Logistic Regression Using the SAS System pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:WA (Wiley-SAS)

作者:Paul D. Allison

出品人:

頁數:304

译者:

出版時間:2001-12-21

價格:USD 74.50

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780471221753

叢書系列:

圖書標籤:

• SAS
• Logistic Regression
• Statistics
• Data Analysis
• Modeling
• Biostatistics
• Healthcare
• Predictive Modeling
• Machine Learning
• Regression Analysis

《深入理解統計建模：基於R的廣義綫性模型實踐》 內容簡介 本書旨在為數據科學愛好者、統計分析師以及需要利用統計方法解決實際問題的專業人士提供一本全麵而深入的指南，專注於R語言在實現廣義綫性模型（GLM）中的應用。我們聚焦於理論基礎與實際操作的完美結閤，確保讀者不僅能熟練地運行代碼，更能深刻理解模型背後的統計學原理及其在特定場景下的適用性。 本書的結構經過精心設計，從基礎的綫性模型迴顧開始，逐步過渡到更復雜、更具現實意義的廣義綫性模型框架。我們不局限於單一的迴歸類型，而是係統地探討瞭邏輯迴歸、泊鬆迴歸、負二項迴歸等核心模型，並涵蓋瞭它們在二元、計數、比例等不同數據類型上的應用。 第一部分：迴歸分析的理論基石與R語言入門 在本書的開篇，我們首先對經典的綫性迴歸模型（Ordinary Least Squares, OLS）進行迴顧與深入剖析。我們將詳細討論綫性模型的關鍵假設（如殘差的正態性、同方差性、獨立性），並通過一係列精心挑選的R代碼示例，展示如何使用`lm()`函數進行模型擬閤、診斷和解釋。重點在於診斷圖錶的解讀，包括殘差圖、QQ圖以及影響點分析，這是構建穩健模型不可或缺的步驟。 隨後，我們引入瞭統計建模的核心挑戰：當響應變量不滿足正態性假設時該如何處理。這裏，本書自然地引齣瞭指數族分布的概念，這是理解廣義綫性模型的關鍵橋梁。我們將用通俗易懂的語言解釋指數族分布的特性，並詳細介紹鏈接函數（Link Function）和均值函數（Mean Function）在連接綫性預測器與響應變量期望值中的核心作用。 第二部分：核心廣義綫性模型（GLM）的構建與應用 本書的中心部分將精力集中在應用最廣泛的幾種GLM上。 邏輯迴歸（Logistic Regression）的精細化處理： 盡管許多教材僅停留在二元邏輯迴歸的介紹，本書將深度探討其背後的原理，包括Logit變換。我們將展示如何處理多類彆響應變量，包括有序 Logit（Ordinal Logistic Regression）和多項式 Logit（Multinomial Logistic Regression）。對於模型擬閤後的評估，我們不僅僅依賴於傳統的顯著性檢驗，更會投入大量篇幅講解ROC麯綫、AUC值、提升圖（Lift Charts）以及如何構建和解釋混淆矩陣，尤其關注敏感性（Sensitivity）和特異性（Specificity）的權衡。在R中，我們將廣泛使用`glm()`函數，並結閤`car`包和`pROC`包進行高級診斷。 泊鬆迴歸與計數數據分析： 計數數據（如事件發生次數、缺陷數量）在實際應用中非常常見。本書將詳細闡述泊鬆迴歸的適用條件，特彆是其對均值等於方差的假設。一個重要的章節將專門討論“過度分散”（Overdispersion）問題，並提供解決方案，例如切換到負二項迴歸（Negative Binomial Regression）。我們不僅會演示如何使用`glm.nb()`或負二項模型函數，還會深入對比泊鬆模型與負二項模型在擬閤優度上的差異。 處理非標準數據結構： 統計建模的挑戰往往在於數據結構的多樣性。本書將拓展到更高級的主題，例如： 零膨脹模型（Zero-Inflated Models）： 針對那些零值觀測點遠多於泊鬆分布預期的計數數據，我們將介紹零膨脹泊鬆（ZIP）和零膨脹負二項（ZINB）模型，闡述其雙重過程的結構（一個過程決定是否為零，另一個過程決定零的程度或非零值）。 生存分析導論（Survival Analysis Primer）： 雖然生存分析是一個龐大的領域，但本書會將其中的核心思想——如Weibull分布和Cox比例風險模型——納入GLM的框架內進行討論，介紹如何使用`survival`包進行初步分析。 第三部分：模型診斷、穩健性與模型選擇 一個優秀的統計分析師不僅會擬閤模型，更懂得如何質疑和檢驗模型的有效性。本書的後半部分緻力於提升模型的診斷能力。 我們將詳細介紹如何使用偏差殘差（Deviance Residuals）、Pearson殘差等，取代傳統的殘差，以適應非正態分布的響應變量。離群值和高杠杆點（High Leverage Points）的識彆在GLM中同樣關鍵，我們將展示如何計算和解釋Cook’s distance在非綫性模型中的應用。 在模型選擇方麵，我們不推崇“黑箱式”的模型自動選擇，而是強調基於統計理論的比較。我們將係統地講解如何使用AIC、BIC以及似然比檢驗（Likelihood Ratio Tests）來比較嵌套模型和非嵌套模型，確保最終選擇的模型既具有統計學意義，又具有業務可解釋性。 最後，本書還將探討混閤效應模型（Mixed-Effects Models） 在GLM中的初步應用，尤其是在處理具有分組結構（如重復測量數據）時，解釋隨機效應如何幫助我們應對數據間的非獨立性問題，為讀者在更復雜的分析場景中打下堅實基礎。 目標讀者 本書假定讀者對基礎的統計學概念（如均值、方差、假設檢驗）有基本瞭解，並熟悉R語言的基本操作。它非常適閤研究生、生物統計學人員、金融風險分析師以及任何希望將統計建模能力提升到能夠處理真實世界復雜響應變量水平的專業人士。通過本書的學習，讀者將能夠自信地從數據中提取可靠的、具有解釋力的見解。

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這本書在對特定軟件環境的整閤應用方麵，做得尤為齣色，它真正體現瞭“係統”的價值。很多書籍在講解完理論後，往往隻是簡單地展示幾行代碼片段，但這本書則不同，它將理論、方法論與具體的軟件操作環境進行瞭深度綁定，形成瞭一個完整的、可復現的工作流。作者似乎深知讀者在實際工作中會遇到的各種環境配置和數據導入的難題，因此，書中提供的每一個示例，都仿佛是經過瞭嚴格的生産環境測試一般，幾乎沒有齣現因環境不匹配而導緻的運行錯誤。對於依賴該特定軟件平颱進行統計建模的實踐者來說，這種細節上的周到考慮，極大地節省瞭他們調試和排錯的時間成本。它不僅僅是一本參考手冊，更像是一套精心設計的、帶有詳細注釋的“操作指南”，讓學習者能夠迅速地將書本知識轉化為實際的分析産齣，這種即學即用的設計理念，是其核心競爭力之一。

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這本書的章節組織邏輯簡直是教科書級彆的典範，它沒有一上來就拋齣復雜的模型和公式，而是采取瞭一種循序漸進的教學方法，牢牢抓住瞭初學者可能會産生的睏惑點。開篇部分用非常清晰的語言闡述瞭迴歸分析在現代數據科學中的地位和必要性，這為後續的學習打下瞭一個堅實的理論基礎，讓人明白“為什麼要學”而不是僅僅停留在“怎麼做”。隨後，作者巧妙地將理論的深度與實際操作的廣度進行瞭平衡，每講解完一個核心概念，緊接著就會用一個詳盡的、標注清晰的案例來加深理解，這種理論與實踐的無縫銜接，極大地降低瞭學習的門檻。特彆是對於那些習慣瞭純理論閱讀的讀者，這種帶有鮮明案例導嚮的敘述方式，無疑是激活瞭他們對知識的吸收能力。章節之間的過渡處理得非常自然流暢，你幾乎感覺不到明顯的跳躍，就好像順著一條設計精良的階梯，一步步走到瞭知識的高處，整個學習過程是連貫且富有成就感的。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，從拿到手的那一刻起，我就被它那種低調卻又不失專業感的氣質所吸引。封麵選用的材質觸感細膩，微微帶著磨砂的質感，讓人愛不釋手。排版上，頁邊距的處理非常考究，既保證瞭視覺上的呼吸感，又最大限度地保留瞭信息的承載密度，這對於一本技術類的書籍來說至關重要。裝訂工藝也相當紮實，書脊的膠閤部分緊密而平整，即便是經常翻閱和攜帶，也絲毫沒有鬆散的跡象，足見齣版方的用心。字體選擇上，正文部分采用瞭易於閱讀的襯綫字體，字號適中，行距拉得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛也不容易感到疲勞。更值得稱贊的是，書中穿插的一些圖錶和代碼塊的印刷質量極高，綫條清晰銳利，即便是復雜的數學公式也能保持極高的辨識度，這對於需要對照示例進行學習的讀者來說，簡直是福音。整體來說，這本書的物理呈現已經達到瞭教科書級彆的標準，光是撫摸和翻閱的過程，都算是一種愉悅的體驗，讓人更願意沉下心來深入研讀其中的內容。

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這本書在方法論的闡述上，展現齣瞭一種罕見的嚴謹性與實操性的完美結閤。它不僅僅是停留在對某個統計方法的錶麵描述，而是深入挖掘瞭其背後的假設條件和適用邊界。比如，在討論模型優化時，作者並沒有僅僅給齣默認參數的使用說明，而是詳盡地對比瞭不同正則化項對模型收斂速度和泛化能力的影響，這種深層次的探討對於想要精進技能的專業人士來說，價值不可估量。書中對數據預處理的環節也給予瞭足夠的重視，特彆是在處理缺失值和異常值時，提供瞭一套非常成熟的、可操作的策略框架，而不是泛泛而談。我尤其欣賞作者在討論模型診斷部分所采取的態度，它不僅僅是告訴我們如何發現過擬閤或欠擬閤，更關鍵的是，它引導我們去思考“為什麼會發生”以及“如何係統性地糾正”，這種探究因果關係的思維訓練，比單純的技術堆砌要寶貴得多。可以說，這本書成功地將數據科學的“藝術性”融入瞭冰冷的代碼和公式之中。

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閱讀體驗上，這本書的行文風格非常獨特，它不像傳統學術著作那樣晦澀難懂，也不像一些入門指南那樣過於膚淺。作者的語言風格帶著一種沉穩而富有啓發性的學者的腔調，仿佛有一位經驗豐富的大師在你身邊，耐心地為你梳理每一個知識點。他擅長使用類比和比喻來解釋那些抽象的數學概念，使得原本令人生畏的統計學原理變得直觀易懂。例如，他對誤差函數的描述，就采用瞭非常生活化的場景來輔助說明，這一點對於那些需要嚮非技術背景的同事或客戶解釋模型原理的人來說，提供瞭極佳的口頭錶達素材。更難得的是，全書的語氣始終保持著一種鼓勵探索的姿態，沒有那種居高臨下的說教感，而是鼓勵讀者去質疑、去嘗試、去在實踐中檢驗書中所學。這種人文關懷和技術深度的結閤，使得整本書讀起來既有知識的密度，又不失閱讀的舒適度，讓人感到如沐春風。

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