具体描述
This set contains ISBN 978-0-470-08186-0 Modern Regression Methods, 2nd Edition and the Solutions Manual 978-0-470-09606-2.
《现代回归方法（套装）》是一套深入探讨统计学核心领域——回归分析的权威著作。这套书籍系统性地梳理了从基础理论到前沿应用的各类回归模型，旨在为读者提供一个全面且深刻的理解框架。 第一卷 聚焦于回归分析的基础理论与核心模型。开篇便从线性回归模型出发，详细阐述了最小二乘估计的原理、性质及其统计推断方法。读者将在这里深入理解模型假设的重要性，如误差项的独立同分布、方差齐性等，以及这些假设的违反将如何影响模型的可靠性。书中会详细介绍各种诊断工具，如残差图、QQ图、DFFITS、DFFARCS等，帮助读者识别模型拟合中的问题，如多重共线性、异方差性、自相关性等。 此外，第一卷还会系统性地介绍广义线性模型（GLM）。这部分内容将超越传统的正态分布假设，涵盖泊松回归、逻辑回归、Gamma回归等，使其能够处理非正态响应变量。书中会详细讲解不同指数族分布的性质，以及连接函数（link function）的选择如何影响模型的解释性和拟合度。对于逻辑回归，书中将深入探讨其在分类问题中的应用，包括 Odds、Odds Ratio 的解释，以及模型评估指标如 AUC、灵敏度、特异度等。 第二卷 则将视角转向更为复杂和高级的回归技术，以及它们在实际问题中的应用。本卷将深入探讨非线性回归模型，包括多项式回归、样条回归等，以及如何处理变量之间非线性关系的情况。对于函数形式难以预定的关系，书中会引入模型选择的策略，例如逐步回归、AIC、BIC准则等，帮助读者在众多模型中找到最优解。 本卷的一大重点在于面板数据回归。随着经济学、社会学和生物学等领域数据的日益复杂化，面板数据——即在不同时间和个体上观测到的数据——变得越来越普遍。书中将详细介绍固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model），并讨论它们各自的适用条件、优缺点以及估计方法。读者将学习如何处理面板数据中的个体异质性、时间趋势以及它们的交互作用。 此外，第二卷还会引入时间序列回归模型。对于具有时间依赖性的数据，传统的独立性假设不再成立。书中会详细介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型，以及处理季节性效应的SARIMA模型。模型诊断，如 Ljung-Box 检验，以及模型选择和预测的方法也将得到深入的讲解。 本书的另一重要篇章将聚焦于鲁棒回归。当数据中存在异常值或违反模型假设时，传统的最小二乘估计可能会变得不稳定。鲁棒回归方法，如 M-估计、LTS（Least Trimmed Squares）等，将提供更可靠的估计，即使在存在少量异常值的情况下也能保持较好的性能。 最后，本套丛书还可能涵盖一些前沿的回归技术，例如正则化回归（Ridge Regression, Lasso Regression）在处理高维数据和防止过拟合方面的应用。书中将解释 L1 和 L2 范数正则化如何工作，以及它们在变量选择和模型简化中的作用。 整套《现代回归方法（套装）》以其严谨的理论阐述、丰富的案例分析和实用的软件实现建议，为统计学、经济学、社会科学、工程学以及其他需要进行数据分析和建模的领域的研究者和实践者提供了一套不可或缺的学习资源。它不仅教会读者如何构建和解释回归模型，更重要的是培养读者批判性思维，理解模型背后的统计原理，从而能够根据具体问题选择最合适的分析方法，并准确解读分析结果。
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