具体描述
《广义线性模型》由四本介绍线性模型的小册子组成，它们分别是《广义线性模型导论》、《应用logistic回归分析》、《定序因变量的logistic回归模型》以及《logit与probit：次序模型和多类别模型》。《广义线性模型》集中介绍了社会学研究分析方法中的一个非常有效且重要的数据分析方法，即线性模型。作者通过阐释广义线性模型的概念、基本原则，探讨了从线性模型推广至其他模型的可能路径，并举例比较了不同模型的拟合优度，为读者全面掌握线性模型分析法提供了一个可行的指南。
作者简介
作者：（美）斯科特•梅纳德，（美）乔治•H•邓特曼，（美）安•A•奥康乃尔，（英）瓦尼•布鲁雅
斯科特•梅纳德，美国科罗拉多大学行为科学院的副研究员，研究兴趣是分析从青少年过渡到成人，包括青春期的经历和行为对成年期的影响。
乔治•H.邓特曼，首席科学家，致力于社会和行为科学领域的应用研究。
安•A.奥康乃尔，美国康涅狄格斯托大学教育心理学副教授，同时也是测量、评估和评价研究生项目的协调者。
瓦尼•布鲁雅，英国阿尔斯特大学应用经济学教授。其研究关注与贫困、不平等和劳动力市场后果，并就这些议题发表了若干学术论文；尤其关注在经济和社会后果方面组间差异的公共政策的含义。
编者：吴晓刚，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学博士，香港科技大学社会科学部教授，香港科技大学应用社会经济研究中心主任。主要研究领域为社会分层和流动、劳动力市场和经济社会学、教育、社会人口学、统计学和定量研究方法。
目录信息
序
第1章 广义线性模型
第2章 一些基础的模型化概念
第3章 经典多元回归模型
第4章 广义线性模型的基本原则
第5章 最大似然估计
第6章 离差和拟合优度
第7章 logistic回归
第8章 泊松回归
第9章 生存分析
第10章 结论
附录
参考文献
译名对照表
应用logistic回归分析
序
第1章 线性回归和应用logistic回归模型
第2章 评估logistic回归模型的统计概要
第3章 解释logistic回归系数
第4章 诊断logistic回归的介绍
第5章 多分类logistic回归及其替代方法
附录概率
注释
参考文献
译名对照表
定序因变量的logistic回归模型
序
第1章 概述
第2章 背景介绍：儿童早期追踪研究
第3章 背景：logistic回归
第4章 定序结果的累积(比例)比数模型
第5章 连续比例模型
第6章 相邻类别模型
第7章 结论
附录一 第3章
附录二 第4章
附录三 第5章
附录四 第6章
注释
参考文献
译名对照表
logit与probit：次序模型和多类别模型
序
第1章 概论
第2章 次序模型
第3章 多类别模型
第4章 STATA程序列表
注释
参考文献
译名对照表
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我之前读过好几本关于回归分析的书，但大多都停留在假设检验和模型拟合的表层。这本书的独特之处在于它对“模型选择”和“模型诊断”的关注达到了一个全新的高度。它没有回避模型不适用时可能出现的严重后果，而是详尽地介绍了残差分析在广义模型中的特殊处理方式——比如Pearson残差和Deviance残差的区别和适用场景。更重要的是，它引入了像偏差（Deviance）和AIC/BIC这样的信息准则，教导我们如何科学地比较那些基于不同链接函数的模型。这种对模型稳健性的强调，让我对自己的分析结果多了一份敬畏和审慎。这本书就像是一位经验丰富的导师，不仅教你搭积木，更教你如何检查地基是否牢固，确保你建立的分析大厦不会轻易倾覆。
评分坦白说，刚翻开这本书时，我有点被它的数学深度吓到。那些关于指数分布族的严谨推导，对于非纯数学背景的读者来说确实是个挑战。然而，一旦你沉下心来，跟着作者的思路走完第一遍，你会发现这些数学工具并非高不可攀的空中楼阁，而是理解模型背后机制的钥匙。它非常强调迭代加权最小二乘法（IWLS）在估计广义线性模型参数中的核心作用，这一点处理得非常细腻。作者不仅告诉你参数估计出来了，更重要的是解释了为什么这个估计过程需要反复迭代，以及每一步的数学意义。我感觉自己不再是一个简单的“模型使用者”，而更像是一个能看穿模型“黑箱”的工程师。对于那些想把统计学原理应用到实际工程或复杂数据分析中的人来说，这种深入骨髓的理解远比记住几个菜单选项重要得多。
评分这本《广义线性模型》真是让我醍醐灌顶，尤其是它对回归分析的深入探讨。以前我对线性回归的假设条件总觉得有点模糊，这回算是彻底搞明白了。作者没有停留在简单的公式堆砌上，而是花了大量篇幅去解释泊松回归和二项式回归这些“广义”模型的底层逻辑。比如，当数据不再是正态分布，或者因变量是计数或比例时，传统OLS回归的局限性就暴露出来了，这本书清晰地展示了如何利用链接函数和指数族分布来巧妙地绕过这些限制。读起来你会发现，它不是一本教你“怎么按步骤操作软件”的书，而是一本真正让你理解“为什么这样做有效”的书。我特别喜欢它用实际案例来串联理论，从生物统计到经济学应用，各种场景都被考虑进去了。对于我这种希望在建模时有更强掌控感的研究人员来说，这本书的价值无可替代，它构建了一个坚实的理论框架，让我在面对复杂数据结构时不再感到无从下手。
评分如果说市面上的很多统计书籍侧重于“工具箱”的介绍，那么这本《广义线性模型》更像是提供了一套“思维升级指南”。它成功地将统计学中最核心的概率论、优化理论和实际应用结合了起来，形成了一个自洽的知识体系。尤其让我印象深刻的是，作者对混合效应模型（Mixed Effects Models）的引入和讨论，虽然篇幅相对精简，但清晰地指出了在处理具有层次结构或重复测量的复杂数据时，标准GLM方法会失效，并简要概述了如何扩展到更复杂的框架。这不仅仅是一次知识的传授，更像是一次对未来学习方向的指引，让我意识到广义线性模型只是一个起点，后续在处理更真实、更 messy 的数据时，还需要掌握哪些进阶工具。这本书让我对数据建模的视野开阔了许多。
评分这本书的结构安排非常巧妙，它不像教科书那样生硬地将理论割裂开来。作者似乎深谙读者在学习新概念时的认知曲线，总能将抽象的理论概念与具体的应用场景无缝对接。举例来说，在讲解逻辑回归（Logit Model）时，作者并没有直接抛出复杂的似然函数，而是先从一个简单的风险评估问题入手，引导读者自然而然地发现需要一个S形函数来约束概率输出，这才引出了对数几率（Log-odds）的概念。这种“问题导向”的叙述方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于我这种需要快速掌握核心技能但又不想牺牲深度理解的人来说，这种行文风格简直是福音，读起来流畅而富有启发性，一点也不觉得枯燥。
评分这是我长这么大读过的写的最差的数学书。我读了这本书的1/2，实在是无法容忍下去了。这本书是有小册子拼成的，除了第一册还行，剩下的真是让人无法直视。每个小册子的作者都是国外野鸡大学的文科教授，感觉是根本就不知道科技类的书应该怎么写。这一整个系列的书我都不准备买了。
评分这是我长这么大读过的写的最差的数学书。我读了这本书的1/2，实在是无法容忍下去了。这本书是有小册子拼成的，除了第一册还行，剩下的真是让人无法直视。每个小册子的作者都是国外野鸡大学的文科教授，感觉是根本就不知道科技类的书应该怎么写。这一整个系列的书我都不准备买了。
评分这是我长这么大读过的写的最差的数学书。我读了这本书的1/2，实在是无法容忍下去了。这本书是有小册子拼成的，除了第一册还行，剩下的真是让人无法直视。每个小册子的作者都是国外野鸡大学的文科教授，感觉是根本就不知道科技类的书应该怎么写。这一整个系列的书我都不准备买了。
评分《三国杀扩展包》
评分《三国杀扩展包》
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