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出版者:Prentice Hall

作者:John Preston

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-11-27

价格:USD 37.33

装帧:Paperback

isbn号码:9780130189363

丛书系列:

图书标签:

• Word 2000
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深入探索数据分析的广阔天地：一本关于高级统计建模与实践的指南 本书旨在为那些已经掌握了基础统计学原理和初步数据分析技能的读者，提供一个通往更复杂、更精深数据建模世界的坚实桥梁。它并非一本面向初学者的入门教材，而是为致力于在学术研究、商业智能或前沿科技领域中实现数据驱动决策的专业人士量身打造的进阶参考。 本书的核心内容聚焦于现代统计学和数据科学中最前沿、最具影响力的建模技术。我们将以严谨的数学基础为依托，同时强调这些模型的实际应用和解释，确保读者不仅“会用”，更能“理解其所以然”。 第一部分：回归分析的深度拓展与精修 本部分将对传统的线性回归模型进行全面的解构与重构，超越基础的最小二乘法，深入探讨在真实世界数据中常见的复杂情况。 1. 广义线性模型（GLMs）的精湛运用： 详细剖析泊松回归（用于计数数据）、负二项回归（处理过度离散问题）以及逻辑回归的深入应用。我们将重点讲解指数族分布的理论基础，并演示如何利用这些模型精确拟合非正态响应变量。其中，对Probit模型与Logit模型的底层差异及其在分类决策中的选择标准有细致的对比分析。 2. 非线性与半参数模型： 探讨当数据关系并非简单的直线形式时，如何应用非线性回归模型，特别是涉及到参数估计的迭代算法（如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt）。随后，我们将引入样条回归（Spline Regression），包括截断样条和自然三次样条，展示它们如何在不预设函数形式的情况下，灵活地捕捉数据中的非线性趋势，并讨论正则化样条在避免过拟合中的作用。 3. 面板数据分析的复杂性： 针对时间序列与截面数据结合的面板数据，本书将系统介绍固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的理论基础、检验方法（如Hausman检验）及其适用场景。特别地，对于动态面板数据，我们将深入探讨广义矩估计（GMM）方法，特别是Arellano-Bond估计器，以解决序列相关性和内生性问题。 第二部分：高维数据与正则化技术 随着数据规模的爆炸式增长，处理具有大量预测变量的数据集成为常态。本部分专注于管理多重共线性、特征选择和模型压缩的技术。 1. 正则化回归的基石： 详细阐述岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的原理。我们将深入探讨$L_2$范数和$L_1$范数惩罚项对模型系数的影响，并展示如何通过交叉验证来最优地选择正则化强度参数 $lambda$。 2. 弹性网络（Elastic Net）与稀疏性： 介绍Elastic Net如何结合$L_1$和$L_2$的优势，特别是在处理高度相关的特征组时，它表现出的优越性。我们将通过具体的案例，说明Elastic Net如何实现特征选择和系数收缩的平衡。 3. 维度缩减方法： 经典的主成分分析（PCA）将被置于更广阔的框架下讨论。我们不仅会讲解PCA的代数推导，还会将其与偏最小二乘法（PLS）进行对比，特别是当响应变量也需要被纳入考虑时，PLS的独特价值。 第三部分：时间序列分析的深度建模 本部分将引导读者超越基础的平稳性假设，掌握现代时间序列分析的核心工具，特别是用于金融和经济预测的复杂模型。 1. 自回归移动平均模型的深化： 在掌握ARIMA模型的基础上，重点讲解季节性ARIMA（SARIMA）的建模流程，包括季节性差分和季节性自回归/移动平均项的确定。 2. 波动率建模的革命： 针对金融时间序列中特有的波动率聚集现象，我们将详细介绍广义自回归条件异方差模型（GARCH）家族。内容涵盖标准GARCH(1,1)、带偏度或厚尾分布的GARCH模型，以及更复杂的EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH模型，用于捕捉“杠杆效应”。 3. 向量自回归（VAR）模型与协整分析： 当多个时间序列相互影响时，VAR模型是分析其动态交互的关键工具。我们将讲解如何确定VAR的最优滞后阶数、进行脉冲响应函数（IRF）分析和方差分解。对于非平稳序列，我们将引入格兰杰因果关系检验和协整理论（Engle-Granger两步法及Johansen检验），揭示长期均衡关系的存在。 第四部分：贝叶斯方法论与计算统计 本书将用一整部分来介绍统计推断的另一种强大范式——贝叶斯方法，并探讨其实践中不可或缺的计算工具。 1. 贝叶斯统计推断基础： 详细解释先验分布的选择、似然函数的构建以及如何通过贝叶斯定理得到后验分布。重点讨论共轭先验和非共轭先验的应用。 2. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 由于复杂模型后验分布的解析解通常不存在，MCMC成为核心。我们将深入讲解Metropolis-Hastings算法和吉布斯采样（Gibbs Sampling）的机制。更重要的是，本书将提供关于诊断MCMC收敛性的实用指南，包括Gelman-Rubin统计量和轨迹图的解读。 3. 分层（多水平）模型： 针对数据嵌套在不同组别（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）的情况，我们将介绍分层贝叶斯模型。这些模型能有效地处理组间异质性，并允许在低信息量组别中进行“部分汇集”（partial pooling）。 附录：模型评估与现代计算环境 本书最后一部分将提供关键的实践指导，确保读者能够将理论知识转化为可信赖的分析结果。 模型诊断与稳健性检验： 讨论残差分析的进阶技术（如QQ图、异方差检验），以及Bootstrapping（自助法）和Jackknife（刀切法）在估计参数标准误和区间时的应用。 模型选择标准： 深入比较AIC、BIC、以及更现代的WAIC（Widely Applicable Information Criterion）和LOO-CV（Leave-One-Out Cross-Validation）在比较不同复杂模型时的优劣。 实践工具与编程接口： 虽然本书的重点在于理论，但我们会提供关键统计软件（如R或Python的特定统计库）中实现这些高级模型的对应函数和调用范例，确保读者能够无缝过渡到实际操作层面。 本书面向的是拥有扎实数理基础，并渴望掌握下一代数据分析工具的严肃学习者。它要求读者具备微积分、线性代数和概率论的基础知识，旨在培养读者构建、评估和解释复杂统计模型的批判性思维和实践能力。阅读完本书，读者将能够自信地处理绝大多数现实世界中遇到的复杂数据结构和统计挑战。

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拿到《Learn Word 2000 and CD-ROM and Users Guide Package》这本书，我的第一反应就是，终于有一本教程，能够把Word 2000那些让人头疼的“怪癖”给讲明白了。我知道，很多用过Word的人都可能遇到过一些奇怪的问题，比如格式突然跑偏，或者某些功能就是不按预期工作。这本书的伟大之处就在于，它不仅教你如何使用，更教你如何“理解”Word 2000的底层逻辑。它会解释为什么会出现某些情况，以及如何有效地避免和解决它们。这本书的章节划分非常有创意，它不像其他教程那样死板地按照功能列表来，而是根据一些实际的应用场景来组织内容，比如“撰写商业信函的艺术”、“制作吸人眼球的演示文稿”等等，这样我一看就知道这本书能帮我解决什么样的问题，学习的动力也更足了。更棒的是，它在讲解过程中，会适时地给出一些“高级玩家”的秘籍，比如如何利用快捷键来提高效率，如何通过宏来实现自动化操作，这些都是我在日常工作中非常有用的技巧。CD-ROM里的资源也非常丰富，我尤其喜欢其中的一些案例库，里面有各种各样的模板和示例文件，我可以通过分析这些文件来学习别人是如何设计和排版的。这本书让我感觉，学习Word 2000不再是简单的技能学习，而是一种思维方式的提升，让我能够更聪明、更高效地使用这个强大的工具。

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我的天，拿到这本《Learn Word 2000 and CD-ROM and Users Guide Package》简直是我的救星！作为一个对电脑软件总是慢半拍的人，Word 2000对我来说曾经是一片神秘的领域，每次打开都觉得要面对一场硬仗。但这本书，它就像一位循循善诱的老师，一点一点地把我从零基础拉了起来。封面看起来朴实无华，但打开之后，那清晰的排版和逻辑严谨的章节设置立刻打消了我所有的顾虑。它不是那种枯燥乏味的说明书，而是真正地从“为什么”和“怎么做”的角度来引导你。比如说，它会先解释一个功能的用途，然后才告诉你具体的操作步骤，这让我能更好地理解，而不是死记硬背。CD-ROM里的内容更是锦上添花，那些演示动画太直观了，看到实际操作过程，很多之前卡住我的地方瞬间就茅塞顿开。我记得有一次，我需要做一个非常复杂的报告，里面有表格、图表、脚注，还有各种链接，之前我光是想想就头疼。但按照这本书的步骤，我一步一步地完成了，而且比我想象的要顺利得多。它还包含了很多实用的小技巧，比如如何快速调整页面格式，如何合并文档，这些都是平时我可能永远不会自己去探索但又极其有用的功能。这本书的语言也非常友好，没有太多晦涩的技术术语，即使是初学者也能轻松理解。它真的让学习Word 2000变得不再是一件令人畏惧的事情，反而成了一种乐趣。

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说起来，《Learn Word 2000 and CD-ROM and Users Guide Package》这本书，它给我的感觉，就像是为我量身打造的一个个人辅导项目。我一直是个对细节要求很高的人，尤其是在处理文档的时候，我希望能够精准地控制每一个元素的摆放和样式。以往我都是自己摸索，但总是感觉有些力不从心，效率也很低。这本书的出现，简直就是为我解开了多年的心结。它在讲解每一个功能的时候，都极其细致，不会遗漏任何一个细小的设置选项。我记得有一次，我想做一个带有多级列表的目录，之前我总是搞得一团糟，要么层级混乱，要么格式不统一。但看了这本书的讲解，我才明白原来Word里有那么强大的自动目录生成功能，而且可以通过样式来精细控制每一级的格式。它还提供了很多关于排版布局的深度技巧，比如如何利用网格线和对齐方式来创建专业级的文档，如何使用样式表来保持文档的整体一致性。CD-ROM里那些关于高级排版和页面设计的演示，更是让我大开眼界，我学会了如何使用文本框、图形、页眉页脚等元素来提升文档的美观度和专业感。这本书的知识密度非常高，但它的讲解方式却非常条理清晰，即使内容很深入，我也能一步一步地跟上。它真的让我对Word 2000的认识提升到了一个全新的高度。

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我一直认为，一本好的教程，应该能够激发读者的学习热情，而不是枯燥地灌输知识。《Learn Word 2000 and CD-ROM and Users Guide Package》恰恰做到了这一点。它的内容编排非常巧妙，不是那种流水账式的罗列，而是将看似复杂的Word功能，拆解成一个个易于理解的小模块。每一个章节的开始，都会有一个引人入胜的“问题引入”，例如“你是否遇到过文档排版混乱，难以修改的困境？”或者“想要在报告中加入精美的图表，但不知从何下手？”这样的开场白，瞬间就能引起读者的共鸣，让他们觉得这本书就是为自己量身定制的。接着，它会用生动形象的比喻和类比，将抽象的概念具体化，让我这个不擅长理工科思维的人也能够轻松理解。更值得一提的是，这本书的语言风格非常轻松幽默，读起来一点都不会感到疲惫。时不时出现的“小贴士”和“陷阱提醒”，更是像一位经验丰富的朋友在旁边指导，让我少走了很多弯路。CD-ROM里提供的各种练习文件和演示视频，更是让我爱不释手。我经常会跟着视频一步一步操作，然后尝试着自己完成练习，这种“学以致用”的感觉，让我对Word 2000的学习充满了成就感。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一本引导我探索Word 2000无限可能性的“探险指南”。

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说实话，当初买这套《Learn Word 2000 and CD-ROM and Users Guide Package》的时候，我并没有抱太大的期望，觉得市面上这类软件教程都大同小异，无非就是罗列功能和操作。然而，这本书的出现彻底颠覆了我的看法。它以一种更加“用户导向”的视角来编写，深刻理解了不同用户在实际使用Word过程中可能遇到的痛点和难题。它不仅仅是在教你“如何操作”，更是在教你“如何思考”和“如何解决问题”。比如，它并没有一开始就深入那些高级功能，而是循序渐进，先从最基础的文档创建、编辑、保存开始，然后慢慢引入格式化、图文混排，最后才涉及模板、宏等更复杂的内容。这种由浅入深的结构，让我在学习过程中感到非常自信，每掌握一个新技能，都能立刻感受到自己的进步。更让我惊喜的是，它在讲解过程中穿插了大量的真实案例，比如如何制作简历、如何写学术论文、如何设计邀请函等等，这些案例都非常贴近我们的实际工作和生活，让我立刻就能联想到自己可能遇到的场景，并学会如何运用Word来解决。CD-ROM里的资源也非常丰富，其中一些模板的实用性极高，我直接拿来就可以套用，省去了自己从零开始设计的时间。这本书的出现，让我对Word 2000的使用技巧有了质的飞跃，从一个“使用者”变成了一个“熟练运用者”，甚至可以说是一个“创意使用者”。

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