Statistical Tools for Nonlinear Regression

出版者:Springer

作者:Sylvie Huet

页数:248

出版时间:2003-09-12

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387400815

具体描述

Statistical Tools for Nonlinear Regression presents methods for analyzing data. It has been expanded to include binomial, multinomial and Poisson non-linear models. The examples are analyzed with the free software nls2 updated to deal with the new models included in the second edition. The nls2 package is implemented in S-PLUS and R. Several additional tools are included in the package for calculating confidence regions for functions of parameters or calibration intervals, using classical methodology or bootstrap.

用户评价

更让人失望的是，这本书在排版和图表的使用上也显得十分陈旧。很多重要的数学表达式挤在狭小的空间里，符号的定义常常需要跨越好几页才能找到，这极大地影响了阅读的流畅性。例如，书中对Hessian矩阵的计算进行了大篇幅的论述，但配图却少得可怜，而且仅有的几张图也模糊不清，完全无法起到辅助理解的作用。在当今这个信息爆炸的时代，一本关于“工具”的书籍，如果不能有效利用可视化手段来解释复杂的计算过程，无疑是错失了良机。我发现自己不得不频繁地在纸质书和外部软件的帮助文档之间来回切换，以求弥补书中图文信息传递效率低下的不足。对于一个依赖视觉信息来快速捕捉核心概念的读者而言，这种体验是相当痛苦的。

这本书的书名是《统计工具在非线性回归中的应用》，但拿到书后，我才发现它更像是一本晦涩难懂的数学理论手册，而不是一本面向实际应用的工具书。书中的内容充斥着大量的微分方程、矩阵运算和复杂的统计推导，对于那些指望快速掌握几种常用非线性模型拟合技巧的读者来说，无疑会感到极度受挫。我原本期待能看到一些关于特定领域（比如生物统计或经济计量）的实际案例分析，或者至少是主流软件（如R或Python）中现成函数的详细操作指南，但这些几乎找不到。相反，作者花费了大量篇幅去论证各种估计量的一致性和渐近正态性，这无疑增加了阅读门槛。对于初学者，仅仅是理解这些理论背景就已经需要耗费大量精力，更不用说如何将这些知识转化为解决实际问题的能力了。全书的叙事风格偏向于学术论文的严谨性，缺乏生动具体的实例来串联起各个章节，读起来像是在啃一块坚硬的骨头，难以消化。

阅读这本书的过程，让我深刻体会到理论与实践之间的鸿沟。我试图寻找一些关于模型选择和诊断的实用章节，比如如何判断模型设定是否恰当，或者在非线性模型中如何有效地处理残差的异方差问题，但这些内容被极其简化，或者干脆被更抽象的数学证明所取代。例如，在谈到残差分析时，书中给出的建议更多是基于理论假设的完美状态，而对于现实数据中常见的各种“脏乱差”情况，几乎没有提供任何可操作的补救措施。我更希望看到的是对各种替代模型（如广义加性模型或非参数回归）的比较性分析，而不是仅仅局限于经典的最小二乘框架下的复杂推导。这本书的深度在于纯粹的理论构建，缺乏横向的视野和应用层面的广度，这使得它更适合作为一名研究生深入钻研某个特定算法的参考资料，而非作为工程实践者的工具箱。

这本书的结构组织也令人生疑，它似乎更像是将几篇独立的、高度专业化的学术论文拼凑在一起，而不是一个逻辑流畅的整体。前几章集中在参数估计的收敛性上，后半部分又突然跳跃到特定结构化模型的贝叶斯推断，中间的衔接非常生硬。我花了很长时间试图理解不同估计方法（比如牛顿法、高斯-牛顿法）在不同数据结构下的性能差异，期待书中能有一个清晰的图表对比，或者至少是清晰的优缺点总结。然而，作者只是分别列出了它们的数学公式，没有给出任何直观的感受或使用场景的建议。这种“只见树木，不见森林”的写作方式，使得读者很难建立起一个全面的知识框架。我感觉自己像是在迷宫里行走，每走一步都精确地计算了方向，却始终找不到出口。

这本书的选材似乎更侧重于已经被成熟算法取代的早期方法，或者是一些极其小众的理论分支。对于一个希望学习如何高效处理现代大规模非线性数据的读者来说，这本书提供的直接帮助非常有限。我主要关注的是如何应用诸如混合效应模型或者复杂的非线性时间序列模型来分析实验数据，但书中对这些现代应用场景的探讨几乎是蜻蜓点水，缺乏深度。相反，书中的精力被投入到对某个特定积分求解方法的历史性回顾和改进上，这在今天的数值计算环境中显得有些不合时宜。总而言之，如果你是一位寻求前沿应用技术或实用编程技巧的工程师或数据科学家，这本书可能会让你感到方向错了；它更像是一部为理论统计学家准备的、深入挖掘特定数学矿藏的专著，而不是一本能为你打开应用大门的钥匙。