分类数据分析

出版者:重庆大学出版社

作者:阿兰·阿格莱斯蒂

页数:503

译者:齐亚强

出版时间:2012-1

价格:82.00元

isbn号码:9787562461333

丛书系列:万卷方法

具体描述

《分类数据分析》内容简介：由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值，许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中，第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移，对数线性模型的重要性似乎有所降低，所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论，并相应增加了有关logistic回归的内容。

在过去10年间，这一领域的新发展主要集中于对重复测量和其他形式的群组分类数据的分析方法。第10-13章讲述这些方法，其中包括边际模型和具有随机效应的广义线性混合模型。第14-15章介绍《分类数据分析》所使用的最大似然估计的理论基础以及其他可供选择的估计方法。第16章简单回顾了分类数据分析技术的发展历程，并介绍了诸如皮尔逊和费舍尔等著名统计学家的贡献，他们的开创性工作为分类数据分析方法的发展奠定了基础。

目录信息

1. 引言：分类数据的分布与统计推断
1.1 分类数据
1.2 分类数据的分布
1.3 分类数据的统计推断
1.4 二项分布参数的统计推断
1.5 多项分布参数的统计推断
注解
习题
2. 对列联表的描述
2.1 列联表的概率结构
2.2 两个比例的比较
2.3 分层2×2表格中的偏关联
2.4 扩展到I×J表格
注解
习题
3. 列联表的统计推断
3.1 关联参数的置信区间
3.2 对二维列联表独立性的检验
3.3 对卡方检验的进一步分析
3.4 定序变量的二维表格
3.5 小样本的独立性检验
3.6 2×2表格的小样本置信区间*
3.7 对多维表格以及非表格形式结果变量的扩展
注解
习题
4. 广义线性模型简介
4.1 广义线性模型
4.2 二分数据的广义线性模型
4.3 计数数据的广义线性模型
4.4 广义线性模型的矩量和似然函数*
4.5 广义线性模型的统计推断
4.6 广义线性模型的拟合
4.7 类似然函数与广义线性模型*
4.8 广义可加模型*
注解
习题
5. Logistic回归
5.1 Logistic回归参数的解释
5.2 Logistic回归的统计推断
5.3 包括分类预测变量的Logit模型
5.4 多元Logistic回归
5.5 Logistic回归模型的拟合
注解
习题
6. Logistic回归模型的构建和应用
6.1 模型选择的策略
6.2 Logistic回归诊断
6.3 2×2×K表格中条件关联的统计推断
6.4 利用模型提高推断效能
6.5 样本规模与统计效能*
6.6 Probit模型和互补双对数模型*
6.7 条件Logistic回归与精确分布*
注解
习题
7. 关于多项结果变量的Logit模型
7.1 定类结果变量：基线类别Logit模型
7.2 定序结果变量：累积Logit模型
7.3 定序结果变量：累积连结模型
7.4 关于定序变量的其他模型*
7.5 I×J×K表格中的条件独立性检验*
7.6 离散选择多项Logit模型*
注解
习题
8. 关于列联表的对数线性模型
8.1 关于二维表格的对数线性模型
8.2 关于三维表格的独立性和包括交互效应的对数线性模型
8.3 对数线性模型的统计推断
8.4 更高维数的对数线性模型
8.5 对数线性模型与Logit模型的关系
8.6 对数线性模型的拟合：似然函数和渐近分布*
8.7 对数线性模型的拟合：迭代法及其应用*
注解
习题
9. 对数线性模型和Logit模型的构建与扩展
9.1 关联图与可合并性
9.2 模型选择与比较
9.3 模型检查与诊断
9.4 对定序关联的模型分析
9.5 关联模型*
9.6 关联模型、相关模型与对应分析*
9.7 关于比率的泊松回归
9.8 列联表模型分析中的空单元格和稀疏数据问题
注解
习题
10. 关于匹配数据的模型
10.1 相依比例的比较
10.2 二分配对数据的条件Logistic回归
10.3 方形列联表的边际模型
10.4 对称性、准对称性与准独立性
10.5 不同评定者之间评定结果的一致性
10.6 关于成对选择的BRADLEY-TERRY模型
10.7 匹配集数据的边际模型和准对称性模型*
注解
习题
11. 对重复测量的分类结果变量的分析
11.1 边际分布的比较：多元结果变量的情况
11.2 边际模型：最大似然法
11.3 边际模型：广义估计方程（GEE）法
11.4 类似然法与GEE多元扩展：细节*
11.5 马尔科夫链：转换模型
注解
习题
12. 随机效应：关于分类结果变量的广义线性混合模型
12.1 关于群组分类数据的随机效应模型
12.2 二分结果变量：LOGISTIC-正态模型
12.3 二分数据随机效应模型的例子
12.4 多项分布数据的随机效应模型
12.5 二分数据的多元随机效应模型
12.6 广义线性混合模型的拟合、推断与预测
注解
习题
13.关于分类数据的其他混合模型*
13.1 潜类模型
13.2 非参数随机效应模型
13.3 -二项分布模型
13.4 负二项模型
13.5 包括随机效应的泊松回归
注解
习题
14. 参数模型的渐近理论
14.1 方法
14.2 模型参数和单元格概率估计值的渐近分布
14.3 残差和拟合优度统计量的渐近分布
14.4 Logit/对数线性模型的渐近分布
注解
习题
15. 参数模型的其他估计理论
15.1 关于分类数据的加权最小二乘法
15.2 分类数据的贝叶斯推断
15.3 其他估计方法
注解
习题
16. 分类数据分析的历史回顾*
16.1 PEARSON-YULE的关联之争
16.2 R.A. FISHER的贡献
16.3 LOGISTIC回归
16.4 多维列联表与对数线性模型
16.5 最新的发展（及展望？）

参考文献
例子索引
主题索引
· · · · · · (收起)

用户评价

**评价一：** 这本书简直是数据科学领域的“圣经”！我作为一名长期在金融领域摸爬滚打的分析师，深知数据背后的洞察力对于决策的重要性。市面上关于数据分析的书籍汗牛充栋，但大多要么过于理论化，要么局限于某个特定工具的操作手册。而这本《分类数据分析》的厉害之处在于，它以一种近乎“庖丁解牛”的方式，将复杂的分类模型构建过程层层剥开了。我尤其欣赏作者在介绍逻辑回归、决策树乃至更深层次的梯度提升模型时，那种深入浅出的叙述方式。书中对特征工程的探讨，简直是点睛之笔，它没有简单地罗列技术，而是结合了大量的行业案例，让我明白了如何将原始数据转化为真正有预测价值的“燃料”。举例来说，书中关于处理不平衡数据集的章节，我按照书中的指引调整了采样策略，结果在我们的欺诈检测模型中，召回率竟然提升了近15%！这直接带来了实实在在的业务价值。更令人称道的是，作者对模型评估指标的细致讲解，特别是PR曲线和ROC曲线的解读，彻底颠覆了我过去那种只看准确率的肤浅认知。这本书不仅仅是教你“如何做”，更重要的是教会你“为什么这么做”以及“如何判断做得好不好”。对于任何想从数据中挖掘黄金的实战派来说，这本书是必备的案头工具书。我甚至已经开始建议团队里的初级分析师人手一本，作为入门和进阶的桥梁。

**评价五：** 这本书的排版和视觉设计也值得称赞，虽然内容是硬核的技术，但阅读体验却出奇地流畅。我是一个视觉学习者，过去看很多技术书都会被密密麻麻的文字淹没，但《分类数据分析》通过大量精美的图表和清晰的流程图，将复杂概念可视化了。比如，书中关于梯度提升（Gradient Boosting）算法的“残差拟合”过程，如果单靠文字描述，我可能需要反复阅读好几遍才能理清头绪，但书中配的那张直观的“树的叠加”图，让我瞬间就明白了它是如何一步步修正前一棵树的错误，最终汇集成一个强大分类器的。这种对阅读体验的重视，体现了作者的匠心。在实战案例的选择上，作者显然是下了大功夫的，涵盖了医疗诊断、客户流失预测、图像分类预处理等多个领域，确保了即便是不同行业背景的读者也能找到切入点。尤其值得一提的是，书中最后几章关于“模型部署与监控”的内容，这是很多同类书籍完全忽略的部分。它讲解了如何设置漂移检测阈值，以及在分类模型性能下降时如何自动化地触发再训练流程，这为我构建稳定、健壮的生产级分类系统提供了蓝图。这本书不仅是学习分类技术的，更是学习如何将分类技术“落地生根”的实战指南，非常推荐给所有希望系统化提升数据分析能力的专业人士。

**评价二：** 说实话，我原本对这类技术书籍抱持着怀疑态度，毕竟很多号称“全面”的书，最后读起来都是“什么都讲了点，什么都没讲深”。但是，翻开这本《分类数据分析》之后，我的看法彻底转变了。我最欣赏的是它严谨的数学基础和高度的实战导向之间的完美平衡。它不像某些教科书那样，堆砌大量的公式让你望而却步，而是巧妙地将统计学的精髓融入到分类算法的逻辑推导中。比如，它在解释支持向量机（SVM）的核技巧时，没有直接抛出复杂的矩阵运算，而是通过一个非常形象的“维度提升”的比喻，让我瞬间领悟了非线性分类的奥秘。这种叙事技巧极大地降低了学习曲线。在工具应用层面，书中对R和Python中主流分类库的调用都做了细致的演示，代码示例清晰、可复现性极强，我甚至可以把书中的例子直接复制到我的Jupyter Notebook中进行二次修改和实验。这本书的价值在于，它提供了一个结构化的知识体系，让你能够清晰地看到从数据预处理到模型部署的完整路径。读完之后，我感觉自己不再是那个只会调用`model.fit()`的“调包侠”，而是真正理解了幕后发生的一切，这对于提升我在工作中解决复杂分类问题的能力至关重要。它为我提供了一个坚实的理论骨架，让我在面对新的分类挑战时，能够迅速定位最合适的工具和策略。

**评价四：** 我是一个统计学背景的学者，在转向应用研究的过程中，一直希望能找到一本既能坚守统计学严谨性，又能紧跟机器学习前沿步伐的书籍。这本书完美地充当了这座桥梁。它非常出色地融合了经典统计学的假设检验框架与现代计算模型的强大拟合能力。我特别赞赏作者在讲解贝叶斯分类方法时的深度和广度。不同于市面上只浅尝辄止地介绍朴素贝叶斯，本书详细探讨了层次化模型在处理小样本分类问题时的优势，并给出了如何在Python中实现MCMC采样的流程。这对于我们进行严谨的学术研究，要求模型参数具有明确概率解释性的场景，简直是雪中送炭。另一个让我印象深刻的是，它并未将深度学习模型视为“黑箱”，而是通过解释激活函数的特性和反向传播的数学原理，帮助读者理解这些复杂模型内部的“分类逻辑”。这种对底层机制的尊重和挖掘，让读者在面对最新的AI模型时，也能保持清醒的批判性思维，而不是盲目追随潮流。这本书的语言风格相对沉稳、内敛，但信息密度极高，需要读者投入足够的时间去细细品味，但一旦掌握，其带来的知识深度是其他快餐式教程无法比拟的。

**评价三：** 哇塞，这本书简直是为那些被海量分类任务搞得焦头烂额的工程师们量身定做的！我从事的是SaaS产品推荐系统开发，每天都在和二元甚至多元分类的“泥潭”里挣扎。我之前尝试过很多开源社区的教程和博客，但总觉得零散不成体系，遇到性能瓶颈时更是无从下手。这本《分类数据分析》最打动我的地方，在于它对“模型解释性”（Explainability）的重视。在很多实际业务场景中，仅仅给出预测结果是不够的，我们必须知道为什么模型会做出这个判断，这直接关系到用户信任和合规性。书中关于LIME和SHAP值应用的章节，简直是教科书级别的指南。我立刻用书中的方法对一个表现不佳的推荐模型进行了诊断，结果发现是某个看似不相关的用户行为特征被错误地高估了权重。通过对模型进行微调，我们不仅提升了分类精度，更重要的是，现在能向产品经理清晰地解释推荐逻辑了。此外，书中对时间序列分类的特别关注，也为我解决用户行为序列预测问题提供了新的思路。总的来说，这本书的实战价值体现在它解决了“最后一公里”的问题——如何把一个在测试集上表现优异的模型，真正可靠地部署到生产环境中去，并持续监控其表现。对于追求效率和可解释性的技术人员来说，这是一笔绝对超值的投资。

战略视角下的一颗微尘 “研究中，获得的数据怎么办？看看本书后能够比较深入的挖掘数据中的信息” 我才是aiaibuy “很厚的一大本，囊括了主要的数理统计方法，可以作为工具书备查。适合社会科学相关研究者阅读。”

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