具体描述
"Over the years, I have had the opportunity to teach several regression courses, and I cannot think of a better undergraduate text than this one." ( The American Statistician ) "The book is well written and has many exercises. It can serve as a very good textbook for scientists and engineers, with only basic statistics as a prerequisite. I also highly recommend it to practitioners who want to solve real-life prediction problems." ( Computing Reviews ) Modern Regression Methods, Second Edition maintains the accessible organization, breadth of coverage, and cutting-edge appeal that earned its predecessor the title of being one of the top five books for statisticians by an Amstat News book editor in 2003. This new edition has been updated and enhanced to include all-new information on the latest advances and research in the evolving field of regression analysis. The book provides a unique treatment of fundamental regression methods, such as diagnostics, transformations, robust regression, and ridge regression. Unifying key concepts and procedures, this new edition emphasizes applications to provide a more hands-on and comprehensive understanding of regression diagnostics. New features of the Second Edition include: A revised chapter on logistic regression, including improved methods of parameter estimation A new chapter focusing on additional topics of study in regression, including quantile regression, semiparametric regression, and Poisson regression A wealth of new and updated exercises with worked solutions An extensive FTP site complete with Minitab macros, which allow the reader to compute analyses, and specialized procedures Updated references at the end of each chapter that direct the reader to the appropriate resources for further study An accessible guide to state-of-the-art regression techniques, Modern Regression Methods, Second Edition is an excellent book for courses in regression analysis at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable reference for practicing statisticians, engineers, and physical scientists.
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初次翻阅此书，我立刻感受到了一种久违的、对统计学真正热情的唤醒。这本书的叙事风格极其流畅自然，不像某些教科书那样枯燥乏味，它更像是一位经验丰富的数据科学家在向你娓娓道来他处理过的一个个复杂项目。书中对模型选择和模型诊断的论述，简直是教科书级别的范本。特别是关于信息准则（AIC、BIC）的讨论，作者不仅给出了公式，更深入剖析了它们在不同样本量和模型复杂度下的权衡取舍，这种细致入微的分析，是我在其他许多书籍中未能找到的深度。我记得我曾经在一个时间序列预测项目上卡壳了很久，尝试了各种复杂的模型都没有得到满意的结果。后来，我重新审视了这本书中关于残差结构假设和异方差性的处理章节，才猛然醒悟，问题的根源可能并不在于模型结构本身，而在于对数据底层假设的违背。作者在这里提供的诊断工具和修正策略，具有极强的可操作性。他们没有一味地推销最新的黑科技，而是强调了“回归的本质”——理解数据的生成机制。这种回归本源的讲解方式，使得原本晦涩的统计推断变得清晰有力，为我的后续分析指明了方向。
评分这本书的结构设计非常巧妙，它不仅仅是知识点的简单堆砌，而是一条清晰的、循序渐进的认知升级路径。我注意到作者在处理贝叶斯回归方法时，采取了一种非常务实的态度。他们没有陷入过于纯粹的哲学争论，而是侧重于如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法来解决传统频率学派方法难以处理的复杂层次结构模型。特别是关于分层模型（Hierarchical Models）的讲解，简直是我职业生涯中的一次“顿悟”。之前我对多层次数据的建模一直感到力不从心，认为它过于依赖专业软件的黑箱操作。但这本书通过清晰的概率框架，解释了为什么我们需要分层结构，以及如何通过参数共享来有效利用不同层级数据的信息。书中对先验分布选择的讨论也非常坦诚，没有给出“万能答案”，而是引导读者根据研究问题的背景和现有知识来做出审慎的决策。这种平衡了理论深度和实际操作限制的处理方式，让我对贝叶斯方法的使用信心倍增，真正理解了它在解决现实问题时的强大威力。
评分作为一名习惯于快速获取结论的现代数据工作者，我起初对这本内容详实的老派风格著作持保留态度。然而，它让我重新审视了“回归”的真正含义——它远不止是拟合一条线那么简单。书中对因果推断中回归方法应用的讨论，是我最欣赏的部分之一。作者将回归分析置于更广阔的因果结构框架下进行考察，强调了变量选择不仅是为了预测精度，更是为了实现无偏估计。书中对混杂因素的识别、调整，以及工具变量法的介绍，都保持了极高的专业水准。最让我印象深刻的是，作者通过精心构造的反例，清晰地展示了“过度控制”和“变量遗漏”可能带来的偏差，这种对潜在陷阱的预警，比单纯的公式推导来得更为宝贵。它迫使我停下来思考每一个模型背后的假设，以及我所得到的结论在现实世界中的可靠性。这本书不是让你学会“跑模型”，而是教会你如何“建立一个可信赖的模型”，这才是现代数据科学的核心竞争力所在。
评分坦白讲，这本书的篇幅和密度是相当大的，第一次捧读时，我甚至产生了望而却步的念头。它绝不是那种可以快速浏览一遍然后就束之高阁的入门读物。它的价值在于其作为一本“工具参考手册”的深度和广度。我最欣赏的是它对非线性模型和广义相加模型（GAMs）的处理方式。在很多教材中，这部分内容往往是一笔带过，或者仅仅停留在函数形式的展示上。然而，在这本书里，作者花费了大量篇幅去解释这些模型如何通过样条函数（splines）来捕捉数据中复杂的、不规则的趋势。更绝妙的是，他们探讨了如何在解释这些非线性效应时保持统计推断的严谨性，而不是仅仅得到一个漂亮的拟合曲线。例如，书中对于如何可视化偏残差图以及如何解释平滑项的系数，提供了非常直观且严谨的指导。对于需要处理具有复杂交互作用和非线性关系的生物医学或社会科学数据的人来说，这本书提供的技术栈几乎是完备的。它要求读者付出时间去消化，但回报是分析能力的质的飞跃。
评分这本《现代回归方法》的封面设计相当朴实，配色稳重，散发着一种严谨的学术气息。我拿到书后，首先被它厚实的篇幅所吸引，这通常意味着内容会非常详尽和深入。不过，抛开外观不谈，真正让我感兴趣的是它对“现代”一词的诠释。我原本期待的是对传统线性模型进行修修补补的介绍，但很快发现，这本书的视野远超我的预期。它没有将大量篇幅浪费在对基础统计学原理的冗长回顾上，而是直接切入了那些在实际数据分析中更具挑战性的领域。例如，书中对高维数据处理的章节处理得尤为出色，清晰地阐述了Lasso和Ridge回归背后的数学逻辑，以及它们是如何巧妙地解决了“维度灾难”的问题。更让我惊喜的是，作者并没有停留在理论的介绍，而是穿插了大量R语言的代码示例，这些示例不仅是概念的演示，更像是可以直接应用于工作场景的工具箱。我特别欣赏作者在解释复杂的正则化路径时所采用的比喻，它极大地降低了初学者的理解门槛，让我得以迅速掌握这些前沿工具的核心思想，而不是被繁琐的公式所困扰。这绝对是一本能将理论深度与实践应用完美结合的著作，对于任何想从“会做回归”跃升到“精通回归”的分析师来说，都是一本不可或缺的指南。
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