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出版者:清华大学出版社

作者:林杰斌

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:34.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302075950

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揭示数据背后的复杂脉络：现代统计建模与分析的深度探索 书籍名称：现代统计建模与分析：从理论基石到前沿应用 本书简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和理解世界的核心资产。然而，原始数据的价值往往被其表面的复杂性和内在的随机性所掩盖。本书《现代统计建模与分析：从理论基石到前沿应用》旨在为渴望深入掌握统计学原理并能熟练运用现代分析工具的读者提供一座坚实的桥梁。它不侧重于特定软件工具的操作指南，而是将重点完全放在统计思想的深度挖掘、模型构建的严谨逻辑以及结果解释的批判性思维上。 本书的构建逻辑清晰，由浅入深，覆盖了从经典统计理论到当代机器学习方法论的广阔领域，力求让读者不仅“会用”模型，更能“理解”模型背后的假设、局限性与适用情境。 --- 第一部分：统计思维与基础：重塑数据理解的框架（约400字） 本部分是全书的基石，专注于建立稳健的统计学世界观。我们首先跳出简单的描述性统计，深入探讨概率论在推断统计中的核心地位。 第一章：概率论与随机变量的再审视。 这一章不满足于教科书式的公式罗列，而是着重探讨连续型与离散型分布的实际意义，特别是正态分布、泊松分布和二项分布在不同现实场景（如金融风险、质量控制）下的动态表现。重点讨论矩、矩生成函数及其在复杂分布复合中的应用。 第二章：统计推断的哲学与实践。 详细阐述了参数估计的两大流派——频率学派与贝叶斯学派的根本差异及其优缺点。在频率学派部分，重点剖析了点估计（MLE、矩估计）的效率和一致性，并深入讲解了置信区间的构建原理，强调其对随机抽样的依赖性。在贝叶斯推断部分，引入共轭先验、MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的基础概念，为后续更复杂的模型奠定思想基础。 第三章：假设检验的严谨性与误区。 超越简单的p值解读，本章着重探讨了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡艺术。内容涵盖了非参数检验的适用性（如秩和检验），并对多重比较问题（Bonferroni校正、FDR控制）进行了细致的剖析，旨在提升读者对统计显著性与实际重要性之间鸿沟的认识。 --- 第二部分：线性模型的深度解构与扩展（约550字） 线性模型是现代统计分析的“通用语言”。本部分将对经典的线性模型进行彻底的解构，并系统地引导读者走向多层次、非线性的复杂模型世界。 第四章：一般线性模型（GLM）的完备解析。 深入探讨了方差分析（ANOVA）与回归分析的统一性，重点阐述了误差项的分布假设（正态性、同方差性）是如何影响模型推断的。我们将详细分析残差分析的诊断工具集，包括QQ图、残差与拟合值的散点图，并探讨稳健回归（如Huber回归）在处理异常值时的优势。 第五章：广义线性模型（GLM）：连接离散数据的桥梁。 这一章专门针对非正态响应变量进行深入研究。内容包括：Logistic回归的几率比解释、Poisson回归在计数数据中的应用（附带过度分散问题的处理）。重点分析了链接函数（Link Function）的选择逻辑，以及如何从指数族分布的角度理解GLM的普适性。 第六章：混合效应模型与纵向数据分析。 面对具有层次结构或重复测量的复杂数据（如面板数据、分层抽样），混合效应模型是不可或缺的工具。本章详细区分了固定效应与随机效应的边界，解释了随机截距和随机斜率的含义。我们将探讨如何拟合非嵌套（交叉）设计，并解读协方差结构（如AR(1)、Compound Symmetry）对模型效率的影响。 --- 第三部分：时间序列与高维数据挑战（约550字） 随着数据采集技术的进步，数据的时序依赖性和维度爆炸成为新的分析难题。本部分将介绍应对这些挑战的专业工具。 第七章：经典与现代时间序列分析。 本章从平稳性检验（ADF、KPSS）入手，系统讲解了ARIMA族模型的构建流程，包括差分的确定、ACF/PACF图的解读。随后，引入更具适应性的状态空间模型，讨论卡尔曼滤波的基础概念及其在动态系统跟踪中的应用。对于季节性数据，重点分析了乘法模型与季节性ARIMA（SARIMA）的参数设定。 第八章：生存分析：事件发生的建模。 生存数据具有独特的删失（Censoring）特性。本章详细讲解了非参数的Kaplan-Meier估计，并深入分析了半参数的Cox比例风险模型。重点讨论了协变量对风险比（Hazard Ratio）的影响，以及如何进行模型诊断和协变量的交互作用检验。 第九章：维度精简与特征选择。 面对特征数量远超样本量的高维数据，本书提供两大主流降维策略：一是基于变换的方法，如主成分分析（PCA）的几何意义与数学推导；二是基于信息的方法，如因子分析（FA）与判别分析（LDA）在特征提取上的差异。同时，本章也探讨了正则化回归（Ridge, Lasso）在模型稀疏化和防止过拟合中的关键作用。 总结： 本书的目的是培养读者对统计模型“内在机制”的深刻理解。我们不依赖于预设的软件模板，而是强调模型选择的逻辑、假设验证的严谨性以及最终结果解释的稳健性。通过对这些核心主题的全面覆盖，读者将能够自信地驾驭从实验设计到复杂预测的整个数据分析流程，真正实现从数据中提炼洞察力的目标。

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**数据挖掘的入门** 《SPSS 11.0与统计模型构建》对于我来说，更像是一本数据挖掘的入门指南。书中介绍的不仅仅是传统的统计分析方法，还涉及了一些与数据挖掘相关的技术，例如聚类分析、因子分析等。这些方法在从海量数据中发现隐藏模式和规律方面发挥着至关重要的作用。我特别喜欢书中关于聚类分析的讲解，它教我如何将相似的数据点分组，从而发现数据中的不同群体。这在市场细分、客户分群等领域有广泛的应用。书中也提到了因子分析，可以帮助我降维，发现潜在的潜在结构。虽然书中版本较早，但其介绍的统计模型构建的思想和方法，对于理解现代数据挖掘技术的核心仍然具有很高的参考价值。它让我看到了SPSS不仅仅是用于验证假设的工具，更是用于探索性数据分析和发现新知识的强大平台。

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**模型的内在逻辑** 这本书在模型构建的“内在逻辑”方面，给我留下了深刻的印象。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是告诉你“为什么这么做”。在讲解各种统计模型时，作者总是会强调模型的构建过程，包括如何选择合适的变量、如何进行变量筛选、如何评估模型的拟合优度等等。例如，在讨论多重回归模型时，书中详细讲解了如何判断变量之间的共线性问题，以及如何通过逐步回归、向前选择、向后剔除等方法来优化模型。这一点对于我理解模型的鲁棒性和泛化能力非常重要。书中也特别强调了模型的解释性，不仅仅是报告统计结果，更重要的是要将统计结果转化为有意义的业务洞察或科学结论。作者通过大量的例子，示范了如何从SPSS的输出中提炼关键信息，并用清晰的语言进行解释。这让我明白，构建一个统计模型，不仅仅是技术操作，更是一种思维方式，是对数据背后因果关系和规律的探索。

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**初识** 我是一名统计学初学者，偶然在书店的角落里发现了这本《SPSS 11.0与统计模型构建》。封面上简洁的设计和书名中“SPSS 11.0”这个熟悉的字眼立刻吸引了我。我一直对用数据说话充满兴趣，也知道SPSS是统计分析领域非常流行的软件，但苦于没有系统的入门指导。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往数据分析世界的大门。我迫不及待地翻开它，期待着能够学习如何利用SPSS来探索数据背后的规律。书的纸张触感很好，排版也清晰明了，这让我对接下来的学习充满了信心。我尤其关注书的目录，看到里面涵盖了数据录入、描述性统计、推断性统计，甚至是回归分析等内容，这正是我目前迫切需要掌握的知识。虽然书中提到的“11.0”版本可能有些年头了，但我相信基础的统计模型构建原理是相通的，而且对于初学者来说，一个稳定且易于上手的版本是更好的选择。我希望能通过这本书，不仅学会SPSS的操作，更能理解背后的统计思想，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我非常期待这本书能够带我一步步走进统计模型的奇妙世界，让我能够自信地处理和分析数据，从中发现有价值的信息。

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**模型评估的深度** 在《SPSS 11.0与统计模型构建》中，我对模型评估部分的讲解印象尤为深刻。很多时候，我们能够构建出模型，但却不知道如何判断这个模型的好坏。这本书在这方面提供了非常详尽的指导。它不仅介绍了R方、 Adjusted R方等常用的模型拟合度指标，还深入讲解了如何通过残差分析来检验模型的假设是否成立，是否存在异方差、自相关等问题。书中还详细介绍了模型选择的原则，例如信息准则（AIC, BIC）的应用，以及交叉验证等方法。这些内容让我明白，一个好的统计模型，不仅要能够拟合现有数据，更要具备良好的泛化能力，能够在新的数据上表现良好。这本书教会了我如何成为一个挑剔的“模型医生”，能够准确地诊断模型的“病情”，并采取有效的“治疗”措施，从而构建出更加稳健和可靠的模型。

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**统计思维的培养** 这本书最让我受益匪浅的，是它在培养“统计思维”方面所做的努力。在讲解每一个统计模型和分析方法时，作者都会反复强调模型的假设前提、适用条件以及结果的局限性。这让我明白，统计分析不是万能的，也不是盲目应用的。我们需要带着批判性的眼光去审视数据和分析结果，避免得出错误的结论。例如，在讨论相关性与因果关系时，书中就用了一些经典的例子来警示读者，仅仅存在统计学上的相关性，并不意味着两者之间存在因果关系。这种严谨的治学态度，对于我养成科学的研究习惯至关重要。这本书让我学会了如何从数据的角度去思考问题，如何设计合理的实验来收集数据，以及如何客观地解读数据所传达的信息。它教会我的不仅仅是SPSS的使用技巧，更是分析问题的逻辑框架和严谨的研究方法。

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**理论与实践的桥梁** 我一直认为，一本好的统计学书籍，应该能够有效地连接理论知识和实际应用。《SPSS 11.0与统计模型构建》在这方面做得非常出色。书中在介绍每一个统计模型之前，都会先对该模型背后的统计原理进行简要但清晰的阐述，例如模型的假设、推导过程的逻辑等。这对于我理解统计模型为什么能够工作至关重要。随后，作者便会立即过渡到SPSS的操作层面，展示如何利用软件来实现这些理论模型。更重要的是，书中大量的案例研究，让我看到了理论模型是如何在真实的商业、科研场景中得到应用的。比如，在讲到逻辑回归时，书中就提供了一个分析客户购买行为的案例，通过SPSS输出的回归系数，可以直观地解释哪些因素会影响客户的购买决策。这种理论与实践的紧密结合，极大地增强了我对统计学知识的理解深度和应用能力。我不再觉得统计学只是枯燥的数学公式，而是变成了解决实际问题的有力工具。

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**深度探索** 在阅读《SPSS 11.0与统计模型构建》的过程中，我逐渐被书中严谨的逻辑和丰富的实例所吸引。作者在讲解每一个统计方法时，都不仅仅停留在操作层面的指导，而是深入剖析了统计模型的构建思路、假设前提以及结果的解读。例如，在讨论线性回归时，作者详细阐述了模型拟合的评价指标（如R方、 Adjusted R方），以及如何通过残差分析来检验模型的有效性。这些细致的讲解，让我不再仅仅是机械地操作软件，而是真正理解了为什么这样做，以及这样做能得出什么结论。书中提供的案例数据也极具代表性，涵盖了经济学、社会学、心理学等多个领域，让我能够将所学知识与实际问题相结合，体会到统计学在解决现实问题中的强大力量。尤其令我印象深刻的是，书中对于多重共线性、异方差等常见问题的处理方法都有详细的介绍，这对于避免在模型构建中常见的“坑”至关重要。我感觉自己仿佛在跟着一位经验丰富的导师一起进行项目研究，每一个步骤都经过了深思熟虑。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本统计思维的启蒙读物，它教会我如何批判性地思考数据，如何科学地构建模型，以及如何审慎地解释分析结果。

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**学习的阶梯** 对于像我这样的初学者，《SPSS 11.0与统计模型构建》无疑是一本非常棒的学习阶梯。它从最基础的数据处理讲起，逐步深入到各种复杂的统计模型。每一章的内容都建立在前一章的基础上，循序渐进，不会让人感到信息过载。书中的语言通俗易懂，即使是一些比较抽象的统计概念，作者也能通过生动的比喻和形象的图示来解释清楚。我尤其欣赏书中提供的实践练习，这些练习不仅巩固了书本上的知识，还让我有机会在实际操作中发现自己的不足，并及时进行调整。通过这本书，我不仅学会了SPSS的操作技巧，更重要的是培养了扎实的统计思维，为我未来深入学习更高级的统计方法打下了坚实的基础。这本书让我觉得统计学不再是高不可攀的学科，而是可以通过努力和实践掌握的技能。

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**实操指导** 《SPSS 11.0与统计模型构建》在SPSS软件操作方面的指导，可以说是非常细致入微的。我一直觉得统计软件的学习，很大程度上取决于操作的便捷性和指导的清晰度。这本书在这方面做得相当出色。它不是简单地罗列菜单项和按钮，而是通过大量的截图和循序渐进的步骤，手把手地教会读者如何完成数据录入、变量定义、数据转换、缺失值处理等基础操作。对于一些不常用的高级功能，书中也给出了清晰的解释和使用场景。我尤其喜欢书中关于图表制作的部分，各种散点图、直方图、箱线图的绘制方法都讲解得非常到位，并且强调了如何通过图表来直观地理解数据分布和变量之间的关系。在进行模型构建时，书中对SPSS各个分析模块（如回归分析、方差分析、因子分析等）的入口、参数设置以及输出结果的解读都有详细的说明。即使是对于一些复杂的统计检验，书中也通过具体的例子，一步步引导我如何进行操作，如何理解输出的p值、置信区间等关键信息。这本书记住了很多初学者可能遇到的困惑，并提供了有效的解决方案，让我能够更专注于统计模型的学习本身，而不是被软件的操作所困扰。

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**从入门到进阶的过渡** 虽然《SPSS 11.0与统计模型构建》主要面向初学者，但它在内容深度上，为读者从入门到进阶提供了一个良好的过渡。在掌握了基础的数据处理和常见的统计模型后，书中也开始涉及一些相对高级的主题，例如时间序列分析、面板数据分析的初步介绍。这些内容虽然可能没有达到非常深入的程度，但足以让读者了解到更广阔的统计分析领域，并激发进一步学习的兴趣。这本书的逻辑结构非常清晰，每一部分的知识都衔接得恰到好处，让我能够在这个过程中不断地拓展自己的知识边界。我感觉到，通过这本书的学习，我不仅掌握了一套工具，更重要的是建立了一种科学的分析方法论，这对于我未来应对更复杂的统计问题，以及学习更高级的统计模型，都打下了坚实的基础。它让我看到了统计学无穷的魅力和广阔的应用前景。

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