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出版者:Sage Pubns

作者:Foster, Jeremy/ Barkus, Emma/ Yavorsky, Christian

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:

价格:125

装帧:HRD

isbn号码:9781412900133

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好的，这是一份针对一本名为《深入理解与应用高级统计学》（Understanding and Using Advanced Statistics）的图书的详细内容简介，旨在涵盖该领域的核心主题和深度，但不包含您提供的具体书名本身。 --- 图书内容简介：高级统计学原理与实践 书名：深入理解与应用高级统计学 作者：[作者名/机构名] 页数：[预估页数] 导言：迈向数据科学的基石 在当今数据爆炸的时代，从基础的描述性统计和推断性统计的简单应用已远不足以应对复杂的现实问题。本书旨在为那些希望在定量分析领域迈上新台阶的研究人员、数据科学家和高级分析师提供一座坚实的桥梁，从基础概念深入到前沿的统计建模技术。我们摒弃了对基础概念的过度重复，而是将重点放在那些驱动现代科学发现和商业决策的核心统计学原理、方法论和计算实现上。 本书的结构设计遵循了从理论到实践、从经典到现代的逻辑。我们相信，对统计学概念的深刻理解必须建立在坚实的数学基础之上，同时辅以在真实世界数据中应用这些工具的能力。因此，本书内容被划分为五个核心部分，共同构建起一个全面且深入的高级统计学知识体系。 第一部分：统计推断的深化与拓宽 本部分是全书的理论基石，它将读者带离了基础统计学课程中常见的正态性假设的舒适区，进入更具鲁棒性和实用性的领域。 1. 概率论与统计基础的再审视： 我们从更严格的概率测度理论视角出发，探讨极限理论（如中心极限定理的更广泛形式）在描述复杂随机过程中的作用。重点讨论了统计推断的频率学派和贝叶斯学派的哲学分歧及其在实际应用中的权衡。 2. 检验统计量与功效分析的深度剖析： 除了传统的Z检验和t检验，本章深入探讨了检验统计量的构造原理，包括基于矩量、基于信息论（如似然比检验）的构建方法。我们详尽分析了假设检验的功效（Power）函数，以及如何进行前瞻性的样本量规划，以确保研究设计的统计效力。此外，对多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）的处理，从Bonferroni校正到更先进的False Discovery Rate (FDR) 控制方法，都进行了详尽的阐述和实例演示。 3. 大样本理论与渐近性质： 理解统计估计量的渐近性质是进行高阶推断的关键。本章聚焦于一致性（Consistency）、渐近正态性（Asymptotic Normality）和有效性（Efficiency）。我们将探讨如M-估计量、U-统计量等高级估计量的性质，以及它们在样本量趋于无穷大时的收敛行为。 第二部分：广义线性模型（GLMs）与非正态数据处理 现实世界的数据很少是服从理想正态分布的。本部分专门用于处理那些在传统线性模型框架下难以准确建模的响应变量。 1. GLM的理论框架与核心组件： 详细介绍了指数族分布（Exponential Family Distributions）的性质，这是GLM的数学核心。我们系统地分析了链接函数（Link Functions）的选择及其对模型解释力的影响，以及如何通过最大化对数似然函数来估计模型参数。 2. 常用GLM的深入应用： 逻辑回归（Logistic Regression）的深入： 不仅停留在二分类，更深入探讨了序数逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）和多项式逻辑回归（Multinomial Logistic Regression），并关注其系数的解释性。 泊松回归与负二项回归（Poisson and Negative Binomial Regression）： 重点对比了这两种处理计数数据的方法，特别是在处理过度离散（Overdispersion）问题时，负二项模型的优势和应用场景。 Gamma回归与其他分布： 探讨了处理连续且右偏数据（如收入、等待时间）的Gamma模型及其在方差结构建模上的意义。 3. 模型诊断与拟合优度检验： 对于GLMs，残差分析更为复杂。本章详细介绍了偏差残差（Deviance Residuals）、Pearson残差以及它们在识别模型误设和异常值中的作用。同时，探讨了AIC、BIC等信息准则在模型选择中的应用。 第三部分：方差结构与纵向数据分析 现代研究，尤其是在生物医学、金融和行为科学中，大量涉及重复测量和面板数据。本部分专注于如何正确建模数据内部的依赖结构。 1. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）的崛起： 全面介绍线性混合模型（LMMs）和广义线性混合模型（GLMMs）。区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的理论意义。重点解析了随机截距模型和随机斜率模型的建立与解释。 2. 协方差结构的建模： 深入探讨如何选择合适的协方差矩阵结构（如复合对称、自回归AR(1)、Unstructured）。讲解了最大似然法（ML）与限制最大似然法（REML）在参数估计中的差异和适用场景。 3. 广义估计方程（GEE）的地位： 作为处理相关数据的一种替代方案，GEE因其对随机效应分布假设的宽松性而具有重要地位。本章对比了GEE与GLMM的优劣，特别是在关注总体平均效应而非个体效应时GEE的适用性。 第四部分：高维数据与正则化技术 随着数据维度（特征数量 $p$）可能超过样本量（观测数量 $n$），传统最小二乘法面临崩溃。本部分聚焦于在“大数据”背景下保持模型稳定性和可解释性的现代方法。 1. 维度灾难与特征选择的挑战： 系统阐述维度灾难的数学根源。引入经典的特征选择方法（如逐步回归）的局限性，为正则化方法的引入做铺垫。 2. 核心正则化方法： 岭回归（Ridge Regression）： 详细推导L2惩罚项如何通过收缩系数来稳定模型方差。 Lasso回归： 深入探讨L1惩罚项实现变量选择的机制，并分析其统计性质。 弹性网络（Elastic Net）： 结合L1和L2的优势，处理高相关特征集时的性能优化。 3. 贝叶斯视角下的正则化： 将岭回归和Lasso回归与特定的先验分布联系起来（如岭回归对应高斯先验，Lasso对应拉普拉斯先验），从而在贝叶斯推断的框架下理解正则化参数的意义。 第五部分：非参数与半参数方法的探索 当数据的底层结构无法被预先设定的参数模型完美捕捉时，我们需要更灵活的工具。 1. 核平滑与密度估计： 从核函数（Kernel Functions）的选择到带宽（Bandwidth）的确定，本章介绍了非参数回归（如Nadaraya-Watson估计）和核密度估计（KDE）的原理和在可视化分析中的应用。 2. 广义可加模型（GAMs）： GAMs作为GLMs的延伸，允许将线性项替换为平滑函数（Smooth Functions）。详细讲解了如何使用样条（Splines，如B-样条和样条）来拟合非线性关系，同时保持模型的可解释性，并通过惩罚项控制平滑程度。 3. 机器学习中的统计思维： 我们将统计学的核心思想嵌入到现代机器学习算法中。重点分析了随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines）的统计学基础，探讨偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在这些集成学习方法中的体现，以及如何利用统计工具（如置信区间估计、特征重要性评估）来增强模型的可靠性。 --- 适用读者对象： 本书为研究生阶段及以上水平的统计学、数据科学、生物统计学、经济学、工程学以及需要进行严格定量分析的科研人员设计。读者应具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，并熟悉基础的回归分析。 本书特色： 深度与广度并重： 理论推导严谨，同时配有丰富的应用案例和代码示例（[此处通常会提及使用R/Python等语言进行演示]）。 强调模型选择与诊断： 将模型有效性评估视为与模型拟合同等重要的一环。 连接经典与前沿： 确保读者不仅掌握了传统方法的“是什么”，更能理解现代方法的“为什么”和“如何做”。 通过系统学习本书内容，读者将能够自信地驾驭和解释最复杂的数据集，并设计出具有高度统计效力的研究方案。

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作为一名跨学科研究者，我经常需要在不同的研究领域之间切换，而统计学无疑是连接这些领域的通用语言。我发现，在进行一些复杂的实验设计和数据分析时，我往往会遇到一些瓶颈，而这些瓶颈的突破，需要更深层次的统计学知识。这本书的标题——“Understanding And Using Advanced Statistics”——正是我的当务之急。我希望能通过这本书，掌握那些在我的研究中能够发挥关键作用的统计方法。比如，在进行社会科学研究时，我需要理解并运用因果推断的统计方法，来更准确地评估干预措施的效果；在进行生物医学研究时，我需要了解如何在处理基因组学数据时应用多重检验的校正方法。我希望这本书能够提供清晰的理论解释，以及如何在实际的研究项目中应用这些方法。我更看重的是，这本书能否提供一些关于如何选择最适合特定研究问题的统计模型，以及如何进行模型验证的指导。我经常会面临这样的挑战：面对复杂的数据结构和研究目标，我需要快速而准确地判断哪种统计工具是最有效的。我希望这本书能够帮助我建立起这种“统计直觉”，让我能够更自信地设计实验，更有效地分析数据，从而在我的跨学科研究中取得更大的突破。

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在我看来，一本真正优秀的统计学书籍，不应该仅仅是知识的传递，更应该是思维方式的启迪。我之所以选择“Understanding And Using Advanced Statistics”，是因为我深知在当今数据驱动的时代，掌握更高级的统计学技能，不仅仅是为了完成学术任务，更是为了培养一种严谨、科学的思维模式。我渴望了解那些能够帮助我深入洞察数据背后复杂联系的统计方法，比如在机器学习领域广泛应用的各种回归模型和分类算法，以及它们在统计学上的根基。我希望这本书能够帮助我理解这些算法的工作原理，而不仅仅是停留在调包使用的层面。我尤其关注书中关于模型评估和选择的内容，这对我来说是至关重要的，因为只有通过严谨的模型评估，才能确保我的分析结果是可靠的，并且具有实际的指导意义。我希望这本书能够提供一些关于如何处理“缺失数据”和“异常值”的先进策略，这些是在实际数据分析中经常会遇到的挑战。我期待这本书能够带领我走进更广阔的统计学世界，让我能够用更科学、更强大的工具来解决我工作和研究中遇到的各种复杂问题，并且从中获得更深刻的理解和更愉悦的体验。

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在我的职业生涯中，数据分析已经从一个辅助技能，逐渐演变成一个核心竞争力。尤其是在金融领域，对风险的精确量化和对市场趋势的深入洞察，都离不开高级统计学的支持。我一直在寻找一本能够系统地提升我在这方面能力的著作。这本书的标题，“Understanding And Using Advanced Statistics”，让我对其寄予厚望。我期待它能够帮助我深入理解那些在风险管理、投资组合优化、甚至是量化交易策略中至关重要的统计模型。例如，我非常希望了解如何在实际操作中应用时间序列分析中的ARCH/GARCH模型来预测波动性，或者如何利用蒙特卡洛模拟来评估金融衍生品的定价和风险。我关注的不仅仅是理论的框架，更是如何将这些理论模型转化为可操作的计算程序，并且如何解读和评估模型的有效性。我希望能从书中找到关于如何处理金融数据特有的一些问题，例如非平稳性、重尾分布等，以及相应的统计处理方法。这本书是否能提供一些在金融数据分析领域具有代表性的案例，并将统计理论与实际应用紧密结合，是我非常看重的。如果它能帮助我建立起一套更严谨、更科学的金融数据分析体系，那么它将对我未来的职业发展产生深远的影响。

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老实说，我选择这本书完全是出于一种“知不足”的紧迫感。在我的工作中，我经常会遇到一些棘手的分析问题，基础的回归分析和t检验已经无法满足我对数据深层次的挖掘需求。我看到很多同行在分析复杂的数据集时，都能运用一些我尚不熟悉的统计工具，例如多层线性模型、结构方程模型，甚至是更前沿的机器学习算法在统计推断中的应用。这让我感到压力很大，仿佛我正被甩在后面。这本书的标题“Understanding And Using Advanced Statistics”就像一盏明灯，指引了我前进的方向。我非常看重“Understanding”这个词，因为我不是想成为一个只会照搬公式的“代码敲手”，而是想真正理解这些高级统计方法的内在逻辑，知道它们是在解决什么样的问题，以及在什么条件下最适合使用。同时，“Using”这个词也表明了这本书的实用性，我迫切需要学习如何将这些理论知识转化为实际操作，尤其是在统计软件的应用方面。我希望这本书能够提供详实的步骤和代码示例，让我能够快速上手，并将这些方法应用到我的数据分析实践中。我还在考虑，书中是否会涵盖关于模型诊断和选择的内容，这对我来说至关重要，因为正确地选择和诊断模型是保证分析结果可靠性的基础。我希望这本书能够帮助我建立起一套更系统、更完善的统计分析框架，让我能够更自信地面对各种复杂的数据挑战，并从中发现更有价值的信息。

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这本书的封面设计就足够吸引眼球，那种沉静而又充满智慧的蓝紫色调，仿佛预示着即将踏入的知识殿堂。拿到这本书的那一刻，我感觉它不仅仅是一本统计学教材，更像是一把钥匙，等待着我去解锁那些深邃而精妙的统计奥秘。我的初衷是为了在我的学术研究中更进一步，能够熟练运用那些更高级的统计方法来分析我的实验数据，从而获得更具说服力的结论。我知道，在科研的道路上，仅仅掌握基础统计知识是远远不够的，很多前沿的理论和模型都依赖于对高级统计方法的理解和应用。因此，当我看到这本书的标题时，我的内心是无比激动的。我期待着它能带我走出统计学的“舒适区”，去探索那些更复杂、更具挑战性的领域。这本书不仅仅是理论的堆砌，我更希望它能提供大量的实际案例和操作指导，让我能够将学到的知识融会贯通，应用到我自己的研究项目中。我希望这本书能够清晰地阐述每一个统计概念的由来和意义，不仅仅是告诉“怎么做”，更能解释“为什么这么做”，这样我才能真正理解其背后的逻辑，并根据实际情况灵活运用。我还在思考，这本书的案例是否会涉及我所在的学科领域，如果是，那将是莫大的幸运。如果不是，我也会努力去理解那些通用性的统计原理，并尝试将其迁移到我的研究中。这本书的质量，不仅仅体现在内容上，也体现在其排版、语言和易读性上。我希望它能够逻辑清晰，语言流畅，避免使用过于晦涩难懂的术语，或者在必要时提供详细的解释。我期待它能成为我学术生涯中一本不可或缺的工具书，一本能够伴我成长的良师益友。

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我是一名对数据分析充满热情的研究生，尤其是在我的研究领域，量化分析是不可或缺的一部分。我一直在努力寻找一本能够帮助我系统学习和掌握高级统计方法的书籍。市面上充斥着各种统计学书籍，但很多要么过于理论化，要么过于程式化，很难找到一本既能深入讲解理论精髓，又能强调实际操作技巧的书籍。当我注意到“Understanding And Using Advanced Statistics”这本书时，它立刻引起了我的注意。我特别欣赏它的标题中强调的“理解”和“使用”，这意味着它不仅仅是传授知识，更是希望我能够掌握这些知识并将其应用到实际问题中。我希望这本书能够涵盖那些我目前还比较陌生的统计技术，比如一些非参数检验的进阶应用，或者在时间序列分析、纵向数据分析等方面更深入的探讨。我非常期待书中能够提供一些真实世界的数据集，并指导我如何使用常见的统计软件（如R或Python）来执行这些高级分析。一个好的统计学教程，不仅要解释“是什么”，更要解释“为什么”，以及“何时使用”。我希望这本书能够帮助我建立起对不同统计方法背后假设和适用条件的清晰认识，避免“盲目使用”而导致错误的结论。此外，我还希望这本书能包含一些关于如何解读复杂统计结果的技巧，以及如何将这些结果有效地呈现给非统计学背景的读者。这将极大地提升我科研成果的沟通效率和影响力。

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我一直认为，统计学是连接科学理论与现实世界的重要桥梁。我的研究领域涉及复杂的实验设计和数据分析，而基础的统计方法常常不足以支撑我所面临的挑战。因此，我一直在寻找一本能够帮助我掌握更高级统计技术的书籍。这本书的标题——“Understanding And Using Advanced Statistics”——恰好符合我的需求。我希望这本书能够深入浅出地讲解统计学中的关键概念，例如在研究因果关系时，如何正确运用倾向性评分匹配或双重差分法；在处理纵向数据时，如何选择合适的混合效应模型。我特别看重书中关于“使用”的指导，因为理论的学习最终需要转化为实际的操作。我希望书中能够提供详细的代码示例，指导我如何使用主流的统计软件来执行这些高级分析，并且能够清晰地解释每一步操作的意义。我还希望这本书能够帮助我理解如何进行模型诊断和选择，以及如何正确地解读复杂的统计输出。如果这本书能够帮助我建立起一套更系统、更严谨的统计分析框架，那么它将对我未来的科研工作产生深远的影响，让我能够更自信地探索数据中的奥秘。

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我是一名对未知充满好奇的学习者，对统计学这门严谨而又充满魅力的学科更是如此。我并非统计学专业的科班出身，但我的研究工作却离不开对数据的深入分析。我一直在寻找一本能够系统地引导我从基础迈向高级统计学的书籍，而“Understanding And Using Advanced Statistics”的标题，让我看到了希望。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，带领我理解那些令人生畏的高级统计概念。我希望它能够从最基础的原理讲起，逐步深入到更复杂的模型和技术，并且在每一个阶段都提供清晰易懂的解释和详实的案例。我尤其看重的是“Using”这个词，它意味着这本书将不仅仅是理论的讲解，更会包含实际操作的指导。我期待书中能够提供大量的代码示例，最好是使用当前主流的统计软件，比如R或者Python，这样我才能将学到的知识立即付诸实践。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的统计分析流程，从数据预处理，到模型选择，再到结果解释，每一步都能够清晰明了。我渴望通过这本书，能够用更专业、更精细的统计方法来武装自己，从而在我的学术研究中取得更大的成就。

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对于我而言，一本好的统计学书籍，其价值在于能否真正解决我在实际工作中所遇到的瓶颈。我是一名在市场调研行业工作的分析师，数据是我的生命线，而如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，直接关系到我工作的成败。近来，我发现传统的统计方法在解释一些复杂的市场行为时显得力不从心。例如，在评估品牌影响力和消费者忠诚度时，我需要更精细的模型来捕捉多重变量之间的动态关系，以及用户在不同时间点上的行为变化。这本书的标题——“Understanding And Using Advanced Statistics”——精准地击中了我的痛点。我希望它能带我走进那些我目前还不太熟悉的统计分析领域，比如路径分析，或者在用户分群中应用更复杂的聚类算法。我尤其关心书中关于如何将理论统计模型与实际业务问题相结合的指导。我需要的不仅仅是公式和算法，更是如何根据具体的业务场景，选择最合适的统计方法，然后通过可执行的代码将其转化为分析结果。我希望书中能够提供一些关于如何处理“非正态分布”数据，或者如何进行“多重共线性”诊断的实用技巧，这些都是我在实践中经常遇到的难题。我期望这本书能让我成为一个更出色的数据分析师，能够更深入地理解数据背后隐藏的规律，并为我的决策提供更强有力的支持。

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在我的职业生涯中，我一直在努力寻求提升数据分析能力的途径，而“Understanding And Using Advanced Statistics”这本书的出现，无疑正是我所需要的。我曾尝试过阅读一些更专业的统计学书籍，但往往因为其过于晦涩的语言和抽象的理论而望而却步。这本书的标题，强调了“理解”和“使用”，这让我觉得它可能更具实用性和可读性。我希望这本书能够帮助我深入理解那些在我的工作中非常重要的统计概念，例如在进行市场预测时，如何运用更复杂的回归模型来捕捉变量之间的非线性关系，或者在进行客户行为分析时，如何应用更高级的聚类算法来划分不同的客户群体。我非常期待书中能够提供一些实际的应用案例，并且详细介绍如何使用统计软件来实现这些分析，这样我才能将学到的知识直接应用到我的工作中。我还需要了解如何进行模型诊断，以及如何根据实际情况对模型进行调整，以获得更可靠的分析结果。我希望这本书能够帮助我克服在数据分析方面遇到的瓶颈，让我能够更自信地从数据中提取有价值的信息，为我的工作提供更专业的支持。

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