Variance Components (Wiley Series in Probability and Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Shayle R. Searle

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2006-03-24

价格:USD 110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470009598

丛书系列:

图书标签:

textbook統計
@網
Variance Components
Probability
Statistics
Wiley
Series
Mathematics
Data
Analysis

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

WILEY-INTERSCIENCE PAPERBACK SERIES The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "...Variance Components is an excellent book. It is organized and well written, and provides many references to a variety of topics. I recommend it to anyone with interest in linear models." -Journal of the American Statistical Association "This book provides a broad coverage of methods for estimating variance components which appeal to students and research workers ...The authors make an outstanding contribution to teaching and research in the field of variance component estimation." -Mathematical Reviews "The authors have done an excellent job in collecting materials on a broad range of topics. Readers will indeed gain from using this book ...I must say that the authors have done a commendable job in their scholarly presentation." -Technometrics This book focuses on summarizing the variability of statistical data known as the analysis of variance table. Penned in a readable style, it provides an up-to-date treatment of research in the area. The book begins with the history of analysis of variance and continues with discussions of balanced data, analysis of variance for unbalanced data, predictions of random variables, hierarchical models and Bayesian estimation, binary and discrete data, and the dispersion mean model.

概率与统计的基石：深入解析方差分量模型方差分量，作为现代统计学中一个极其重要的概念，为我们理解和分析数据中的变异性提供了强大的工具。它不仅仅是理论上的一个抽象概念，更是贯穿于从生物遗传到工业质量控制，再到社会科学研究等诸多领域的实际应用中的核心。本书旨在带领读者深入探索方差分量的理论框架、实际应用及其在复杂数据分析中的关键作用。我们将从方差分量的基本定义和核心思想出发，逐步揭示其在各种统计模型中的体现。本书将详细介绍经典的单因素和多因素方差分析模型，阐释如何通过分解总变异为不同来源（如个体效应、处理效应、随机误差等）的方差分量，来量化和理解这些来源的相对重要性。通过严谨的数学推导和直观的解释，读者将能够深刻理解方差分量模型的统计学原理。除了基础模型，本书还将聚焦于更为复杂的方差分量模型，包括混合效应模型（Mixed-Effects Models）和层次线性模型（Hierarchical Linear Models）。这些模型在处理具有分组结构、重复测量或复杂依赖关系的数据时尤为有效。例如，在农业试验中，我们需要考虑同一地块内的变异性以及不同地块之间的差异；在教育研究中，我们需要区分学生个体水平的差异和班级、学校等群体层面的影响。本书将详细讲解如何构建、估计和解释这些模型的方差分量，并探讨如何利用这些信息进行推断和决策。在模型估计方面，本书将详细介绍常用的估计方法，包括最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和限制性最大似然估计（Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML）。我们将深入分析这些方法的理论基础、计算过程以及它们各自的优缺点。同时，本书还会讨论在不同数据条件下，选择哪种估计方法更为合适，并提供实用的指导。模型的诊断和验证同样是本书的重要组成部分。即使是最精巧的模型，如果其假设不被数据所满足，其结果也将是不可靠的。因此，我们将探讨如何通过残差分析、模型拟合优度检验等方法来评估模型的有效性。此外，本书还将介绍如何通过交叉验证（Cross-validation）等技术来评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上的表现。在应用层面，本书将穿插大量来自不同领域的案例研究，以生动的方式展示方差分量模型的强大威力。读者将看到如何利用方差分量模型解决实际问题，例如：农业科学：分析育种试验中不同品种、不同地点、不同年份的方差分量，从而优化育种策略。生物统计学：研究基因对性状的影响，区分遗传方差和环境方差，理解遗传的复杂性。工业生产：评估不同生产批次、不同设备、不同操作员对产品质量的影响，识别关键的质量控制点。医学研究：分析临床试验中不同治疗组、不同患者、不同时间点的反应，评估治疗效果并理解个体差异。社会科学：考察教育政策对学生学业成绩的影响，区分学校、班级和个体因素的贡献。心理学：研究不同干预措施对心理健康的影响，同时考虑个体反应的异质性。本书不仅关注理论推导，更强调实际操作。我们将指导读者如何使用主流的统计软件（如R、SAS等）来实现方差分量模型的拟合和分析，并提供详细的代码示例。通过实践，读者将能够独立地应用方差分量方法解决自己的研究问题。总而言之，本书为希望深入理解和应用方差分量模型的读者提供了一个全面而系统的学习路径。无论您是统计学专业的学生、研究人员，还是在各行各业需要进行数据分析的专业人士，本书都将成为您探索数据变异性、提升分析能力、做出更明智决策的宝贵资源。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格与我过去接触的许多统计学著作有着显著的区别。它不像某些翻译过来的经典教材那样，语言生硬、拗口，而是带有一种英式学术特有的流畅和精准。作者的叙述逻辑像一条精心铺设的河流，从源头（基础概念）蜿蜒曲折地流向大海（复杂应用）。虽然主题是高度技术性的，但作者善于使用类比和对比的方式来解释那些抽象的数学结构。例如，他们在解释如何区分“固定效应”和“随机效应”时，所用的比喻非常生动形象，让那些初次接触混合模型的人也能迅速抓住核心差异。这种细腻的教学手法，使得即使在处理涉及高维矩阵运算和特征值分解的部分时，我的阅读体验也保持在一种可控的状态，而不是完全被公式淹没。这种平衡感——既要保持数学的纯粹性，又要兼顾读者的可读性——是极其难得的，也是我给这本书高度评价的重要原因之一。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书时，我最大的感受是它对理论严谨性的坚持，简直是教科书级别的典范。里面的证明过程详尽得令人发指，每一步的逻辑跳跃都被精心填补，这对于那些希望真正掌握底层数学原理的读者来说，是极其宝贵的财富。我记得有一次，我试图在别处找到某个特定估计量（比如基于MINQUE的推导）的完整证明，结果总是不尽如人意，要么过于简略，要么跳过了关键的矩阵代数步骤。然而，在这本书中，作者似乎预料到了读者可能在哪里卡住，并提前为我们铺设了完美的知识阶梯。这种对读者学习体验的关怀，隐藏在冰冷的公式背后，需要细心体会。当然，这份深度也带来了挑战，某些章节需要我反复阅读甚至结合其他概率论和线性代数的前置知识才能完全消化。但这种“啃硬骨头”的感觉，恰恰是高质量学术著作的魅力所在——它要求你投入时间，并以尊重回报你以深刻的理解。对于研究生和研究人员来说，这本书的价值是毋庸置疑的，它为你构建的知识体系是坚不可摧的。

评分☆☆☆☆☆

对于那些寻求一本全面、权威的方差分量参考书的读者来说，这本书无疑是顶级的选择。它的参考文献列表本身就是一本微缩的统计学发展史，引用了大量奠基性的工作。我特别喜欢它对历史背景的简要回顾，这让我能更好地理解某些统计方法产生的原因和当时的局限性。不过，我必须坦诚，这本书绝非一本轻松的“入门读物”。它要求读者具备扎实的统计学基础，特别是线性模型和多元统计的知识背景。如果你是刚刚接触统计学的新手，可能会觉得开篇就有点吃力。但如果你已经积累了一定的经验，希望能够超越软件层面的使用，深入到理论的“黑箱”内部去理解数据是如何被分解和解释的，那么这本书将为你提供一把无可替代的钥匙。它不仅仅是关于如何计算方差，更是关于如何科学地、有根据地对不确定性进行量化和归因，这是任何严肃的定量研究者都必须掌握的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

从应用的角度来看，这本书的实用性体现得尤为出色。我尤其欣赏作者在处理实际数据时所展现出的那种务实精神。他们没有停留在理论的象牙塔里，而是非常实际地探讨了在真实世界中，数据不完全平衡、观测值缺失或者模型设定有误时，方差分量估计量会受到怎样的影响。书中对诊断统计量和模型选择的讨论，简直是现场教学级别的指导。我以前在处理一些复杂的遗传学数据时，经常对如何选择最优的随机效应结构感到迷茫，这本书提供了一套系统化的流程和背后的统计学解释，让我不再只是盲目套用软件的默认选项。此外，书中对贝叶斯方法的引入，也展现了作者与时俱进的视野，他们没有固步自封于经典的频率学派框架，而是将新的统计范式融入进来，使得这本书的内容更加全面和具有前瞻性。阅读过程中，我多次停下来，将书中的方法论与我手头正在进行的项目进行对比，收获颇丰，感觉自己的分析能力得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种经典的Wiley风格，带着一丝严谨和学术气息，让我这位统计学的爱好者不禁驻足。我拿到手时，首先被其厚度所震撼，这预示着内容的深度和广度非同一般。虽然我还没有完全深入到每一个公式的推导，但仅仅是浏览目录和前言，就能感受到作者们在试图构建一个宏大且自洽的理论框架。我特别留意了书中对各种随机效应模型假设的讨论，那是理解方差分量模型的基石。书中对模型识别和参数估计的章节组织得非常清晰，从最基础的ANOVA方法到更复杂的混合效应模型，层层递进，让人感觉学习路径非常顺畅。而且，我注意到作者在讲解理论时，并没有完全陷入纯数学的泥淖，而是穿插了一些实际应用的例子，这对于我这样既想弄懂原理又希望应用于实际研究的人来说，简直是福音。比如，在农业试验设计和生物统计领域，如何分离不同来源的变异，这本书给出了非常详尽的指导，远超我之前阅读过的任何教材的深度和细致程度。它不仅仅是一本工具书，更像是一本深刻的哲学探讨，关于“变异”如何在系统中发生作用的本质讨论。

评分☆☆☆☆☆