Applied Linear Statistical Models with Student CD pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill/Irwin

作者:Michael Kutner

出品人:

页数:1396

译者:

出版时间:2004-8-10

价格:CAD 241.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073108742

丛书系列:

图书标签:

• 回归分析
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深入统计建模的实践与理论：一部面向应用的新视角 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计建模框架，特别关注如何将复杂的统计理论转化为实际可操作的分析工具。它不是对某一特定软件或工具的简单介绍，而是一部侧重于模型选择、诊断、解释以及结果有效性评估的综合性指南。全书结构紧凑，逻辑严密，旨在培养读者从数据中提取可靠、可信知识的能力。 第一部分：回归分析的基石与扩展 全书的起点是线性模型的基石——普通最小二乘法（OLS）。然而，本书并未止步于基础公式的推导，而是深入探讨了OLS方法的内在假设（如误差项的独立性、同方差性、正态性）及其对模型推断的深远影响。 模型设定与数据准备： 强调数据转换（如Box-Cox变换）在满足模型假设中的关键作用。详细讨论了响应变量和预测变量的尺度化对模型解释性的影响，以及缺失数据处理的多种策略，包括插补方法的选择标准。 多重共线性与模型简化： 对多重共线性的识别（通过方差膨胀因子 VIF）进行了详尽的讲解，并提出了处理策略，包括主成分回归和岭回归的原理与适用场景。重点分析了在存在共线性时，参数估计的稳定性与解释性的权衡。 模型诊断的艺术： 诊断部分是本书的精髓之一。除了标准的残差图分析，我们引入了更精细的诊断工具，例如Cook's距离、DFBETAS和Leverage值，用以识别和量化单个观测值对模型拟合的敏感程度。本书强调，诊断不是一次性的步骤，而是一个迭代优化的过程，指导着模型的修正方向。 广义线性模型（GLM）的引申： 当响应变量不满足正态分布假设时，本书无缝过渡到广义线性模型。详细阐述了指数族分布、链接函数（如Logit, Probit, Log）的选择原则，并提供了泊松回归（用于计数数据）和逻辑回归（用于二分类数据）的完整分析流程，包括对事件发生比率的解释。 第二部分：方差分析与实验设计原理 本书将方差分析（ANOVA）置于线性模型的一般框架下进行考察，强调其本质上是特定约束下的线性回归。这有助于读者理解固定效应和随机效应之间的区别与联系。 单因素与多因素ANOVA： 深入探讨了因子设计（Factorial Designs）的效率与信息获取能力。重点剖析了交互作用项的含义及其在模型中的权重，强调在解释主效应之前必须先评估交互作用的显著性。 非平衡数据与最小二乘均值（LS Means）： 针对现实中常见的不平衡实验设计，本书提供了处理策略，并详细解释了最小二乘均值（Least Squares Means）的计算及其在解释非正交设计中效应的优越性。 协方差分析（ANCOVA）： 将协变量的引入视为一种提高统计功效和控制混杂因素的有力工具。分析了协变量与因子之间是否存在斜率差异（即交互作用），并据此决定是否需要对不同组进行平行的回归分析。 随机效应模型简介： 引入了混合效应模型（Mixed Models）的概念，特别是在处理重复测量数据或分层数据结构时，随机截距模型的必要性。这为读者理解更复杂的纵向数据分析奠定了基础。 第三部分：模型选择、重采样方法与稳健性 现代统计建模的核心挑战在于如何在模型复杂度和拟合优度之间找到最佳平衡。本书提供了系统化的模型选择方法论。 信息准则与模型比较： 详细比较了AIC、BIC和调整R方等信息准则的内在差异、侧重点（惩罚力度）以及适用场景。提供了模型选择的实用流程图。 模型选择技术： 系统介绍了逐步回归（前向、后向、混合）的优点与陷阱，并着重强调了其局限性。随后，将重点转向更稳健的基于信息准则和残差分析的替代方案。 重采样技术： 介绍了Bootstrap（自举法）和Jackknife（刀切法）作为估计参数标准误和构建置信区间的新工具。通过模拟案例展示了重采样方法在模型假设被严重违反时，提供更可靠推断的能力。 稳健回归： 面对极端值（Outliers）对OLS估计的敏感性，本书引入了M估计和LTS（Least Trimmed Squares）等稳健回归技术，解释了这些方法如何通过改变损失函数或数据子集选择来降低异常值的影响，从而获得更稳定的参数估计。 第四部分：时间序列与非参数方法概述 为了拓宽读者的视野，本书在最后部分简要介绍了超越标准线性模型的领域。 时间序列的初步接触： 简要介绍了时间序列数据的自相关性问题，以及如何通过ACF和PACF图识别序列的特征。引入了时间序列回归模型的基本结构，强调其对误差独立性假设的破坏性。 非参数回归的必要性： 探讨了当数据关系高度非线性且无法通过简单变换拟合时，非参数方法（如局部加权散点平滑 LOESS）的优势。这部分侧重于概念理解和图形解释，而不是复杂的算法推导，旨在说明何时应放弃严格的参数化模型。 全书贯穿着对模型可解释性（Interpretability）的持续强调，确保读者不仅能“拟合模型”，更能“理解模型”及其在真实世界问题中的应用边界。每一章均配有丰富的案例分析和数据练习，旨在将理论知识固化为操作技能。

评分☆☆☆☆☆

it's a well written book. The reprinted one is also good thought the papers are really thin. The best thing is that it still contains the original cd from the book, giving some data and answers.

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评分☆☆☆☆☆

从一个刚开始接触统计建模的学生的角度来看，这本书的价值在于其奠定基础的坚实度。虽然某些地方的数学推导确实晦涩难懂，需要反复研读，但这反过来也塑造了我对统计严谨性的基本认知。我特别欣赏作者在介绍每一个新模型时，都会清晰地对比它与前一个模型的优缺点和适用范围。比如，当我们从普通最小二乘法（OLS）过渡到加权最小二乘法（WLS）时，书中对权重选择的讨论非常细致，远比我之前读过的任何资料都要深入。它没有试图用简化的语言来掩盖复杂性，而是选择用精确的数学语言来描述现实世界的复杂性，这对于培养一个合格的分析师至关重要。这本书更像是一部需要“陪伴”的书，它不会在短时间内被你看完，而是会随着你经验的增长，在不同的项目阶段，不断为你揭示新的洞察和更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

我印象特别深刻的是这本书在讲解实际应用案例时所采用的独特视角。它不仅仅是展示数据如何拟合到某个模型中，而是深入探讨了在真实世界的数据采集、变量选择和模型选择过程中可能遇到的各种“陷阱”。例如，在讨论多重共线性时，作者提供了一些非常直观的例子，说明了系数解释上的模糊性是如何由数据结构本身导致的，并给出了实际的解决策略，而不是仅仅停留在计算方差膨胀因子（VIF）的层面。此外，书中对于时间序列数据和面板数据建模的引入虽然篇幅相对较少，但讲解的切入点非常精准，直指核心的自相关和异方差问题。对于已经掌握了基础回归分析的读者来说，这本书提供了一个绝佳的平台，去升级自己的统计建模工具箱，使其更具鲁棒性和解释力。它教会我们的，是“如何正确地问问题”，而不是仅仅“如何计算答案”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺简洁大方的，拿到手感觉分量十足，一看就知道内容肯定很扎实。我尤其欣赏它在理论推导上的严谨性，作者没有满足于直接抛出公式，而是耐心地从基础概念出发，层层递进地构建起整个统计模型的框架。特别是关于假设检验那几个章节，讲解得尤为透彻，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能通过清晰的逻辑链条跟上作者的思路。书中的图表制作得非常精良，每一个图例都对应着明确的数学解释，这对于理解高维数据的可视化和模型诊断至关重要。我发现，很多同类书籍在讲到非线性模型或者广义线性模型时往往会草草带过，但这本则投入了大量的篇幅去详细阐述其背后的数学原理和实际应用中的注意事项，让人感到作者对知识的掌握是多么全面和深入。它不仅仅是一本教科书，更像是一本工具书，随时可以翻阅查阅特定模型的适用条件和局限性，这份详尽程度在同类著作中是相当少见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分设计得相当巧妙，它巧妙地平衡了理论检验和实际操作的需求。很多题目并非简单的代数运算，而是要求读者根据特定的数据场景，设计一套完整的统计分析流程，从初步探索到最终的模型验证。这种“项目式”的学习体验，极大地提升了我对知识的掌握程度。我发现，书中多次引用了一些经典的、教科书式的案例数据集，但与众不同的是，作者总会引导我们去质疑这些经典案例中可能存在的潜在问题，这体现了一种非常成熟的学术态度。再者，书中的排版和索引做得非常到位，尽管内容密度很大，但得益于清晰的章节划分和详尽的术语索引，需要查找特定内容时并不会感到手足无措。对于需要频繁参考统计推断细节的工程师或数据科学家来说，它的实用价值远超同类书籍的平均水平。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验一开始有点挑战性，因为它确实要求读者具备一定的线性代数和微积分基础，这不是一本可以轻松翻阅的“入门读物”。我花了相当长的时间来消化其中关于矩阵代数在回归分析中应用的章节，作者那种不厌其烦地剖析每一个矩阵运算如何对应到统计学意义的做法，虽然初期耗费精力，但一旦理解了，后续的学习就会豁然开朗。这本书的侧重点明显偏向于理论的深度挖掘和证明的完备性，对于那些志在深入研究统计建模或打算从事学术研究的人来说，这简直是如获至宝。它很少涉及那些花哨的、最新的机器学习算法的快速实现，而是扎扎实实地巩固了经典计量经济学和统计学中的核心支柱。对我个人而言，最宝贵的是它对模型诊断和残差分析的系统性处理，书中列举了大量的案例和图示来教导我们如何“审视”模型，而不是盲目地相信拟合优度指标，这种批判性思维的培养，是任何快速教程都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

不多说了，重修- -。

评分☆☆☆☆☆

回归分析至今为止读过的最好的教材，没有之一。

评分☆☆☆☆☆

我真的无敌喜欢这本书。喜欢到老师根本不要求看这本教材（用自己的ppt），我硬是把这本书给啃了一遍。 就是内容太多了，期末时间没安排好，没复习好没考好唉。

评分☆☆☆☆☆

现在机工出版社已经引进了，不然我们班一直用的都是复印的，电子版比较模糊，很不开心。这种书的英语还是很简单的，可以看看

评分☆☆☆☆☆

补标，四年前学的，太啰嗦了