Statistical Models in S (Wadsworth & Brooks/Cole Computer Science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-06

价格:USD 86.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534167646

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• S语言
• 数据分析
• 统计学
• R语言
• 计算统计
• 模型构建
• 概率统计
• 计量统计
• Wadsworth & Brooks/Cole

好的，这是一本名为《Statistical Models in S》的图书的详细内容简介，该书由 Wadsworth & Brooks/Cole 出版，专注于使用 S 语言进行统计建模。 --- 《Statistical Models in S》内容简介 本书是统计建模领域的经典著作，它深入探讨了如何利用 S 语言（特别是 S-Plus 环境，后发展为 R 的基础）来进行系统、灵活且强大的统计模型构建、拟合、诊断与预测。本书的核心在于展示如何将统计理论与实际计算工具相结合，从而解决复杂的现实世界中的数据分析问题。 第一部分：S 语言与统计计算的基础 本书首先为读者奠定了坚实的 S 语言基础，重点在于其在统计计算中的独特优势。S 语言的设计理念强调面向对象编程和函数式编程的结合，这使得构建和修改统计模型变得异常灵活。 S 语言的核心概念： 详细介绍了 S 语言的数据结构（如向量、矩阵、数据框、列表）以及其独特的赋值和操作符。重点解析了 S 语言如何处理缺失值和因子变量，这些都是进行严谨统计分析的关键。 函数与环境： 讲解了 S 语言中函数的定义、调用机制以及环境的概念。对于理解统计模型的内部工作原理至关重要，特别是当需要自定义拟合程序或诊断工具时。 图形基础： 介绍了 S 语言内置的图形系统，它不仅用于结果可视化，更是模型诊断和探索性数据分析的重要工具。涵盖了基础绘图函数以及如何创建定制化的图形输出。 第二部分：线性模型的深入探讨 本书将大量篇幅投入到最基础也是最重要的统计工具——线性模型（Linear Models）的构建与应用上。 模型公式与 `lm()` 函数： 详细解释了 S 语言中用于定义模型的公式语法（`y ~ x1 + x2 + x1:x2` 等），并深入剖析了 `lm()` 函数的内部机制，包括如何处理模型矩阵的构造、QR 分解的应用，以及如何高效地求解最小二乘估计。 模型诊断： 这是本书的精髓之一。它不仅仅是停留在 R 方和 F 检验上，而是强调通过残差分析进行全面的模型诊断。内容涵盖了： 残差的类型： 包含标准残差、标准化残差（Studentized Residuals）、PRESS 残差等，并解释了它们在不同场景下的适用性。 诊断图表： 系统地介绍了用于检查独立性、正态性和方差齐性假设的图形工具，如残差与拟合值的图、QQ 图、杠杆值图（Leverage Plot）和影响图（Influence Plot），并教授如何解释这些图形中出现的异常模式。 多重共线性诊断： 讲解了方差膨胀因子（VIF）以及如何使用特征值分解来理解模型中变量间的相关性。 模型选择与比较： 探讨了在 S 环境下进行模型选择的方法，包括基于 F 检验的逐步回归（Stepwise Regression）的实现，以及信息准则（如 AIC）的应用。 第三部分：广义线性模型（GLMs）的框架 本书将焦点从正态分布的线性模型扩展到了更广泛的、适用于非正态响应变量的广义线性模型。 GLM 的结构： 清晰地界定了 GLM 的三个核心要素：随机分量（响应变量的分布）、系统分量（线性预测器）和连接函数（Link Function）。 迭代重加权最小二乘（IRLS）： 深入解释了 S 语言中 `glm()` 函数背后的核心算法——IRLS。详细描述了迭代过程、权重矩阵的更新，以及收敛标准的确定。 常用分布与连接函数： 覆盖了逻辑回归（Logistic Regression，用于二元数据）、泊松回归（Poisson Regression，用于计数数据）以及 Gamma 分布模型的实际操作与解释。 模型拟合与偏差分析： 讲解了如何解释 GLM 的拟合结果，包括离差（Deviance）的计算、模型的拟合优度检验，以及如何进行残差分析，特别是针对非正态数据的残差评估。 第四部分：方差分量模型与混合效应模型（Variance Components and Mixed Models） 为了处理具有层次结构或重复测量的复杂数据，本书介绍了方差分量模型和更一般化的线性混合效应模型（LMM）。 随机效应的概念： 区分了固定效应和随机效应，解释了引入随机效应的必要性，特别是在处理分组数据时。 `aov()` 与 `lme()` 的应用： 探讨了在 S/S-Plus 环境中，如何使用 `aov()` 处理平衡的方差分析模型，并转向更强大的、能够处理非平衡和重复测量设计的混合效应模型拟合工具。 最大似然估计（ML vs. REML）： 详细对比了最大似然估计（ML）和限制性最大似然估计（REML）在估计方差分量时的区别与联系，并指导读者何时选用哪种方法。 模型的解释： 讲解了如何从混合模型的结果中提取和解释固定效应的估计值以及随机效应的方差估计。 第五部分：非线性建模与高级主题 本书最后一部分涉及那些不能用简单线性公式表示的模型，展示了 S 语言在处理更复杂、更灵活的建模任务中的能力。 非线性回归（NLS）： 介绍了 `nls()` 函数，它依赖于迭代优化算法（如高斯-牛顿法）。详细说明了初始值的选择对收敛性的影响，以及如何解释非线性模型的输出。 模型迭代与优化： 简要概述了 S 语言底层使用的数值优化算法，这对于理解模型拟合的稳定性和鲁棒性至关重要。 时间序列模型导论： 虽然不是一本专门的时间序列教材，但本书会介绍如何使用 S 语言框架来拟合和分析简单的时间序列模型，例如 ARIMA 模型的初步应用和残差的自相关性检查。 总结 《Statistical Models in S》不仅仅是一本关于统计方法的教科书，更是一本关于如何“构建”统计模型的实践指南。它通过深入剖析 S 语言的内在机制，使读者不仅能使用现成的函数，更能理解和定制统计软件的行为，从而在面对未曾见过的复杂数据集时，能够构建出既符合统计学原理又计算高效的分析模型。本书强调了图形诊断在现代统计实践中的核心地位，是统计学家、数据科学家和高级统计软件开发人员的必备参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆