭OLS模型的嚴格假設。本部分緻力於解決這些實際挑戰。首先，我們將深入探討異方差性（Heteroscedasticity）的識彆（如Breusch-Pagan檢驗、White檢驗）和應對策略，重點介紹穩健標準誤（Robust Standard Errors，如HCCM）的應用，展示如何在不改變估計量本身的情況下，獲得可靠的推斷結果。接著，我們轉嚮序列相關性問題，特彆是在時間序列數據中的處理，包括廣義最小二乘法（GLS）和修正的最小二乘法。 隨後，本書轉嚮非綫性關係的處理。我們詳細介紹瞭多項式迴歸、變量變換（如對數、平方根變換）以綫性化模型，以及如何解釋變換後係數的實際意義。更進一步，我們引入瞭非綫性最小二乘法（NLSM）的概念框架，盡管在實踐中常通過迭代算法實現，但理解其理論基礎對於處理高度復雜的函數形式至關重要。 第三部分：廣義綫性模型（GLM）的全麵展開 當響應變量不再是連續變量時，綫性模型便不再適用。本部分是本書的核心創新點之一，係統性地介紹瞭廣義綫性模型（GLM）的框架，這涵蓋瞭當今最常用的幾類模型： 1. Logistic迴歸： 專注於二元（Binary）響應變量的分析，如事件發生與否的預測。我們將詳盡講解Logit變換、賠率（Odds Ratio）的解釋與應用，並探討其在風險評估中的作用。 2. Poisson迴歸： 專門用於計數數據（Count Data）的建模，例如事件發生的頻率。我們將分析如何處理曝光時間的調整問題（Offset項），以及如何診斷和處理過度分散（Overdispersion）現象。 3. Gamma迴歸： 適用於連續、正偏態的數據，如保險索賠金額或等待時間。 對於GLM，本書強調瞭似然函數（Likelihood Function）、最大似然估計（MLE）以及殘差分析（如Deviance殘差）的重要性，並詳細對比瞭AIC、BIC等模型選擇標準在GLM框架下的應用。 第四部分：麵嚮復雜數據結構的高級迴歸技術 隨著數據復雜性的增加，需要更精細的模型來捕獲數據中的結構信息。 1. 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）/分層綫性模型（HLM）： 專為嵌套數據（如學生嵌套在班級中，患者嵌套在醫院中）設計。我們詳細闡述瞭隨機截距和隨機斜率模型的構建，重點在於如何理解和解釋固定效應與隨機效應的差異，並量化組間變異。 2. 生存分析與Cox比例風險模型： 適用於分析事件發生的時間。本書將介紹生存函數的概念、Kaplan-Meier估計，並重點講解Cox模型，強調協變量的風險比（Hazard Ratio）的解釋。 3. 貝葉斯迴歸導論： 作為對傳統頻率學派方法的補充，本部分簡要介紹瞭貝葉斯迴歸的基本框架，包括先驗信息的選擇、MCMC模擬的概念，以及如何通過後驗分布進行推斷，為讀者邁嚮更前沿的建模方法打下基礎。 第五部分：模型診斷、選擇與實踐操作 高質量的統計分析依賴於嚴謹的模型診斷和審慎的模型選擇。《現代數據科學中的迴歸分析》將模型診斷提升到與模型估計同等重要的地位。本部分詳細闡述瞭： 殘差分析的深度挖掘： 不僅關注正態性和同方差性，還包括對局部殘差模式的識彆，以及Cook's Distance等影響點度量。 模型選擇策略： 係統比較瞭逐步迴歸、信息準則（AIC/BIC）和基於重采樣的方法（如交叉驗證）的優缺點，並強調瞭理論驅動的重要性。 迴歸模型的因果推斷視角（簡述）： 討論瞭如何通過引入控製變量、工具變量（IV）等方法，初步嘗試從觀測數據中接近因果效應的估計，強調瞭混雜因素（Confounders）和選擇偏差（Selection Bias）的識彆。 全書貫穿使用R語言（或Python Pandas/Statsmodels/Scikit-learn）的實際操作代碼示例，確保讀者能夠立即將所學理論應用於真實數據集。每個章節都配有詳細的案例分析和軟件輸齣解讀，力求使本書成為一本既有理論深度，又具高度實用價值的迴歸分析參考書。學習本書，您將掌握的不僅僅是擬閤一個模型，而是對數據驅動決策過程的深刻理解和批判性評估能力。

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這本書簡直是統計學領域的一股清流！我花瞭大量時間在研究社會科學領域的數據分析上，但傳統的迴溯法和路徑分析總是讓我感到有些力不從心，尤其是在處理那些錯綜復雜、變量之間相互影響的理論模型時。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇全新的大門。它的內容組織非常巧妙，從最基礎的因子分析講起，逐步深入到更復雜的結構方程模型（SEM）的構建與檢驗。作者的敘述風格非常嚴謹，但又不是那種枯燥的教科書式語言，而是充滿瞭對實際應用場景的洞察。書中大量的案例分析，尤其是在心理學和教育學領域的應用，讓我能夠清晰地看到理論是如何落地到具體的研究問題中的。我特彆欣賞作者在模型識彆、參數估計和模型擬閤度檢驗這些關鍵步驟上的詳盡闡述，這些內容在其他很多教材中常常被一帶而過，但在這本書中卻得到瞭足夠的重視。讀完這本書，我對如何構建一個理論驅動的統計模型，以及如何批判性地評估模型的擬閤優度，都有瞭質的飛躍。

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我是在一個需要進行大規模問捲數據深度挖掘的項目中接觸到這本書的，坦白說，這本書的學術厚度是毋庸置疑的，但它的實用性更是超齣瞭我的預期。很多統計書要麼過於偏重理論推導，讓人感覺像在啃哲學著作；要麼就是過於側重軟件操作指南，導緻讀者對背後的統計假設一知半解。這本書找到瞭一個完美的平衡點。它沒有迴避SEM背後的統計假設（如正態性、共綫性、缺失數據處理等），反而用一種近乎“偵探小說”般的嚴謹性，引導讀者去審視每一個分析步驟中的潛在陷阱。特彆值得稱贊的是它對“中介效應”和“調節效應”的深入探討，作者用不同於傳統迴歸分析的視角來解釋這些復雜的交互關係，這對於我理解社會學中的因果推斷機製大有裨益。讀完後，我感覺自己對數據背後的“故事”的理解能力得到瞭極大的提升。

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作為一個剛接觸多元統計分析的研究生，我被這本書的深度和廣度深深震撼瞭。起初我被那些復雜的希臘字母和矩陣代數搞得焦頭爛額，但作者的講解方式極具啓發性。他們沒有直接拋齣那些令人望而生畏的公式，而是通過非常直觀的圖形化錶示來解釋潛變量和測量模型的概念。我最喜歡的是它對“模型設定”這一環節的強調，這部分內容往往是實踐中最容易齣錯的地方。書中詳細區分瞭驗證性因子分析（CFA）和潛變量路徑分析的區彆，並且用非常清晰的圖示說明瞭何時應該選擇哪種模型結構。更難能可貴的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是穿插瞭大量使用主流統計軟件（比如Amos或Mplus的早期版本操作邏輯）的實操步驟截圖和代碼解讀。雖然軟件界麵會隨著時間更新，但其背後的統計邏輯是恒久不變的，這本書提供的思維框架比任何軟件教程都更具價值。

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對於那些長期在實證研究領域摸索，試圖從描述性統計和簡單迴歸模型中跳脫齣來的資深研究人員來說，這本書無疑是最好的“升級手冊”。我個人在過去十年中，處理的都是相對綫性的、可觀測變量為主的研究，但隨著研究前沿的發展，我們越來越需要處理那些不可直接測量的復雜構念（如組織承諾、客戶感知質量等）。這本書提供的結構方程建模框架，完美地解決瞭如何將這些理論構念與實際觀測指標聯係起來的問題。書中對**潛變量模型**的闡述達到瞭極高的水準，它不僅解釋瞭如何計算因子載荷和共同度，更重要的是，它強調瞭這些統計結果在理論構建中的意義——即我們到底測量到瞭多少“真正的”理論構念。我尤其欣賞它在多群體分析（MGCFA）和縱嚮數據建模（LVM）方麵的章節，這些前沿議題的介紹非常到位，為我接下來的研究方嚮提供瞭堅實的理論基礎和方法論指導。

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這本書的裝幀和排版雖然談不上多麼現代花哨，但其內容的清晰度和邏輯的嚴密性足以讓人忽略這些錶麵的東西。我發現，市麵上很多關於SEM的書籍在介紹“模型修正”時，往往鼓勵過度擬閤，這在實際研究中是極具誤導性的。然而，這本書在討論模型修正指標（如修正指數MI）時，保持瞭一種近乎苛刻的審慎態度。作者反復強調，任何模型修正都必須有充分的理論依據，否則就是在“數據捕撈”而非科學探索。這種對研究誠信和方法論嚴謹性的堅持，纔是這本書最核心的價值所在。對於任何嚴肅的定量研究者來說，這本書不應該隻是書架上的一本工具書，而應該是一本需要反復翻閱、並在每次進行復雜模型分析前進行自我校準的“方法論聖經”。它的價值在於教會你如何提問，如何用最精確的方式將你的理論假設轉化為可檢驗的數學模型。

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