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☆☆☆☆☆

出版者:BMJ Books

作者:Michael J. Campbell

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2006-6-13

价格:USD 35.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781405134903

丛书系列:

图书标签:

医学统计
统计学
计量经济学
数据分析
概率论
推论统计
回归分析
统计建模
实验设计
生物统计
社会科学统计

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具体描述

Updated companion volume to the ever popular Statistics at Square One (SS1) Statistics at Square Two, Second Edition, helps you evaluate the many statistical methods in current use. Going beyond the basics of SS1, it covers sophisticated methods and highlights misunderstandings. Easy to read, it includes annotated computer outputs and keeps formulas to a minimum. Worked examples of methods such as multiple and logical regression reinforce the text. Each chapter concludes with exercises to stimulate learning. All those who need to understand statistics in clinical research papers and apply them in their own research will value this compact and coherent guide.

进阶统计学深度剖析：超越基础概念的量化思维指南图书名称：进阶统计学深度剖析：超越基础概念的量化思维指南目标读者群：具备扎实统计学入门基础，希望深入理解复杂模型、掌握前沿分析技术，并能将统计思维应用于实际复杂问题解决的研究人员、数据科学家、高级分析师及相关领域的学生。图书定位：本书旨在成为一本权威的、实践驱动的进阶统计学教材与参考手册，它不满足于对基本概念的简单复述，而是聚焦于统计理论背后的深层逻辑、高级模型的构建与诊断，以及在真实世界数据挑战中的应用。我们力求将抽象的数学推导与直观的统计理解紧密结合，引导读者从“会用公式”跃升至“理解原理并创造性应用”。 --- 第一部分：回归分析的深化与扩展第一章：多重线性回归的精细化处理与假设检验的严格性本章深入探讨了多重线性回归模型在实际应用中常遇到的复杂问题。我们将超越标准的最小二乘法（OLS），详细分析异方差性（Heteroscedasticity）的识别、成因（如尺度效应、特定结构）及其对估计量效率和推断有效性的影响。重点介绍修正方法，包括加权最小二乘法（WLS）的权重选择策略、稳健标准误（如Huber-White）的构建原理及应用场景，以及广义最小二乘法（GLS）在时间序列和面板数据中的初步应用。随后，我们对多重共线性（Multicollinearity）进行彻底解剖。不仅讨论方差膨胀因子（VIF）的局限性，更引入主成分回归（PCR）和岭回归（Ridge Regression）作为处理高维共线性数据的强大工具。对岭回归中收缩参数 $lambda$ 的选择，采用交叉验证（Cross-Validation）和偏差-方差权衡的视角进行深入讨论。第二章：模型选择、正则化与非线性关系的建模本章的核心在于模型选择的艺术与科学。我们将系统比较信息准则（AIC, BIC, GIC等）的理论基础和实际应用差异，并详细阐述基于样本外预测性能的交叉验证（CV）方法，包括K折、留一法LOOCV的计算效率和偏差。正则化方法是现代统计学的基石。我们对LASSO（L1正则化）的变量选择机制、稀疏解的产生原理进行数学推导。随后，对比Elastic Net如何结合L1和L2的优势，在处理高度相关变量时的优越性。本章将提供大量案例，展示如何使用这些技术进行特征选择和模型简化。最后，本章转向非线性回归。探讨多项式回归的局限性后，引入广义可加模型（GAMs），着重讲解平滑函数（Splines）的构造（如自然样条、B样条）及其自由度的控制，使读者能灵活地捕捉数据中复杂的非线性趋势，而不必预设具体的函数形式。 --- 第二部分：广义线性模型（GLMs）与因果推断的桥梁第三章：广义线性模型的深入理论与分布族扩展本章将广义线性模型（GLMs）提升到理论高度。我们超越泊松回归和逻辑回归的表面应用，深入探讨其核心组成部分：随机分量（分布族）、线性预测因子和链接函数。详细分析指数族分布（Exponential Family）的特性，并展示如何从熵和信息论的角度理解链接函数（如对数、Logit、Probit）的选择依据。重点案例分析包括：负二项回归（Negative Binomial）在处理过度离散（Overdispersion）计数数据时的优势，以及Gamma回归在处理非负、右偏连续变量（如保险理赔金额、等待时间）中的精确应用。本章将严格论证迭代重加权最小二乘法（IRLS）的收敛性和稳定性。第四章：生存分析：时间事件数据的建模生存分析是处理“事件发生时间”这一特定数据的关键工具。本章从删失数据（Censoring）的类型（右删失为主）和风险函数（Hazard Function）的概念切入。我们将详细讲解Kaplan-Meier估计量的非参数构建，以及Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）的半参数特性。 Cox模型的关键在于对风险比（Hazard Ratio, HR）的解释和检验。本章将详细剖析比例风险假设的检验方法（如Schoenfeld残差检验），并提供处理违反该假设的策略，如分层Cox模型（Stratified Cox）和加速失效时间模型（Accelerated Failure Time, AFT）的对比应用。第五章：因果推断的统计框架：超越相关性本章将统计学与现代因果推断方法相结合。我们首先建立潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），明确“可反驳性”（Identification）和“可交换性”（Exchangeability）的统计要求。重点聚焦于倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的构建与诊断，包括协变量平衡性的检验标准。随后，深入探讨反事实模型（Inverse Probability of Treatment Weighting, IPTW）的原理，解释其如何利用倾向性得分来模拟随机对照试验（RCT）的平衡性。最后，介绍双重稳健估计（Doubly Robust Estimation），展示如何结合结果模型和倾向性得分模型，以获得更可靠的平均处理效应（ATE）估计。 --- 第三部分：多元数据结构与时间依赖性第六章：混合效应模型：处理层次化与相关数据当数据存在嵌套结构（如学生在班级内，患者在医院内）时，标准回归模型的独立性假设被打破。本章系统介绍线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）。 LMM的重点在于理解随机截距和随机斜率的含义，并掌握如何根据研究设计合理设定随机效应结构（方差-协方差矩阵的设定）。我们将使用EM算法（期望最大化）和最大似然估计的近似方法来拟合这些模型。对于GLMM，我们将重点关注处理常见问题，如计数数据的过度离散（使用负二项GLMM）和二元结果（使用Logit GLMM）。第七章：时间序列分析的高级方法与非平稳性处理本章聚焦于处理具有时间依赖性的数据。在回顾平稳性定义和ACF/PACF分析后，我们将深入ARIMA模型的扩展，特别是引入季节性成分的SARIMA模型。重点讨论非平稳性的识别与处理，包括单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验）的统计原理，以及差分的阶数确定。随后，引入向量自回归（VAR）模型，用于分析多个相互影响的时间序列之间的动态关系，并讲解脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和格兰杰因果关系检验的正确解释。 --- 第四部分：高维数据、贝叶斯方法与模型诊断的哲学第八章：高维回归、维度缩减与非参数估计在高维情境下（$p>n$或接近），传统回归方法失效。本章对比主成分回归（PCR）和偏最小二乘法（PLS）在数据降维中的差异和适用性。贝叶斯统计思维的引入：本章将贝叶斯线性回归作为起点，解释先验信息（Prior）、似然函数（Likelihood）和后验分布（Posterior）的构建。重点介绍MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的基本概念，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器的工作原理，为后续复杂的贝叶斯建模打下基础。第九章：模型诊断、残差分析与稳健性检验的终极指南模型诊断不仅仅是检查R方或P值。本章提供一套系统的、基于信息的诊断流程。详细分析各种残差图谱（残差 vs 拟合值、残差 vs 变量）背后的统计意义，并讲解Cook距离、杠杆值在识别高影响力观测值中的作用。对于GLMs，本章区分并应用残差类型（Pearson残差、Deviance残差、标准化残差），并强调模型拟合优度检验（如Hosmer-Lemeshow检验的局限性）。最后，探讨如何通过模型稳健性检验——改变模型假设（如替换链接函数、改变分布族、替换估计方法）——来验证核心结论的可靠性，这是高级分析师必备的批判性思维。 --- 结语：统计学的哲学与实践整合本书的最终目标是培养读者一种批判性的、面向实际的统计思维。我们强调，统计学不是一套固定的工具箱，而是一套处理不确定性的、不断演进的方法论。通过本书的学习，读者将能够： 1. 熟练应用先进的回归技术，解决复杂模型设定下的参数估计问题。 2. 掌握处理不同数据结构（时间序列、层次化、删失数据）的专业工具。 3. 理解并实施现代因果推断的统计方法，从相关性中提取更可靠的因果证据。 4. 能够批判性地诊断和评估任何复杂统计模型的性能和假设前提。《进阶统计学深度剖析》为您架设了从基础统计学到前沿数据科学应用之间的坚实桥梁。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须要承认，《Statistics at Square Two》是一本让我感到惊喜连连的书，它的深度和广度远远超出了我的预期，甚至可以说，它重新定义了我对统计学这门学科的理解。我过去总是将统计学视为一门“硬科学”，认为它只适用于那些对数学有着深厚功底的人，但这本书用实际行动证明了，统计学的魅力同样可以触及生活的方方面面。作者在书中对“变量的类型”以及它们如何影响统计方法的选择进行了非常详尽的阐述，这让我恍然大悟，原来不同的数据类型需要用不同的分析工具，这就像是给不同形状的锁配不同形状的钥匙一样，非常形象。我特别喜欢书中关于“回归分析”的章节，作者并没有一味地堆砌公式，而是通过大量的图示和实际案例，让我理解了变量之间关系的本质，以及如何通过回归模型来预测和解释现象。这对于我在工作中进行市场预测和用户行为分析，提供了非常宝贵的思路。而且，书中还探讨了“统计学中的伦理问题”，比如如何避免数据被误用或滥用，这让我意识到，统计学不仅是一门技术，更是一门需要责任感的学问。这本书让我从一个对统计学一知半解的门外汉，变成了一个能够初步运用统计学思维来分析问题的实践者，这对我来说是一种巨大的进步。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics at Square Two》这本书，真可以说是为我打开了一扇通往数据世界的大门，让我从一个对统计学一窍不通的“小白”，逐渐成长为一个能够欣赏和运用统计学思维的人。我一直认为，统计学是一门枯燥乏味的学科，充斥着我难以理解的公式和图表，但这本书彻底颠覆了我的这种观念。作者的写作风格非常独特，他用一种非常人性化、充满故事性的方式，将那些抽象的统计学概念变得生动有趣。我尤其喜欢书中对“数据分布”的讲解，作者用各种各样的日常生活例子，比如人们的身高、考试分数等，来阐述不同分布的特点，这让我能够非常直观地理解这些概念。而且，书中对“方差和标准差”的解释也让我印象深刻，我过去总是把它们当成两个相似的概念，但这本书让我明白了它们各自的含义以及在衡量数据离散程度上的作用。这就像是给我的大脑注入了一剂“数据感”，让我能够更敏锐地捕捉到数据中的信息。这本书不仅仅是一本教材，更像是一次思维的启蒙，它让我看到了统计学在现实世界中的巨大价值，也激发了我进一步学习统计学的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是我学术生涯中的一道曙光，在我原本以为自己与统计学只能是“点头之交”的时候，它像一位循循善诱的导师，带领我一步步揭开了统计学的神秘面纱。我一直认为统计学是一门极其抽象的学科，充斥着我难以理解的符号和公式，但《Statistics at Square Two》彻底颠覆了我的认知。作者的叙述方式极其独特，他并没有一开始就抛出大量定义和定理，而是从一些非常直观的问题入手，引导读者去思考，去发现统计学在解决这些问题中的关键作用。我记得有一个章节，详细讲解了“数据可视化”的力量，作者通过对比不同图表的呈现方式，让我深刻体会到，一个好的可视化图表，能够多么直观地揭示数据背后的趋势和模式，远胜于枯燥的数字列表。这让我开始反思自己过去是如何“看”数据的，也让我更加重视在报告和演示中如何有效地运用图表。书中对“相关性与因果性”的辨析也让我受益匪浅，我经常看到各种新闻报道将两者混为一谈，而这本书则清晰地阐释了其中的区别，让我学会了如何更谨慎地解读统计数据，避免被误导。阅读过程中，我常常会停下来，反复咀嚼作者的观点，然后对照自己的实际工作经验，发现许多之前不曾注意到的问题，并且找到了解决问题的思路。这不仅仅是一本书，更像是一个思维训练营，让我能够更批判性地思考，更理性地决策。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Statistics at Square Two》的过程，就像是在进行一场精彩绝伦的头脑风暴，它以一种前所未有的方式，将统计学的奥秘一一揭示，让我这个曾经对统计学望而却步的人，也感受到了其中的乐趣与力量。作者的写作风格极其独特，他善于将晦涩的理论，通过生动形象的语言和贴切的比喻，转化为易于理解的知识。我特别欣赏书中对“多重比较”问题的探讨，作者深入剖析了在进行多次统计检验时，出现假阳性结果的风险，并提供了相应的解决方案。这让我意识到，数据分析中隐藏着许多“陷阱”，需要我们时刻保持警惕。而且，书中对“时间序列分析”的介绍也让我受益匪浅，作者通过分析股票价格、天气变化等实际数据，让我理解了如何捕捉数据随时间变化的规律，以及如何进行预测。这就像是为我打开了观察事物动态发展的一扇窗户。这本书不仅仅是一本统计学教材，更是一次思维的升华，它让我看到了统计学在预测和决策中的巨大潜力，也让我对未来充满了探索的勇气。

评分☆☆☆☆☆

我可以毫不夸张地说，《Statistics at Square Two》是我近年来读过最令人耳目一新的一本书，它成功地将统计学的晦涩理论转化为了人人可懂的语言，甚至可以说是一种“生活哲学”。我过去对统计学一直存在一种莫名的畏惧感，总觉得它离我的日常生活很遥远，充斥着各种复杂的数学公式，但这本书彻底打破了我的这种刻板印象。作者的写作风格极其接地气，他善于运用生活中的例子来解释统计学概念，比如通过分析彩票的中奖概率来讲解概率论，通过研究不同品牌的广告效果来阐述统计推断。我尤其欣赏书中对“抽样调查”的深入剖析，我过去一直对各种民意调查的准确性存疑，但这本书让我理解了科学抽样的重要性，以及样本容量、抽样方法等因素如何影响调查结果的可靠性。这让我学会了如何更理性地看待媒体上的各种数据报告，不再盲目相信。另外，书中对于“置信区间”的讲解也让我眼前一亮，作者用一种非常形象的方式，让我理解了统计估计的“不确定性”，以及我们如何量化这种不确定性。这让我感觉统计学不再是冰冷的代码，而是充满人情味和生活气息的智慧。这本书不仅仅教会了我统计学知识，更重要的是，它培养了我一种用数据说话、用逻辑思考的习惯，让我的思维方式变得更加严谨和科学。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是一门高高在上的学科，普通人很难企及，但《Statistics at Square Two》这本书，彻底打破了我的这种偏见，它以一种极其亲切、易懂的方式，将统计学的精髓展现了出来，让我看到了统计学在生活中的巨大力量。作者的写作风格非常擅长运用类比，将那些抽象的统计学概念，与我们熟悉的生活场景联系起来。我尤其喜欢书中对“概率”的讲解，他用生活中常见的抛硬币、掷骰子的例子，来阐述概率的基本原理，这让我能够非常轻松地理解这些看似复杂的概念。而且，书中对“统计显著性”的阐释也让我豁然开朗，我过去一直觉得“显著”就是一个模糊的词语，但这本书让我理解了它的具体含义，以及在科学研究中，如何通过统计方法来判断一个结果是否具有统计学意义。这就像是为我打开了一扇新的窗户，让我能够更深入地理解科学研究的逻辑。这本书不仅仅是一本统计学读物，更是一次思维的洗礼，它让我学会了用数据说话，用逻辑思考，让我的分析能力得到了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《Statistics at Square Two》这本书在我拿到手之前，我对统计学并没有太多的期待，甚至认为它只是一本枯燥乏味的学术读物。然而，这本书的出现，彻底改变了我对统计学的看法，它以一种极其引人入胜的方式，将统计学的核心理念展现得淋漓尽致，让我惊叹不已。作者的叙述方式充满智慧，他巧妙地将那些抽象的统计学概念，融入到一个个引人深思的案例之中。我印象最深刻的是书中关于“误差分析”的部分，作者详细阐述了各种可能存在的误差来源，以及如何尽量减小误差对研究结果的影响，这让我认识到，严谨的态度在统计学研究中是多么重要。而且，书中对“贝叶斯统计”的介绍也让我耳目一新，作者用一种非常清晰的方式，让我理解了与传统频率统计不同的思考方式，以及它在信息更新和不确定性处理上的优势。这就像是在我的知识库中，又增加了一个强大的分析框架。这本书不仅仅是一本统计学著作，更是一次对思维方式的重塑，它让我学会了用更辩证、更动态的眼光来看待数据和信息。

评分☆☆☆☆☆

我简直不敢相信我花了这么长时间才“遇到”这本书，现在我每天都像发现了新大陆一样，简直着迷了！《Statistics at Square Two》不是那种堆砌公式、让你头昏脑胀的枯燥教材，它更像是一场引人入胜的智力探险，将统计学的核心概念拆解得如此巧妙，以至于我这个曾经对数字敬而远之的人，也忍不住想要深入其中一探究竟。作者简直就是一位统计学的魔法师，他用平实的语言、生动的比喻，将那些抽象而令人望而生畏的数学原理，转化成了你可以触摸、可以理解的鲜活事物。我尤其喜欢书中对“假设检验”部分的阐述，过去我总是觉得它是一个黑箱操作，但在这里，我看到了它背后严谨的逻辑，理解了每一次“拒绝”或“不拒绝”的背后意味着什么，这对于我在工作中分析数据、做出决策，简直是点亮了一盏明灯。而且，书中并没有止步于理论，它还穿插了大量真实的案例研究，这些案例既贴近生活，又具有很高的代表性，让我能立刻看到统计学在现实世界中的强大应用，比如如何解读民意调查的可靠性，如何评估新药的疗效，甚至是如何理解社交媒体上传播的各种信息。每一次阅读，都像是在为我的思维模式注入新的活力，让我看问题的角度更加客观、更加深入。我真的强烈推荐这本书给任何一个希望理解数据、希望用更科学的眼光看待世界的人，它绝对会超出你的预期，带来意想不到的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《Statistics at Square Two》这本书的出现，简直是统计学领域的“一股清流”，它以一种极其独特且富有洞察力的方式，将统计学的核心概念展现得淋漓尽致，让我这个曾经对统计学避之不及的人，也变得跃跃欲试。作者的叙述方式充满智慧，他善于将复杂的统计学原理，通过一些看似简单却蕴含深刻道理的例子来阐释。我记得书中有一个章节，详细讲解了“相关系数”的意义，并着重强调了“相关不等于因果”，这一点让我醍醐灌顶。我经常看到很多信息将两者混为一谈，而这本书让我深刻理解了其中的区别，也让我学会了如何更谨慎地解读数据之间的关系。此外，书中对“置信区间”的解释也让我受益匪浅，作者用一种非常形象的比喻，让我明白了统计推断的本质，以及我们如何用一个区间来表示一个估计值的可靠性。这就像是在我的数据分析工具箱里，又增加了一件利器。这本书让我不仅仅获得了统计学知识，更重要的是，它培养了我一种批判性思考的能力，让我在面对各种信息时，能够更理性、更客观地进行判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就像是一本“统计学宝典”，它以一种极其易懂、有趣的方式，将复杂的统计学概念娓娓道来，让我这个曾经对数字感到头疼的人，也爱上了探索统计学的奥秘。我特别欣赏作者在书中对“偏差”的深入分析，他详细解释了各种可能导致数据产生偏差的原因，比如选择性偏差、测量偏差等等，并通过生动的案例，让我认识到了在收集和分析数据时，保持客观和公正的重要性。这让我以后在看待各种统计报告时，都会多一份警惕，去思考其背后可能存在的偏差。此外，书中对“假设检验”的讲解也让我茅塞顿开。我过去对假设检验一直感到困惑，觉得它像是一种神秘的仪式，但作者通过清晰的逻辑和形象的比喻，让我理解了假设检验的每一个步骤及其意义，以及如何根据检验结果来做出合理的判断。这让我感觉，统计学不再是遥不可及的理论，而是能够解决实际问题的强大工具。我甚至开始尝试运用书中提到的方法，来分析我工作中的一些数据，并取得了令人惊喜的效果。这本书不仅提升了我的统计学知识，更重要的是，它改变了我看待世界的方式，让我学会了用更严谨、更科学的态度来面对各种信息。

评分☆☆☆☆☆