An Introduction to Modern Catagorical Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications (CA)

作者:Jeroen K. Vermunt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-04

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761955764

丛书系列:

图书标签:

• Categorical Data Analysis
• Modern Statistics
• Data Analysis
• Statistics
• Categorical Variables
• Modeling
• R
• Applied Statistics
• Biostatistics
• Machine Learning

《现代范畴数据分析导论》旨在为研究人员、数据科学家和统计学爱好者提供一个深入理解和应用范畴数据分析方法的全面指南。本书将引导读者从基础概念出发，逐步深入到复杂的统计模型，涵盖了范畴数据分析领域的核心理论、技术和实际应用。 本书内容概述： 第一部分：基础概念与准备 引言： 介绍范畴数据的特性，解释为何需要专门的分析方法，并概述本书的结构和目标读者。 数据类型与测量尺度： 详细阐述名义尺度、有序尺度等范畴数据测量尺度的特点，以及不同数据类型在分析中的意义。 数据收集与预处理： 讨论如何有效地收集范畴数据，包括问卷设计、抽样方法等。重点介绍数据清洗、缺失值处理、数据转换等预处理步骤，确保数据质量。 描述性统计： 讲解如何使用频率表、比例、交叉表等工具来描述范畴数据的分布特征。介绍可视化技术，如条形图、堆积图、马赛克图等，直观展示数据模式。 第二部分：单变量与双变量分析 单变量范畴数据分析： 卡方拟合优度检验： 学习如何检验单个范畴变量的观测频率是否与理论频率一致。 泊松分布与二项分布： 探讨这些离散概率分布在建模计数型范畴数据中的作用。 比例与置信区间： 计算和解释单比例的置信区间，评估样本比例的可靠性。 双变量范畴数据分析： 列联表分析： 深入理解二维和多维列联表，学习如何度量两个变量之间的关联强度。 卡方独立性检验： 学习如何检验两个范畴变量之间是否存在统计学上的关联。 Fisher精确检验： 在小样本情况下，介绍更为稳健的精确检验方法。 关联度量： 探索各种关联度量，如Phi系数、Cramer's V、Kendall's tau、Spearman's rho等，并讨论它们的适用范围和解释。 序数变量的关联： 专门讨论处理有序范畴变量时，如何选择合适的关联度量和检验方法。 第三部分：多变量统计模型 逻辑回归模型： 二元逻辑回归： 详细介绍如何使用逻辑回归模型预测二元结果变量，并解释回归系数的含义（Odds Ratio）。 多元逻辑回归： 扩展到处理多个预测变量（包括范畴型和连续型）的情况。 有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）： 学习如何建模具有内在顺序的因变量，如 Likert 量表数据。 多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）： 介绍如何处理无序的、三个或更多类别的因变量。 泊松回归与负二项回归： 泊松回归： 适用于对计数数据建模，解释泊松回归系数的含义（Rate Ratio）。 负二项回归： 当计数数据存在过度离散（overdispersion）时，介绍负二项回归作为泊松回归的替代。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： GLMs框架： 将逻辑回归、泊松回归等统一在GLMs框架下，理解它们共同的理论基础。 连接函数（Link Functions）与方差函数（Variance Functions）： 深入理解GLMs中的关键组件。 条件逻辑回归（Conditional Logistic Regression）： 匹配数据分析： 讨论在匹配研究设计中，如何使用条件逻辑回归控制混淆因素。 第四部分：高级主题与应用 模型诊断与选择： 残差分析： 学习如何评估模型的拟合优度，包括 Pearson 残差、deviance 残差等。 信息准则（AIC, BIC）： 介绍如何使用这些准则来比较和选择最优模型。 模型验证： 讨论交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。 贝叶斯方法在范畴数据分析中的应用： 贝叶斯逻辑回归： 介绍使用贝叶斯框架进行逻辑回归分析，并解释先验、后验分布的含义。 MCMC方法： 简要介绍马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在贝叶斯推断中的作用。 纵向范畴数据分析： 广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEEs）： 介绍GEEs用于分析重复测量或聚集的范畴数据，关注总体平均效应。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 学习使用混合效应模型来同时处理固定效应和随机效应，分析具有层级结构的范畴数据。 主题建模与文本挖掘： Latent Dirichlet Allocation (LDA)： 介绍LDA等主题模型，用于从大规模文本数据中发现潜在的主题结构。 文本数据的预处理与分析： 讨论文本数据的特征提取、降维和可视化。 实际案例研究： 医学统计： 分析疾病发生率、治疗效果等。 市场调研： 研究消费者行为、产品偏好等。 社会科学： 分析投票行为、教育成就等。 其他领域： 展现范畴数据分析在环境科学、工程学等领域的应用。 本书特色： 理论与实践并重： 既提供扎实的理论基础，又辅以大量真实世界的数据集和代码示例（如 R 语言），帮助读者将理论应用于实践。 循序渐进： 内容组织清晰，从基础到高级，适合不同背景的读者。 概念深入浅出： 复杂的统计概念会通过直观的解释和图示来阐明，降低学习难度。 覆盖广泛： 涵盖了当前范畴数据分析领域最常用和最重要的统计模型与技术。 面向未来： 包含了一些前沿的研究方向和应用领域，激发读者的进一步探索。 通过学习《现代范畴数据分析导论》，读者将能够自信地处理和解释各种范畴数据，做出更明智的决策，并在各自的研究和工作中取得突破。

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这本书的封面设计相当引人注目，简约中透露着一种沉静的学术气质，拿到手里就能感受到它作为一本专业教材的分量。我尤其欣赏它在逻辑构建上的严谨性，从基础概念的铺陈到复杂模型的推导，每一步都衔接得自然流畅，仿佛作者在用最清晰的语言为读者绘制一张通往高深领域的路线图。我过去在处理一些复杂的数据集时，总是感觉理论框架不够扎实，理解得也比较零散，这本书在这方面起到了很好的引导作用。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深入地解释了“为什么这么做”，这种对底层原理的深挖，对于想要真正掌握数据分析精髓的人来说，是极其宝贵的。书中的图表和插图也选取得恰到好处，它们不是简单的装饰，而是作为理解抽象概念的视觉辅助工具，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。整体来看，这本教材展现了一种对知识体系化梳理的匠心，它让人感觉自己不是在被动接收信息，而是在主动构建一个坚实的知识大厦。对于初学者来说，它可能需要一些耐心去啃读，但对于有一定基础希望系统化提升的人而言，这本书无疑提供了一个近乎完美的平台。

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如果用一个词来概括这本书给我的整体感受，那便是“完整性”。它没有遗漏任何一个关键的环节，从数据采集的初步清理到复杂模型的部署与验证，整个分析流程被描绘得淋漓尽致。我特别赞赏它对现代计算工具在分析中所扮演角色的平衡讨论，它既强调了理论基石的不可动摇性，也展现了如何利用前沿的计算资源来解决实际问题。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富、学识渊博的导师进行一对一的辅导，他总能在你感到困惑的关键点上，提供精准而及时的指引。这本书的引用和参考文献列表也极其详尽，为我后续的深入研究指明了清晰的方向，体现了作者严谨的学术态度和对前人研究成果的尊重。总而言之，这是一部经得起时间考验的经典之作，它不仅是学习数据分析方法的教科书，更是一部培养严谨分析思维的指南。我强烈推荐给所有致力于在这个领域深耕的人。

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坦率地说，这本书的难度是存在的，它绝非一杯甜腻的下午茶，更像是一杯需要细细品味的浓缩咖啡。对于完全没有统计学或高等数学基础的读者，开篇可能会感觉有些吃力，因为它毫不避讳地引入了必要的数学背景知识。然而，正是这种对基础的坚守，使得这本书能够提供远超一般入门书籍的深度。我个人认为，这本书非常适合那些已经掌握了基础统计知识，并渴望向专业数据科学家或研究人员迈进的读者。它挑战了我的思维定式，迫使我去重新审视一些我过去以为自己已经完全理解的概念。比如，书中对某些经典统计假设的深入剖析，让我意识到过去许多快速结论的得出可能存在着隐藏的漏洞。它教会我如何批判性地看待数据分析的“标准答案”，并鼓励读者去探索数据背后的真正驱动力，而不是仅仅满足于跑出一个P值。这种培养深度批判性思维的能力，是任何一本优秀教材的最高价值所在。

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这本书的语言风格有一种令人安心的沉稳感，它不像某些畅销书那样追求哗众取宠的表达，而是用一种非常克制、精确的措辞来构建论点。阅读过程中，我常常能体会到作者对这门学科深厚的敬畏之心，每一个词语的选择都经过了仔细的推敲，以确保表达的无歧义性。这种严谨的态度，潜移默化中也影响了我的思维方式。我发现自己开始在日常的工作交流中，也更加注重用词的精准度，避免使用模糊的概括性语言。这种治学态度的熏陶，或许是这本书最不易察觉，却也最持久的影响力所在。此外，该书的编排也体现了极高的专业素养，章节间的逻辑过渡极为平滑，没有那种为了凑页数而强行增加内容的灌水感。每一部分的内容都像是经过精雕细琢的砖块，紧密地契合在一起，共同支撑起整个知识体系的宏大结构。对于追求学术纯粹性和方法论清晰度的读者来说，这种写作风格简直是如沐春风。

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我最近尝试将书中的一些高级统计方法应用到我的实际项目中，结果令人惊喜。这本书的实用性远超出了我的预期，它巧妙地平衡了理论的深度与实践的广度。与其他一些偏重纯理论的著作不同，这本书非常注重案例分析的真实性和多样性。每一个章节的理论介绍后，紧跟着的往往是一系列精心挑选的、涵盖不同行业背景的例子，这使得抽象的数学公式瞬间变得鲜活起来，也让我能够更直观地理解在何种情境下应该选用哪种特定的分析工具。特别是关于模型选择和假设检验的部分，作者的阐述细致入微，避免了许多教科书上常见的“黑箱操作”问题。我特别喜欢它在讨论模型局限性时的坦诚态度，没有将任何一种方法神化，而是客观地指出了其适用范围和潜在的风险。这对我这种需要向决策层汇报分析结果的人来说，至关重要，因为它教会了我如何更负责任地解读数据，如何清晰地阐述分析结果的边界条件。这本书绝对是那种读完一遍后，还会时不时地翻回去查阅特定技巧的“工具书”。

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