Linear Models in Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The essential introduction to the theory and application of linear models—now in a valuable new edition Since most advanced statistical tools are generalizations of the linear model, it is neces-sary to first master the linear model in order to move forward to more advanced concepts. The linear model remains the main tool of the applied statistician and is central to the training of any statistician regardless of whether the focus is applied or theoretical. This completely revised and updated new edition successfully develops the basic theory of linear models for regression, analysis of variance, analysis of covariance, and linear mixed models. Recent advances in the methodology related to linear mixed models, generalized linear models, and the Bayesian linear model are also addressed. Linear Models in Statistics, Second Edition includes full coverage of advanced topics, such as mixed and generalized linear models, Bayesian linear models, two-way models with empty cells, geometry of least squares, vector-matrix calculus, simultaneous inference, and logistic and nonlinear regression. Algebraic, geometrical, frequentist, and Bayesian approaches to both the inference of linear models and the analysis of variance are also illustrated. Through the expansion of relevant material and the inclusion of the latest technological developments in the field, this book provides readers with the theoretical foundation to correctly interpret computer software output as well as effectively use, customize, and understand linear models. This modern Second Edition features: New chapters on Bayesian linear models as well as random and mixed linear models Expanded discussion of two-way models with empty cells Additional sections on the geometry of least squares Updated coverage of simultaneous inference The book is complemented with easy-to-read proofs, real data sets, and an extensive bibliography. A thorough review of the requisite matrix algebra has been addedfor transitional purposes, and numerous theoretical and applied problems have been incorporated with selected answers provided at the end of the book. A related Web site includes additional data sets and SAS® code for all numerical examples. Linear Model in Statistics, Second Edition is a must-have book for courses in statistics, biostatistics, and mathematics at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also an invaluable reference for researchers who need to gain a better understanding of regression and analysis of variance.
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读后感
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用户评价
这本书最大的特点，我认为在于其对“模型诊断与选择”的侧重，这在许多入门教材中常常被一笔带过。作者似乎明白，一个建立起来的模型如果不对其进行严格的审视，那么其结果的可靠性就无从谈起。书中专门辟出大篇幅来讨论残差分析的各种工具，包括QQ图、标准化残差和学生化残差的意义，以及如何利用Cook's distance和Leverage值来识别那些可能“劫持”整个模型的异常观测点。更高级的是，它还引入了信息准则，如AIC和BIC，并细致对比了它们在模型复杂性惩罚上的差异，解释了为什么在不同情况下我们需要权衡模型的拟合优度和简洁性。我尤其欣赏作者在讨论模型选择时所持的审慎态度，他强调这不是一个简单的“哪个R方高就选哪个”的过程，而是需要结合领域知识和模型假设来做出的综合判断。这种对模型鲁棒性的不懈追求，让我深切体会到统计建模并非是僵硬的公式操作，而是一种需要高度专业判断的艺术。
评分我不得不承认，这本书的数学推导部分，虽然详尽，但其严谨程度绝对不是为那些只想“知道怎么用”的读者准备的。对于我这种喜欢深究事物本质的人来说，这简直是如获至宝。它没有回避那些看似复杂的矩阵代数和概率论基础，而是将它们巧妙地编织进了线性模型的框架之中。作者对于假设检验的论述，特别是关于F检验和t检验的导出过程，简直是教科书级别的典范。他没有简单地抛出一个结论，而是带领读者一步步走过逻辑链条，让你清晰地看到，为什么在特定约束条件下，这些统计量会具有特定的分布。特别值得称赞的是，书中对异方差性和自相关性等常见问题的处理，展示了超越基础知识的深度。它不仅仅停留在识别问题，更详细地探讨了广义最小二乘法（GLS）等进阶解决方案的原理和适用场景。读完这部分内容，我感觉自己对线性模型的理解不再是停留在应用软件的层面，而是真正触及到了其理论的骨架，这对于未来处理更复杂的多层次数据或时间序列数据打下了坚实的基础。
评分这本书在数据应用和软件实现方面的覆盖，虽然不是它的核心卖点，但做得却相当到位。它没有沉溺于任何单一的编程语言的细节，而是提供了一套跨越平台的思维框架。当讨论到实际操作时，作者会非常巧妙地引用一些通用的统计符号和概念，并以一种高度抽象的方式来描述如何通过计算工具来检验特定的线性假设。这使得这本书具有极强的生命力，无论未来统计软件如何迭代更新，书中所教授的核心建模逻辑和诊断流程都不会过时。我特别欣赏它对于“模型假设的违反”所带来的实际后果的讨论，这些后果不仅仅停留在理论上的偏差，而是用具体的例子展示了当你的模型假设不成立时，你得出的P值和置信区间在现实世界中意味着什么——可能是错误的商业决策，可能是错误的科学结论。这种对实际风险的警示，让读者在学习技术的同时，也培养了一种高度的职业伦理感和对数据准确性的敬畏之心，这是任何一本纯粹的工具书都无法比拟的价值所在。
评分从写作风格上看，作者的叙事节奏把握得非常精准，仿佛是带着一种温和而坚定的引导力。全书的语言风格保持着一种高雅的学术气息，但又避免了过度使用生僻的术语，如果遇到必须使用的专业词汇，作者总会给予清晰明了的脚注或定义。这本书的结构设计也极其人性化，每一章节末尾都附有精炼的“要点回顾”，这对于我这种需要反复巩固知识点的学习者来说，是极其宝贵的复习工具。此外，书中穿插的那些历史典故或者统计学家的小故事，虽然看似与核心内容无关，但却极大地丰富了阅读体验，让那些抽象的理论背景变得有血有肉，充满了人文关怀。例如，作者在讲解方差分析（ANOVA）时，会简要提及费希尔爵士的育种实验，这种将数学工具置于真实历史情境中的做法，极大地增强了知识的粘性。可以说，这本书在内容深度和阅读体验之间找到了一个近乎完美的平衡点，使得原本可能枯燥的统计学习过程变成了一场充满发现的智力探险。
评分这本书的封面设计深得我心，那种简洁而富有质感的黑白配搭，立刻抓住了我的目光。翻开内页，排版布局的用心程度也让我倍感惊喜。字体选择优雅，行距和字距恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。作为一名对统计学抱有浓厚兴趣的初学者，我原本以为面对“线性模型”这样一个听起来就有些枯燥的专业领域会有些畏惧，但这本书的作者显然深谙教学之道。它并非直接堆砌那些晦涩难懂的公式，而是通过大量贴近实际生活的案例来引导读者进入主题。例如，书中对于回归分析的引入，不是从理论的最高点开始阐述，而是从一个简单的房价预测问题入手，逐步拆解，让读者在解决实际问题的过程中自然而然地理解了最小二乘法的核心思想。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了学习的门槛，让我感到自己真的在与一位经验丰富的导师进行对话，而不是在啃一本冰冷的教科书。而且，书中的图示部分也做得非常出色，那些精心绘制的散点图和残差图，清晰地展示了模型拟合的好坏以及潜在的异常点，这些视觉辅助工具的价值，远胜过千言万语的文字描述。
评分线性代数教做人系列
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