Transformation and Weighting in Regression

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出版者:CRC Pr I Llc
作者:Carroll, Raymond J./ Ruppert, David
出品人:
页数:260
译者:
出版时间:1988-8
价格:$ 164.92
装帧:HRD
isbn号码:9780412014215
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 回归分析
  • 权重函数
  • 变换
  • 统计学
  • 数据分析
  • 模型选择
  • 估计
  • 假设检验
  • 机器学习
  • 优化算法
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具体描述

This monograph provides a careful review of the major statistical techniques used to analyze regression data with nonconstant variability and skewness. The authors have developed statistical techniques--such as formal fitting methods and less formal graphical techniques-- that can be applied to many problems across a range of disciplines, including pharmacokinetics, econometrics, biochemical assays, and fisheries research. While the main focus of the book in on data transformation and weighting, it also draws upon ideas from diverse fields such as influence diagnostics, robustness, bootstrapping, nonparametric data smoothing, quasi-likelihood methods, errors-in-variables, and random coefficients. The authors discuss the computation of estimates and give numerous examples using real data. The book also includes an extensive treatment of estimating variance functions in regression.

该图书旨在为读者提供一个全面而系统的学习路径,深入探讨变量转换与权重设置在回归分析中的重要作用。其核心内容聚焦于如何通过科学合理地调整数据特征,为模型预测的准确性奠定基础。这本书详细解析了从数据预处理到最终建模的各个环节,系统呈现变量之间的关系、权重分配策略及其对回归结果的影响。读者将学习如何识别数据中的非线性特征,通过转换方法改善模型表现,同时掌握权重优化的实际操作技巧,包括自动化调整与手动优化两种方式。书中还强调了不同场景下选择合适的变量及其权重的重要性,帮助读者理解数据背后的逻辑和业务含义。 内容设计紧密围绕统计学原理与实际应用相结合,通过丰富的实例和案例分析,解释变量转换在提高模型鲁棒性方面的作用。这不仅包括传统线性回归的框架,还扩展至更复杂的非线性建模方法。书中详细讨论了权重设置的重要性,并提供了多种策略,如基于统计指标的优化、特征重要性分析及交叉验证技巧,为读者打下坚实的理论和实践基础。内容层次分明,从基础概念入手,逐步深入到复杂场景,通过系统化的讲解帮助读者建立对变量关系与模型调整的全面认知。 该书特别注重培养读者的分析能力,使其能够独立判断数据特征的优劣,并根据具体需求灵活选择合适的方法进行调整。通过详尽的文献支持和实用案例研究,读者将获得一种直观、深刻理解回归分析过程的工具。这不仅限于理论学习,更强调实际操作中的应用,例如在数据清洗、模型优化以及预测精度提升方面的具体方法。内容结构紧凑而详尽,适合不同水平的学习者,从入门到高级逐步引导。 此外,书中特别关注跨学科视角,结合相关领域的最新进展,如机器学习对回归模型优化的影响和应用趋势。这些内容不仅增强了书的深度,也让读者能够看到理论与前沿技术的交汇点。通过系统性的章节安排和清晰的逻辑组织,整体呈现出一套完整且可操作的学习体系。目标读者包括数据科学初学者、研究生以及希望提升专业技能的从业人员,他们将在阅读中获得切实可行的工具与方法,助力他们在复杂分析任务中取得更优效果。 这本书的设计体现了对学习过程的深思考,每一节都经过精心构建,旨在帮助读者突破数据分析中的常见难题,并建立科学有效的解决方案。这种深度与广度的结合,使其成为任何需要提升回归分析能力的专业人士的重要参考资料。通过细致而有力的内容呈现,该书不仅传递知识,更激发了读者进行实际操作和创新思考,真正实现学习与应用的双重价值。

作者简介

目录信息

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