对数线性模型的关联图和多重图

出版者:格致出版社

作者:[美]哈里·J.哈米斯（Harry J. Khamis）

页数:165

译者:王彦蓉

出版时间:2016-12

价格:30

装帧:平装

isbn号码:9787654226741

丛书系列:格致方法·定量研究系列

具体描述

这本使用指南旨在教授非统计学者如何使用多重图分析和解释对数线性模型。

本书可以帮助那些研究分类数据的学生在不依靠繁琐的计算和统计软件的情况下，分析并解释最为复杂的对数线性模型。考虑到学生可能对分类变量的模型有一些了解，但对图形方法也许较为陌生，作者在回顾对数线性模型的基础上，对关联图进行了解释并对多重图进行了介绍。作者从实用的角度，由浅入深，一步步展示了这一方法，并着重阐释了该方法在列联表中的应用和对所得结果的解释。

作者简介

哈里·J.哈米斯（Harry J. Khamis），俄亥俄州代顿市莱特州立大学数学与统计学院及布恩邵夫特医学院联合任命的教授。从1993年开始他担任莱特州立大学统计咨询中心主任。自1980年以来，他一直任教于莱特州立大学，期间也曾在瑞典的乌普萨拉大学，于默奥大学及达拉那大学访问并担任教学、研究和咨询的相关职务。他的专业领域是统计方法，尤其是在分类响应模型，拟合检验以及Cox回归模型方面。

目录信息

目录
第1章 介绍
第2章 关联结构
第1节 离散变量的统计独立
第2节 比值比：二向表
第3节 比值比：三维列表
第4节 模型拟合：三维表
第5节 多向表
第3章 对数线性模型回顾
第1节 二向列联表
第2节 三维列联表
第3节 三维表LLM之间的关系
第4节 LLM和列联表属性
第5节 多向表
第4章 对数线性模型的关联图
第1节 基本图论法则
第2节 三向表的关联图
第3节 多维表的关联图
第4节 可分解的LLM
第5节 总结
第5章 可压缩性条件和关联图
第1节 三维列联表的可压缩性
第2节 压缩性定理和关联图
第3节 结论
第6章 生成多重图
第1节 构建多重图
第2节 三维表格的多重图
第3节 多维表的多重图
第4节 最大生成树
第5节 可分解性
第6节 分解可分解LLM的联合概率
第7节 可分解LLMs的基本条件独立
第7章 不可分解对数线性模型的基本条件独立
第1节 边割集
第2节 不可分解LLM的FCI
第3节 使用多重图 的压缩条件
第4节 FCI：总结
第8章 结论及附加实例
第1节 关联图和多重图的比较
第2节 附加实例
第3节 最后要点
数据集
参考文献
译名对照表
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的封面设计确实吸引人，一种深邃的蓝色背景，上面点缀着错综复杂的几何图形，隐约能辨认出一些连接节点，仿佛在预示着书中即将展开的精妙论述。书名本身——《对数线性模型的关联图和多重图》——就带着一种严谨而又充满挑战的气息，对于我这样一个热衷于数据分析和统计建模的读者来说，无疑是一剂强烈的兴奋剂。我期待这本书能够深入浅出地剖析对数线性模型这一强大的统计工具，尤其是在可视化呈现方面，如何通过关联图和多重图来揭示数据中隐藏的复杂关系。我希望作者能够详细讲解构建这些图表的理论基础，比如图论中的关键概念，以及如何将抽象的统计模型转化为直观的视觉语言。我还在猜测，书中是否会提供实际案例，展示如何利用这些可视化技术来解决诸如社会网络分析、生物信息学、市场营销等领域的实际问题。毕竟，理论知识再扎实，如果不能落地应用，其价值也会大打折扣。此外，对于“多重图”这个词，我感到尤为好奇，这是否意味着书中会探讨比简单图更复杂的图结构，比如包含不同类型边或者多层嵌套的图？这将为理解更复杂的数据交互提供怎样的视角？我脑海中已经勾勒出无数种可能，希望这本书能够一一解答我的疑惑，并带给我意想不到的启发，让我在数据探索的道路上，能够更加得心应手，发现那些肉眼难以察觉的深层模式。这本书不仅仅是关于数学和统计的，它更像是一把钥匙，能够解锁隐藏在数据背后的故事，而我正迫不及待地想用它来打开那扇门。

这本书的标题，本身就充满了学术的厚重感与探索的吸引力。《对数线性模型的关联图和多重图》——仅仅是这个名字，就足以让我对书中即将展开的内容充满期待。我对“对数线性模型”这一统计工具的威力早已有所耳闻，它在处理离散变量之间的相互作用时，展现出了强大的分析能力。我希望这本书能够为我提供一个系统而深入的学习路径，从模型的理论基础、构建方法、参数估计，到模型检验与选择，每一个环节都能被清晰地阐述。更令我感到兴奋的是“关联图”和“多重图”这两个词。在我看来，图是一种极具表现力的工具，能够将抽象的统计关系直观地呈现出来，从而极大地提升我们对数据的理解。我非常期待书中能够详细介绍如何利用关联图来可视化对数线性模型中的变量依赖性，以及如何从数据中推断和构建这些图。而“多重图”这个概念，更是让我感到新奇和好奇，它是否意味着书中将探讨比传统图更复杂的图结构，例如包含多种边类型、或者多层嵌套的网络？这将为我们理解现实世界中那些交织在一起的复杂系统提供全新的视角和强大的分析工具。我希望这本书能够带领我进入一个全新的数据分析领域，解锁那些隐藏在复杂模型和图结构背后的深刻洞察。

我翻开了这本书，扉页上的字体显得古朴而庄重，让人立刻感受到一种学术的厚重感。书名的第一部分“对数线性模型”本身就勾起了我深深的兴趣。我一直对如何建模离散变量之间的相互作用着迷，而对数线性模型恰恰是解决这类问题的利器。我希望这本书能够从最基础的定义讲起，逐步深入到模型的假设、参数估计、模型检验等核心内容，确保即便是初学者也能循序渐进地理解。更重要的是，我期待作者能详细阐述如何将实际问题转化为对数线性模型的框架，比如如何选择合适的变量，如何解释模型的系数，以及如何进行模型比较和选择。这部分内容的清晰度将直接决定这本书的实用价值。接着，“关联图”这个词吸引了我的目光。在我看来，图是一种极为强大的信息组织和传递工具。我猜想，书中会介绍如何利用图来表示对数线性模型中的变量及其之间的关系，可能是节点代表变量，边代表它们之间的条件独立性或者某种程度的依赖。我特别希望能看到关于如何从数据中学习和推断这些图结构的具体方法，例如贝叶斯网络或者马尔可夫随机场等概念的引入。而“多重图”则更加令我感到兴奋，这意味着书中可能探讨的是一种更复杂的网络结构，也许是包含不同类型的边，或者是同时存在多个层级的关系。这会为我们理解现实世界中那些交织在一起的复杂系统提供新的思路和工具。我期待书中能够提供丰富的图示和例子，将抽象的数学概念具象化，帮助我更好地理解这些复杂的模型和图结构。

这本《对数线性模型的关联图和多重图》的标题，在信息爆炸的时代，宛如一股清流，直接触及了我作为数据分析爱好者最核心的关切点。我对“对数线性模型”的强大功能早已有所耳闻，它在处理分类变量之间的复杂关系方面，表现得尤为出色。我非常期待书中能够从最基础的定义和理论出发，逐步引导我进入对数线性模型的殿堂，详细讲解模型的构建、参数估计、模型检验以及模型解释的每一个环节，并希望能辅以丰富的实际案例，让我能够将理论知识转化为实践能力。而“关联图”和“多重图”的出现，则更是为这本书增添了极大的魅力。在我看来，图是一种能够将抽象的统计关系变得可视化、直观化的神奇工具。我非常希望书中能够详细介绍如何利用关联图来清晰地展示对数线性模型中的变量依赖关系，以及如何从数据中推断和构建这些图。特别是我对“多重图”这个概念感到特别好奇，它是否意味着书中将探讨比我们通常理解的图结构更复杂的模型，比如包含不同类型边、或者多层级嵌套的网络？这将为我们理解现实世界中那些交织在一起的复杂系统提供前所未有的视角。我期望这本书能够成为我深入探索数据背后隐藏的模式的利器。

初读这本书的章节标题，我就被深深吸引住了。书名《对数线性模型的关联图和多重图》本身就充满了探索的意味。我对“对数线性模型”这个概念一直抱有浓厚的兴趣，它在处理离散数据，尤其是多分类变量之间的相互作用时，展现出强大的建模能力。我迫切地想知道，书中将如何系统地介绍这一模型，是会从其统计学的根基出发，深入剖析其数学原理，还是会更侧重于其应用层面，提供丰富的实际案例。我期待作者能够细致地讲解模型的假设条件、参数的解释性，以及如何进行模型选择和诊断，让读者能够真正掌握构建和应用对数线性模型的方法。而“关联图”和“多重图”这两个词，则将这本书的吸引力推向了新的高度。在我看来，图是一种直观而强大的数据可视化和结构表示工具。我非常好奇，作者将如何利用图来可视化对数线性模型中的变量关系。是会采用传统的概率图模型表示方式，还是会引入新的、更具表现力的图示方法？我期待书中能详细阐述图的构建原则，节点和边的含义，以及如何从模型参数中提取信息来绘制和解释这些图。特别是我对“多重图”这个概念感到非常新奇，它是否意味着书中将涉及更复杂的图结构，比如带有多种类型边，或者是嵌套的多层网络？这无疑将为分析更复杂、更具层次性的数据关系提供强大的工具。我希望这本书能够带领我进入一个可视化的数据探索新世界，让原本抽象的统计模型变得生动起来。

这本书的标题，用一种简洁而又充满学术气息的方式，精准地概括了其核心内容。对于我这样一个对统计模型和数据可视化都极其感兴趣的读者来说，《对数线性模型的关联图和多重图》简直是一本“宝藏”。我一直对如何有效地构建和解释模型来理解变量之间的相互作用充满热情，而对数线性模型无疑是解决这一问题的关键之一。我期望这本书能够深入浅出地介绍对数线性模型的基本原理，包括其数学基础、模型构建的步骤、参数的估计与检验，以及如何进行模型诊断和选择。我希望作者能够用清晰的语言和恰当的示例，带领我理解这些核心概念。更让我眼前一亮的是“关联图”和“多重图”的引入。在我看来，图是一种强大的工具，可以将抽象的统计关系直观地呈现出来。我非常期待书中能够详细讲解如何利用关联图来可视化对数线性模型中的变量依赖性，以及如何从数据中学习这些图结构。而“多重图”这个概念，更是让我感到无比兴奋，它是否意味着书中将探讨比传统图更复杂的网络结构，例如包含多种边类型、或者多层嵌套的图？这无疑将为我们理解现实世界中那些错综复杂的相互作用提供全新的视角和强大的分析工具。我希望这本书能够成为我深入学习对数线性模型和图论在数据分析中应用的宝贵资源。

这本书的标题，在我看来，简直就是为我量身定做的。作为一个对数据可视化和统计建模都充满热情的探索者，《对数线性模型的关联图和多重图》这个名字，瞬间就点燃了我内心深处的求知欲。我一直认为，理解数据中的复杂关系，离不开强大的数学工具和直观的呈现方式。对数线性模型，作为一种能够有效处理离散变量之间相互作用的模型，一直是我关注的焦点。我希望这本书能够从最基础的定义和理论出发，逐步深入到模型的构建、参数估计、模型检验以及模型解释的各个环节，并且能够提供一些实用的技巧和注意事项，帮助我更好地掌握这一强大的工具。更让我眼前一亮的是“关联图”和“多重图”的引入。在我看来，图论和网络分析是揭示数据结构和隐藏模式的绝佳方式。我非常期待作者能够详细阐述如何利用关联图来直观地展示对数线性模型中的变量依赖关系，以及如何构建和解读这些图。而“多重图”这个词，更是让我充满好奇。它是否意味着书中将探讨比传统图更复杂的结构，例如包含多种边类型、或者具有多层嵌套的网络？如果真是这样，那么这本书将为我理解现实世界中那些错综复杂的相互作用提供前所未有的洞察力。我希望这本书能够成为我的良师益友，不仅能够提升我的理论水平，更能启发我在数据分析和可视化方面的创新思维。

这本书的封面设计，色彩搭配沉稳而又不失现代感，让我立刻感受到它所蕴含的学术深度。书名《对数线性模型的关联图和多重图》直击我长期以来对于如何更有效地可视化和理解复杂数据关系的需求。对数线性模型，作为一个处理离散变量及其相互作用的强大工具，我一直渴望能够对其有更深入的理解。我希望这本书能够系统地讲解模型的建立、假设、参数估计以及模型检验的整个过程，并能提供一些关于如何解读模型结果，以及如何将模型应用于实际问题的指导。我尤其期待书中能够深入探讨“关联图”在对数线性模型中的作用。在我看来，图能够将抽象的统计关系具象化，从而极大地提升我们对数据结构的理解。我希望作者能够详细介绍构建和解释这些关联图的方法，以及它们如何帮助我们洞察变量之间的潜在联系。而“多重图”这个概念，更是激发了我极大的好奇心。它是否意味着书中将引入比传统图更复杂的图结构，例如包含不同类型边、或者多层级网络的表示方式？如果能掌握这种分析方法，无疑将为我理解现实世界中那些交织在一起的复杂系统提供强大的工具。我希望这本书能够为我提供坚实的理论基础和创新的可视化方法，使我能够更从容地应对各种复杂的数据分析挑战，并从中获得新的灵感。

拿到这本书，我的第一反应是它的标题本身就极具学术深度和研究价值。《对数线性模型的关联图和多重图》——仅仅是这几个词的组合，就足以让那些深耕统计建模和数据挖掘领域的读者心头一震。我一直以来都对如何有效地理解和描述变量之间的复杂关系充满好奇，而对数线性模型恰恰是解决这类问题的基石。因此，我非常期待这本书能够系统地介绍对数线性模型的核心理论，从最基础的概率分布假设，到模型的参数估计方法，再到如何进行模型检验和诊断，能够有一个全面而深入的阐述。更让我感到兴奋的是“关联图”和“多重图”这两个词。在数据分析中，可视化是理解复杂模式的关键。我希望书中能够详细讲解如何利用图论的语言来表示对数线性模型中的变量依赖关系，可能是通过构建条件独立图，或者是更复杂的网络结构图。我尤其对“多重图”这个概念感到好奇，它是否意味着书中会探讨包含不同类型边、或者不同层级关系的图结构？这无疑会为我们理解现实世界中那些多维度、多层次的相互作用提供全新的视角和强大的工具。我期待书中能够提供丰富的图例和实际案例，将抽象的统计概念与具体的应用场景相结合，让我能够不仅理解理论，更能掌握实践。我希望这本书能够成为我深入理解和应用对数线性模型的宝贵指南，为我解决实际数据分析问题提供强大的理论支持和创新的可视化方法。

这本书的书名，一眼望去，就带着一种严谨而又充满探索性的学术气质。对于我这样长期沉浸在统计建模和数据分析领域的研究者来说，《对数线性模型的关联图和多重图》无疑是一个极具吸引力的标题。我对对数线性模型本身就有着浓厚的兴趣，它在处理分类数据和变量之间的条件独立性方面展现出了非凡的能力。我希望这本书能够对对数线性模型进行一次全面而深入的梳理，不仅包括其理论基础、模型构建的流程，更重要的是，能够详细阐述如何通过统计推断来理解模型的参数，以及如何进行模型选择和优化。而“关联图”和“多重图”的出现，则更是让这本书在我心中占据了重要的位置。在我看来，图是一种能够将抽象的统计关系可视化，从而变得直观易懂的强大工具。我迫切地想知道，书中将如何利用图论的思想来表示对数线性模型中的变量依赖性，以及如何从数据中学习这些图结构。特别是“多重图”这个概念，它暗示着书中可能探讨的是比传统图更复杂的网络结构，例如包含不同性质的边，或者嵌套的层级关系。这将为理解现实世界中那些复杂的相互作用系统提供一种全新的视角和强大的分析工具。我期待这本书能够为我提供新的研究思路和方法，帮助我在复杂数据的探索和可视化方面更上一层楼，发掘那些隐藏在数据深处的宝藏。

用图模型（关联图和多重图，最大生成树）来解构对数线性模型。属格致方法-定量研究系列，第52册。

用图模型（关联图和多重图，最大生成树）来解构对数线性模型。属格致方法-定量研究系列，第52册。

用图模型（关联图和多重图，最大生成树）来解构对数线性模型。属格致方法-定量研究系列，第52册。

用图模型（关联图和多重图，最大生成树）来解构对数线性模型。属格致方法-定量研究系列，第52册。

用图模型（关联图和多重图，最大生成树）来解构对数线性模型。属格致方法-定量研究系列，第52册。