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出版者:Wadsworth Publishing Company

作者:Franklin A. Graybill

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 20.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534198718

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 回归分析
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SAS Lab Manual for Graybill/Iyer's Regression Analysis：深入理解回归理论与实践的桥梁 本书简介 本书旨在为学习和掌握现代回归分析理论与实践的学生和研究人员提供一个结构化、操作性强的学习平台。它并非仅仅是对任何特定教科书内容的简单重复，而是作为一个独立的、以实践为导向的补充资源，专注于将复杂的统计理论转化为可执行的、可验证的SAS编程操作。本书的核心价值在于弥合理论理解与实际数据分析之间的鸿沟，使读者能够通过亲手操作，对回归模型的构建、诊断、解释和报告形成深刻的认识。 目标读者与适用范围 本书主要面向那些正在使用或计划使用先进回归分析方法（如多元线性回归、GLM、混合效应模型等）的统计学、生物统计学、经济学、社会科学以及工程学领域的高级本科生、研究生及专业研究人员。它尤其适合那些需要通过实际案例来巩固课堂理论知识，并希望熟练运用业界标准统计软件SAS进行数据分析的群体。 本书结构与内容核心 全书的组织结构围绕回归分析的典型工作流程展开，从基础的数据准备到高级模型的选择与验证，每一部分都紧密结合实际的SAS代码实现。 第一部分：回归基础与数据准备 在深入分析之前，本书首先强调了高质量数据在回归分析中的基础性作用。 1. SAS 环境与数据导入/管理： 详细介绍了在SAS系统中进行数据导入、清洗和转换的标准流程。这包括使用`DATA`步进行数据筛选、创建新变量、处理缺失值（`MISSING`值的定义与策略）以及数据结构重塑（如使用`PROC TRANSPOSE`）。重点讲解了如何确保数据的格式和结构适合后续的统计过程。 2. 探索性数据分析（EDA）与回归假设的初步检验： 在运行任何模型之前，进行彻底的EDA至关重要。本部分指导读者使用`PROC MEANS`、`PROC UNIVARIATE`、`PROC SGPLOT`等过程来检查变量的分布、识别潜在的异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）。特别强调了相关性矩阵的可视化检查，为构建初始模型奠定基础。 第二部分：线性回归模型的构建与解释 这是全书的核心部分，专注于经典最小二乘法（OLS）的实现与结果的深度解读。 1. 简单与多元线性回归的实施： 使用`PROC REG`（或在特定情况下使用`PROC GLM`）来拟合基础线性模型。重点不在于模型的建立步骤，而在于如何解读模型拟合的统计量，包括$R^2$调整值、F检验的意义、ANOVA表中的各项自由度和均方。 2. 参数估计与推断： 详细剖析了`PROC REG`输出中的系数表（Parameter Estimates）。读者将学习如何解释回归系数（$eta$）、标准误、t检验以及构建置信区间。书中提供了大量的练习，要求读者根据输出手动计算并解释实际含义，例如“当其他变量保持不变时，自变量X每增加一个单位，因变量Y平均变化了多少”。 3. 模型选择的实践策略： 探讨了逐步回归（Stepwise）、向前选择（Forward Selection）和向后剔除（Backward Elimination）等自动模型选择方法的实际应用与局限性。通过SAS代码演示如何使用`STEPWISE`语句或`SELECTION`选项，并着重分析了不同选择标准（如AIC、BIC、Mallows' Cp）在实际数据集中的表现差异。 第三部分：回归诊断与模型修正 回归分析的有效性严重依赖于其基本假设是否得到满足。本部分是本书区别于仅介绍模型拟合的教材的关键所在，它完全聚焦于诊断技术的实施与修正策略。 1. 残差分析的深度检验： 详细指导如何提取和分析标准化残差（Studentized Residuals）、学生化残差（Studentized Deleted Residuals）以及Cook's Distance。通过`PROC PLOT`或图形选项生成残差与拟合值的图、残差的正态Q-Q图，以及残差的杠杆值图。每种诊断图的生成都是一个独立的操作单元，并附有详细的解读指南，用以识别异方差性（Heteroscedasticity）和非正态性。 2. 多重共线性诊断与处理： 解释方差膨胀因子（VIF）的计算原理，并指导读者在SAS输出中定位VIF值。对于检测到的多重共线性，书中提供了处理实践，如变量的组合、主成分回归（PCA）的简介，以及在SAS中应用岭回归（Ridge Regression）的基本语法结构（尽管本书不深入讲解理论，但提供了实践的入口）。 3. 影响点识别与处理： 重点解析了高杠杆点（Leverage）和强影响点（Influential Points）的识别。通过计算DFBETAS和DFFITS，读者将学习如何在不引入主观判断的情况下，量化单个数据点对模型估计的影响程度，并演示在SAS中如何使用`WEIGHT`或`IF-THEN`逻辑来评估删除或调整特定观察值对模型稳定性的影响。 第四部分：超越OLS的扩展模型实践 本书也扩展到处理更复杂的回归场景，这些场景在真实研究中非常常见。 1. 广义线性模型（GLM）入门： 针对非正态响应变量（如计数数据或二元数据）的应用，提供了使用`PROC GENMOD`或`PROC LOGISTIC`的基本框架。读者将练习如何指定不同的分布族（如泊松分布、二项分布）和链接函数（如Logit、Probit）。 2. 方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）的回归视角： 通过`PROC GLM`或`PROC MIXED`（在初步接触时），展示如何将因子变量转化为虚拟变量，从而在统一的回归框架下解释组间差异和协变量的影响。强调了交互项的纳入和解释。 3. 混合效应模型概念性实践： 鉴于其重要性，本书对混合效应模型（Mixed Models）提供了一个实践性的介绍，主要集中在`PROC MIXED`的基本语法。读者将学习如何定义随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects），适用于有重复测量或层次化数据的场景。重点在于理解如何使用REPEATED/RANDOM语句来处理非独立观测。 本书特色与学习方法 本书的每一章都包含： 理论回顾（非详述）： 简要提及相关的统计概念，仅作为SAS操作的背景知识。 “动手实践”案例集： 提供结构化的、基于真实（或模拟真实）数据集的练习。这些练习要求读者完全依赖SAS代码来完成分析任务，而非仅仅复制粘贴结果。 输出解析指南： 针对每一个关键的SAS输出屏幕，提供详细的解释，指导读者快速定位核心结果并避免常见的解释陷阱。 代码效率与最佳实践： 强调编写清晰、可重复、模块化的SAS代码的原则。 通过这种以任务为驱动的学习方式，本书确保读者不仅“会运行”SAS程序，更能“理解”程序背后所揭示的统计学意义，从而真正掌握现代回归分析的精髓。

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说实话，当我第一次拿到这本手册时，我有点担心它会过于偏重 SAS 软件的介绍，而忽略了 Graybill/Iyer 教材中那些深奥的统计推导。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书的作者显然对这门学科有着深刻的理解。它巧妙地在操作步骤的间隙穿插了对统计背景的简要回顾，但这种回顾不是简单地复制教材内容，而是针对特定的 SAS 操作需求进行提炼和聚焦。例如，在讲解 GLM 过程（General Linear Models）时，它会简要提及 Type I, Type II, Type III 检验的统计学差异，然后立刻展示在 SAS 中调整 `Type=` 选项会如何影响 F 统计量和 P 值。这种做法极大地提高了学习效率，因为它将理论的“意义”直接映射到了代码的“结果”上。对于那些觉得回归分析理论太抽象的同学来说，这本书提供了一个极佳的“翻译器”。它把那些晦涩难懂的数学符号转化成了可以在屏幕上运行、可观察、可验证的实际操作。我不再觉得统计学是一门纯粹的数学艺术，而更像是一门严谨的工程科学。

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这本手册简直是我的救星！作为一名正在啃读 Graybill 和 Iyer 那本厚重回归分析教材的学生，我常常感到力不从心，那些理论概念在脑海里打转，就是不知道该如何真正动手操作。直到我发现了这本配套的 SAS Lab Manual，简直是开启了一扇新世界的大门。它不是简单地罗列命令，而是真正将枯燥的统计理论与实际的 SAS 编程环境无缝衔接起来。每一章都紧密对应教材的章节，首先会用非常清晰的语言重述核心概念，然后立刻跳转到实战演练。最让我印象深刻的是，它没有那种高高在上的学术腔调，而是像一个耐心的导师在旁边指导你一步步完成分析。那些关于模型设定、残差诊断以及假设检验的步骤，书里都用具体的 SAS 代码块展示了出来，配有详细的注释。以前我对着教材上的公式冥思苦想，现在直接套用手册里的例子，运行数据，看着结果输出，那种“原来如此”的顿悟感，是书本本身难以给予的。我特别喜欢它对输出结果的解读部分，教会了我如何从 SAS 打印出来的茫茫数据中提取出真正有价值的统计信息，这对于我准备期末考试和未来的数据分析工作至关重要。这本书的排版也做得非常人性化，关键代码和重要的概念都被高亮区分，翻阅起来效率极高，真正做到了“带着书本就能实战”。

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我得说，这本书的实用价值远远超出了我最初的预期。我之前用过其他软件的实验手册，很多都停留在基础的“输入-输出”层面，缺乏对统计背景的深入挖掘。但这本针对 SAS 的实验手册，它真正做到了将“如何做”和“为什么这么做”结合起来。它不满足于让你运行一个简单的最小二乘回归，而是引导你探索更复杂的主题，比如如何处理多重共线性、如何选择最佳的方差分量估计方法，甚至是对非正态性或异方差性进行深入的诊断和修正。每一次实验的设置都精心设计，旨在暴露回归分析中常见的陷阱和难点。例如，它会设计一些边界条件的数据集，让你亲眼看到当模型假设被违反时，标准结果会产生多大的偏差，以及 SAS 是如何处理这些情况的。这种“犯错中学习”的过程，比死记硬背教科书上的定理有效得多。而且，它还提供了很多高级的宏程序（Macro）应用示例，这对于我们这些想从初级用户迈向中级分析师的人来说，简直是宝藏级别的资料。这本书的结构严谨，逻辑清晰，每一次的实践都像是对理论知识的一次强化巩固。

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坦率地说，要在一个学期内完全掌握 Graybill 和 Iyer 的回归理论，几乎是一项不可能完成的任务，除非你拥有超人的专注力。这本书的出现，极大地降低了这个学习曲线的陡峭程度。它扮演了一个至关重要的“实践桥梁”角色。当我遇到教材中某个特定的估计方法（比如广义最小二乘法）感到困惑时，我不再需要花大量时间去网上搜索零散的 SAS 教程，因为这本手册已经为我准备好了针对该方法的一整套、经过验证的、带有详细解释的 SAS 代码和输出。它为我的学习路径提供了清晰的脚手架。我个人的体会是，在阅读完教材对应章节的理论后，立即翻到手册中对应的实验部分进行操作，效果是乘数级的提升。它把被动的阅读和理解转化为了主动的探索和发现。对于任何严肃对待回归分析这门学科的人来说，这本书不应该被视为“可选的”辅助材料，而应当是与主教材并驾齐驱的“必需品”。它确保了你不仅理解了公式的意义，更掌握了在行业标准软件中实现这些意义的能力。

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这本书的难度设置拿捏得非常到位，它不像某些入门指南那样过于简化，导致实际工作中应用起来捉襟见肘；但它也远没有达到专业程序员手册那种令人望而生畏的复杂程度。它完美地平衡了学术深度和实践广度，非常适合研究生或高年级本科生作为主线教材的辅助工具。我特别欣赏作者在处理数据准备和清理方面投入的篇幅。在实际的数据分析项目中，数据预处理往往占据了大部分时间，而教科书通常对此一带而过。但在这本手册中，从数据导入、变量转换（比如使用 `DATA` 步进行特征工程），到处理缺失值和异常值的标准做法，都有详尽的 SAS 脚本示例。这些“幕后工作”的展示，极大地拓宽了我的视野。它教会我如何构建健壮的分析流程，而不是仅仅完成一个孤立的回归模型。阅读这本书的过程，就像是跟随一位经验丰富的数据分析师完成了好几个完整的项目周期，不仅仅是学会了命令，更是学习了一种系统性的问题解决思维。

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