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出版者:Thomson Learning

作者:Ryan, Barbara F./ Ryan, Thomas/ Joiner, Brian L./ Cryer, Jonathan D.

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 119.72

装帧:Pap

isbn号码:9780534496005

丛书系列:

图书标签:

Minitab
统计分析
数据分析
统计软件
数据挖掘
实验设计
质量控制
回归分析
假设检验
统计方法

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具体描述

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深度探索现代数据分析与统计建模：超越基础的实践指南图书名称：统计建模与高级数据挖掘实战图书简介：本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的统计建模和数据挖掘方法论，重点聚焦于如何将复杂的理论概念转化为可执行的商业洞察和科研成果。它并非对基础统计学原理的简单回顾，而是建立在坚实基础之上，引导读者直面真实世界数据中存在的挑战，如高维数据处理、非线性关系建模、时间序列的复杂依赖性以及模型的可解释性与稳健性评估。第一部分：现代统计建模的理论基石与方法论革新 (约 400 字) 本书开篇便对当前数据科学领域的主流建模范式进行了批判性审视。我们不再满足于传统的线性回归框架，而是深入探讨了广义线性模型（GLMs）的扩展，包括泊松回归、负二项式回归在计数数据和稀疏数据分析中的应用。随后，重点转向非参数方法，例如样条回归和平滑技术，用以捕捉数据中隐藏的非线性趋势，避免过度简化带来的信息损失。在模型选择与评估方面，本书强调了信息准则（AIC、BIC）的局限性，并详细阐述了基于重采样（Resampling）的方法，特别是交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化能力评估中的核心地位。我们提供了构建稳健模型选择流程的详细步骤，涵盖了偏差-方差权衡的实际操作技巧。此外，本书对贝叶斯统计学的原理进行了深入介绍，并提供了在实际问题中使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行参数估计和后验分布推断的实践指南，尤其适用于小样本或存在强先验知识的场景。第二部分：高维数据、机器学习与预测建模的融合 (约 550 字) 面对现代数据集的普遍特征——维度远超样本量——本书将大量篇幅用于介绍正则化技术。我们系统地比较了 Ridge、Lasso 和 Elastic Net 在特征选择和多重共线性处理中的优劣。重点不再仅仅是计算系数，而是如何利用这些惩罚项来构建更具解释性和稳定性的预测模型。随后，本书深入探讨了集成学习的艺术与科学。从 Bagging（如随机森林）到 Boosting（如 AdaBoost、梯度提升机 GBM），我们不仅解释了它们如何通过组合多个弱学习器来显著提高预测精度，还提供了参数调优的精细化策略，如学习率、树的深度和子样本比例的敏感性分析。对于深度学习基础部分，本书侧重于对浅层神经网络在结构化数据分析中的应用，强调激活函数的选择、正则化（Dropout）的应用以及损失函数的定制化，确保读者能够理解这些技术如何服务于统计推断和预测任务，而非仅仅停留在“黑箱”操作层面。此外，本书引入了判别分析（LDA、QDA）和支持向量机（SVM），并将其置于分类问题的整体框架下进行比较，着重分析了核函数选择对决策边界的影响，以及如何根据数据分布特性选择最合适的分类器。第三部分：时间序列分析与复杂依赖结构建模 (约 400 字) 时间序列分析是本书的另一核心支柱。我们从经典的时间序列分解入手，迅速过渡到现代的自回归整合移动平均（ARIMA）模型的严格构建流程，包括平稳性检验（如 ADF 检验）和偏自相关函数（PACF）的应用。本书的亮点在于对高阶和多变量时间序列的处理。对于季节性强或非平稳数据，我们详细介绍了 SARIMA 和趋势分解模型。更进一步，我们探讨了向量自回归（VAR）模型在分析相互关联的时间序列系统中的应用，并提供了格兰杰因果关系检验的实际操作演示，用以揭示变量间的动态影响顺序。对于金融和经济数据中常见的波动率聚类现象，本书引入了广义自回归条件异方差（GARCH）模型族，帮助读者准确地量化和预测风险。第四部分：模型诊断、解释性与应用场景 (约 150 字) 构建模型只是第一步，本书最后强调了模型验证与可解释性的重要性。我们提供了一套系统的诊断流程，包括残差分析、异方差性检验、多重共线性诊断，以及如何使用影响力统计量（如 Cook's Distance）来识别和处理异常值。对于复杂模型，我们介绍了 SHAP 值和 LIME 等新兴工具，确保读者能够将模型的预测能力转化为业务决策者可以理解的洞察。本书的最终目标是培养读者构建、验证和解释稳健统计模型的全流程能力。