Mixed-Effects Models in S and S-PLUS (Statistics and Computing) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:José C. Pinheiro

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2009-04-15

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781441903174

丛书系列:Statistics and Computing

图书标签:

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好的，这是一本关于应用统计学、多元数据分析与实验设计的图书简介，其内容完全围绕该主题展开，与您提到的《Mixed-Effects Models in S and S-PLUS》一书的特定内容无关： --- 书籍名称：《高级多元数据建模与应用统计推断》 简介 本书旨在为研究人员、高级学生和专业统计师提供一套全面且深入的理论框架与实际操作指南，以应对现代科学研究中普遍存在的复杂数据结构和多层次依赖性问题。我们聚焦于非独立观测数据的处理、高维数据的降维策略、时间序列与空间数据的建模技术，以及基于模拟的推断方法。本书的核心目标是培养读者从数据获取、模型选择、参数估计到结果解释的完整统计思维链条，强调统计模型的实用性和解释性，而非仅仅停留在数学推导层面。 全书内容结构严谨，理论阐述清晰，并辅以大量真实世界案例和现代计算工具的应用实例，确保读者能够将所学知识直接应用于其科研或业务挑战中。 --- 第一部分：复杂数据结构的统计基础与准备 本部分为后续高级建模打下坚实的理论和实践基础，重点关注数据质量、探索性分析以及处理非独立性的初步方法。 第一章：现代统计建模的范式转变与挑战 从经典回归到现代多层结构： 探讨线性模型（OLS）的局限性，特别是在数据存在分组、重复测量或空间自相关时的偏差与效率问题。 数据异质性与结构化误差： 介绍方差分量、随机效应与固定效应的根本区别，以及如何识别数据中潜在的嵌套或交叉结构。 探索性数据分析（EDA）的高级技术： 强调使用可视化工具（如散点图矩阵、条件密度图、残差图谱）来揭示数据中的非线性、异方差性和多重共线性，为模型选择提供直观依据。 第二章：数据预处理、缺失值处理与重采样技术 数据清洗与转换的策略： 讨论数据规范化、Box-Cox转换在高斯假设下的作用，以及异常值检测与处理的最佳实践。 缺失数据机制的分类与应对： 深入分析完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（NMAR）的统计含义。详细介绍多重插补（Multiple Imputation, MI）的原理、实施步骤及其在不同分析中的应用。 重采样方法的威力： 详细阐述Bootstrap（自助法）和Jackknife（刀切法）在估计参数标准误、构建置信区间以及模型稳健性检验中的应用，尤其是在理论分布难以确定的情况下。 --- 第二部分：高维数据处理与降维技术 随着大数据时代的到来，如何从高维特征集中提取有效信息成为关键。本部分专注于如何高效、有意义地简化数据集。 第三章：主成分分析（PCA）与特征提取 PCA的几何意义与代数基础： 解释如何通过特征值分解来找到数据方差最大的方向。 超标准化与奇异值分解（SVD）： 在不同尺度数据下的应用，以及SVD在矩阵重构中的作用。 非线性降维导论： 简要介绍流形学习（如Isomap, LLE）的概念，及其在处理复杂非线性关系数据时的潜力。 第四章：因子分析（FA）与潜在结构建模 探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）： 区分两者的目的，并重点讲解最大似然估计和最小残差平方估计在因子载荷估计中的应用。 因子旋转方法： 详细对比正交旋转（如Varimax）与斜交旋转（如Oblimin）对结果解释的影响，并提供旋转标准的选择准则。 项目反应理论（IRT）的统计基础： 在教育测量和心理计量学中，如何利用二分或多级项目反应模型来评估潜在特质。 --- 第三部分：广义回归模型与非正态数据分析 本部分扩展了对标准线性模型的假设限制，引入处理非连续、非正态响应变量的方法。 第五章：广义线性模型（GLM）的深度应用 指数族分布的统一框架： 系统回顾泊松分布、负二项式分布、伽马分布等在回归建模中的应用。 链接函数与指数族： 深入探讨Logit, Log, Inverse等链接函数如何将线性预测器与响应变量的期望联系起来，并强调模型诊断（如Deviance残差分析）。 负二项式回归： 专门用于处理计数数据中的过度离散问题，并与泊松回归进行严格的似然比检验比较。 第六章：生存分析与事件发生时间建模 删失数据（Censoring）的处理： 介绍右侧删失的统计含义，以及Kaplan-Meier估计量的非参数性质。 Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）： 详细讲解半参数模型的建立、协变量效应的解释，以及比例风险假设的检验（如Schoenfeld残差）。 参数生存模型： Weibull和Log-logistic模型的适用场景及其参数解释。 --- 第四部分：时间序列与空间计量模型 本部分专注于处理具有时间依赖性或地理依赖性的数据，这是许多宏观经济学、环境科学和流行病学研究的核心挑战。 第七章：经典时间序列分析与波动性建模 平稳性检验与差分操作： ADF检验和KPSS检验的应用，以及如何通过差分达到平稳性。 ARIMA模型的系统构建： 从识别（ACF/PACF）到参数估计（最小二乘法与最大似然法）的完整流程。 条件异方差性与GARCH族模型： 介绍如何使用ARCH、GARCH、EGARCH模型来捕捉金融时间序列中的波动集群效应。 第八章：空间计量经济学的导论与模型选择 空间依赖性的度量： Moran's I统计量的计算与解释，以及局部指示器（LISA）在识别热点和冷点中的应用。 空间回归模型： 详细介绍空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）的数学结构和估计方法（如最大似然估计）。 模型诊断与选择： 如何使用空间残差检验和信息准则来确定最佳的空间结构。 --- 第五部分：计算统计学与高级推断方法 本部分侧重于现代计算工具的使用和对复杂模型的稳健推断。 第九章：贝叶斯统计推断基础 贝叶斯定理与先验分布的选择： 讨论共轭先验、非信息先验和弱信息先验的构建哲学。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 详细解释Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的工作原理。 模型收敛诊断与后验分析： 使用Gelman-Rubin统计量等工具评估MCMC链的混合情况，以及如何从后验分布中提取推断结果。 第十章：统计计算环境的集成应用 现代统计软件的脚本化操作： 通过实际代码示例（如R语言或Python的特定库）展示如何实现前述所有模型，强调代码的可重复性。 模型比较的先进工具： 介绍Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及留一交叉验证（LOOCV）在模型选择中的应用。 偏差校正与稳健标准误的计算： 介绍Huber-White稳健标准误，及其在放松模型特定假设时对推断的支撑作用。 --- 目标读者 本书适合对深入理解统计模型的内在机制有需求的统计学、经济学、生物统计学、社会科学、工程学等领域的研究生、博士后及专业分析师。读者应具备基础的线性代数和微积分知识，并对概率论和经典回归分析有初步了解。 这本书提供的是一套完整的、涵盖现代数据挑战的统计工具箱，旨在帮助读者超越简单的线性假设，构建能够真实反映复杂世界结构的高效预测与解释模型。

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这本书的叙述风格是一种非常典型的、略显冷峻的学术腔调，充满了大量的假设检验和参数估计的细微差别讨论，缺乏现代统计教材中常见的那种循序渐进的教学引导。作者的语气更像是在向同行阐述一个已有的、公认的理论框架，而非耐心地教导一个初学者。例如，在讨论协方差结构的特定选择时，书中往往直接跳到模型选择的准则，例如AIC或BIC的比较，但对于为什么某些结构在特定数据类型下表现更优的直觉性解释却非常有限。我感觉自己像是在看一份经过严格同行评审的论文集，而非一本旨在普及知识的教学读物。如果你的目标是快速掌握在R或S-PLUS中运行`lme()`函数，这本书会让你感到极其挫败，因为它更关注“为什么这个估计是无偏的”，而不是“如何让这个模型跑起来并解释结果”。对于依赖代码实例来学习的读者来说，这种纯理论的导向性无疑是一个挑战，需要极强的自学能力和对统计哲学的深刻理解才能消化。

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这本书的排版和装帧实在是一言难尽，简直像是上世纪九十年代末印刷出来的老旧教科书。纸张的质感粗糙，油墨印得深浅不一，很多图表的分辨率低得让人怀疑人生。翻开书本，首先映入眼帘的是那种过时的宋体加黑风格，阅读体验极差。我花了很长时间才适应这种阅读环境，尤其是在需要对照那些复杂的数学公式时，那些公式里的符号经常因为印刷质量问题而显得模糊不清，严重影响了对模型细节的理解。说实话，在这个时代，一本严肃的统计学著作，在视觉呈现上如果能做到如此敷衍，确实令人费解。我猜想，这可能更多是技术遗留问题，而不是作者或出版社的刻意为之，但对于一个追求高效学习的现代读者来说，这无疑是一个巨大的减分项。我甚至考虑过自己重新打印一些关键章节，但这又带来了另一层麻烦：原书的装订质量太差，拆开时很容易损坏书页。总之，从物理层面来看，这本书的体验绝对称不上愉快，更像是在研究一份尘封已久的手稿，而非一本现代出版物。

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书中对S和S-PLUS环境的依赖性是其最大的时代烙印，这一点在今天看来，几乎成了一个历史遗迹。虽然书中的核心统计原理是普适的，但所有展示的代码和环境设置都紧密耦合于那个特定的软件生态。对于习惯了R语言现代包生态和tidyverse风格的新一代数据科学家而言，理解和复现书中的代码需要一个额外的“翻译”过程。S-PLUS的命令行操作方式和函数调用逻辑，与当前主流的R脚本习惯大相径庭，使得学习曲线陡峭。我不得不花大量时间去查阅旧的S语言文档，才能理解那些看似简单的命令背后的深层含义。如果作者能提供更现代的R语言实现作为补充，哪怕只是一个附录，这本书的实用价值都会大大提升。现在的版本，更像是一部博物馆里的珍品，其价值在于其历史地位，而非其当下的可操作性。它强迫你以一种过时的方式去思考和操作，这对追求效率的现代人来说，是一种时间上的浪费。

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这本书中关于模型诊断和异常值处理的部分，相对而言是比较薄弱的，这可能是因为早期统计软件在可视化和诊断工具方面不如现在完善。作者花了大量的笔墨在理论推导上，但在实际操作中如何“看”出模型拟合得好不好，如何识别那些违反正态性或独立性假设的观测值，给出的指导非常基础和笼统。书里提到的残差图分析，更多是基于定性的描述，缺乏现代诊断工具所提供的丰富图形化反馈。比如，当我们面对一个拥有嵌套结构的复杂数据集时，如何系统地检查随机效应的残差分布是否合理，书中提供的工具箱显得捉襟见肘。我感觉作者提供了一个坚固的理论框架，但却只给了我们一把非常简陋的螺丝刀去修补这个框架上的裂缝。对于一个注重模型稳健性的实践者来说，这部分内容的不足，使得我对完全信任和部署书中所述模型的拟合结果时，心中始终存有一丝疑虑。

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作为一本深入探讨混合效应模型的专著，它在理论构建上的严谨性是毋庸置疑的，但这种严谨性也带来了一个难以逾越的门槛。作者似乎默认读者已经对广义线性模型（GLM）和基础的线性代数有着极其扎实的背景知识，对于那些仅仅是想“了解”或“应用”混合模型的人来说，前几章的推导简直是天书。书中对于最大似然估计（MLE）和限制最大似然估计（REML）的数学细节讨论得极为详尽，每一个积分、每一个梯度的近似都被摆在了台面上。我花了整整一个周末，才勉强跟上作者在一阶导数上绕的那些弯子。这种深度固然体现了作者的功力，但对于实际操作层面的指导却显得有些力不从心。更让人感到困惑的是，理论铺垫冗长，而实际案例的引入却显得有些突兀和割裂，读者很难将抽象的数学公式与具体的统计情境完美结合起来。这感觉就像是在一本高等数学的辅导书里寻找入门级例题，理论深度够了，但实操的桥梁却搭得不够坚固。

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