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☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Larry Schroeder

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:1986-4-1

价格:USD 18.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780803927582

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

统计
研究方法
数学
Statistics
Quantitative
Analysis
回归分析
统计学
数据分析
计量经济学
机器学习
统计建模
线性回归
非线性回归
假设检验
R语言
Python
SAS
SPSS

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具体描述

The authors have provided beginners with a background to the frequently-used technique of linear regression. It is not intended to be a substitute for a course or textbook in statistics, but rather as a stop-gap for students who encounter empirical work before undertaking a statistics course. It provides a heuristic explanation of the procedures and terms used in regression analysis and has been written at the most elementary level.

掌握数据洞察的利器：回归分析的奥秘在当今数据驱动的世界里，理解变量之间的关系并从中提取有价值的见解，已成为各行各业成功的基石。无论是金融市场对经济指标的预测，医学研究中药物疗效的评估，还是市场营销中消费者行为的分析，都离不开一种强大的统计工具——回归分析。本书旨在为你揭示回归分析的核心原理，引导你从理论到实践，掌握利用数据洞察复杂现实的能力。为何回归分析如此重要？我们生活在一个充满关联的宇宙中。一国 GDP 的增长往往与失业率的下降息på，某种疾病的发生率可能与某种环境因素密切相关，而产品的价格则很大程度上取决于其供需关系。然而，这些关联并非总是直接的、线性的，并且常常受到其他因素的干扰。回归分析正是为了量化和理解这些复杂的、多维度的关系而生。它不仅仅是一种统计技术，更是一种思维方式，帮助我们辨别因果、预测趋势、评估影响，并最终做出更明智的决策。本书将带你踏上一段怎样的旅程？本书将从回归分析最基础的概念讲起，逐步深入到其更高级的应用和细微之处。我们将首先建立坚实的理论基础，让你理解回归分析的统计学原理，以及它为何能在纷繁复杂的数据中找到秩序。第一部分：回归分析的基石认识变量：我们将从区分因变量（dependent variable）和自变量（independent variable）开始。理解哪一个变量是我们希望解释或预测的（因变量），以及哪些变量可能影响它的变化（自变量），是回归分析的第一步。我们会探讨不同类型的变量，如连续变量、分类变量等，以及它们在回归模型中的作用。简单线性回归：这是回归分析的起点，也是理解其核心思想的关键。我们将详细解析简单线性回归模型，即一个因变量与一个自变量之间的线性关系。你会学习到如何构建一个数学模型来描述这种关系，如何估计模型的斜率（slope）和截距（intercept），以及这些系数的含义。例如，我们可以通过分析广告投入（自变量）与销售额（因变量）之间的关系，来估计每增加一元广告投入能带来多少销售额的增长。模型拟合与评估：构建模型只是第一步，如何判断模型的好坏同样至关重要。我们将深入探讨残差（residuals）的概念，它是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合程度。本书将详细介绍决定系数（R-squared），它衡量了模型解释了因变量多少比例的变异。此外，我们还将介绍均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）等指标，帮助你全面评估模型的预测精度。统计推断：仅仅知道模型拟合得好还不够，我们需要知道模型的参数估计是否可靠，以及变量之间的关系是否具有统计学意义。我们将讲解假设检验（hypothesis testing）在回归分析中的应用，包括如何检验自变量是否对因变量有显著影响。你会学习到t检验（t-test）和p值（p-value）的概念，理解它们如何帮助我们做出关于模型参数的决策。第二部分：走向多元与复杂多元线性回归：现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。多元线性回归允许我们同时考虑多个自变量对一个因变量的影响。我们将学习如何构建包含多个自变量的回归模型，以及如何解释每个自变量的回归系数，理解它们在控制其他变量不变的情况下对因变量的独立影响。例如，我们可以同时分析广告投入、产品价格和竞争对手活动对销售额的影响。多重共线性：当自变量之间存在高度相关性时，多重共线性（multicollinearity）就会出现，这会导致模型参数估计不稳定，难以准确解释。我们将探讨多重共线性的危害，并介绍检测和处理它的方法，如方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）等。分类自变量的处理：在许多分析中，我们会遇到名义型或有序型的分类变量，如性别、教育程度、产品类别等。本书将详细介绍如何使用虚拟变量（dummy variables）将这些分类变量纳入回归模型，并解释虚拟变量的系数含义。模型假设与诊断：线性回归模型的有效性建立在一系列统计假设之上，包括误差项的独立性、同方差性、正态性等。我们将深入探讨这些假设，并学习如何通过残差图等工具来诊断模型是否违反了这些假设。一旦模型假设被违反，我们将介绍相应的处理方法，例如数据转换（data transformation）或使用稳健回归（robust regression）。交互作用（Interaction Effects）：有时，两个自变量联合起来对因变量的影响，可能大于它们各自独立影响的总和。本书将讲解交互作用项（interaction term）的引入，以及如何解释交互作用的含义。例如，广告投入的效果可能因产品的价格不同而有所差异。第三部分：回归分析的进阶应用非线性关系：并非所有变量之间的关系都是线性的。本书将介绍如何通过多项式回归（polynomial regression）来捕捉变量之间的非线性关系，或者通过对数转换（logarithmic transformation）等数据转换技术来近似线性关系。时间序列回归：当我们分析随时间变化的观测数据时，例如股票价格、经济增长率等，需要考虑数据中的自相关性（autocorrelation）。我们将介绍时间序列回归模型，以及如何处理时间序列数据的特殊性，例如使用ARIMA模型等。逻辑回归（Logistic Regression）：当我们的因变量是二分类变量时（例如，客户是否会购买产品，是否会患上某种疾病），线性回归模型就不再适用。我们将详细讲解逻辑回归，它是一种用于预测二分类结果的强大模型，并学习如何解释其几率比（odds ratio）。泊松回归（Poisson Regression）：当我们关注计数数据时（例如，一天内发生的事故数量，一个网站每天的访问量），泊松回归是更合适的选择。我们将探讨泊松回归模型的构建和解释。模型选择：在存在多个潜在自变量的情况下，如何选择最优的模型是一个重要的问题。我们将介绍向前选择（forward selection）、向后剔除（backward elimination）和逐步回归（stepwise regression）等模型选择方法，以及信息准则（information criteria）如AIC和BIC在模型选择中的作用。实践至上：让理论落地理论学习固然重要，但回归分析的真正价值在于其实践应用。本书将穿插大量的实例分析，使用常见的统计软件（如R语言或Python的统计库）来演示如何进行回归分析。我们将从数据导入、数据预处理、模型构建、结果解释到模型诊断，一步步带领你完成一个完整的回归分析项目。通过跟随实例，你将亲身感受到如何将抽象的统计概念转化为对真实世界问题的深刻洞察。目标读者本书适合任何希望深入理解数据、掌握预测和解释能力的专业人士和学生。无论你是统计学、经济学、心理学、生物学、工程学、市场营销，还是其他任何需要处理和分析数据的领域的研究者，本书都将为你提供一套严谨且实用的工具。即使你之前没有接触过回归分析，本书也会从零开始，循序渐进地引导你掌握这项关键技能。学完本书，你将能够：清晰地理解回归分析的基本原理和统计学基础。熟练构建和解释简单及多元线性回归模型。诊断和处理回归模型中的常见问题，如多重共线性、异方差性等。应用逻辑回归、泊松回归等高级模型处理特定类型的数据。利用统计软件进行实际的数据分析，并解释分析结果。将回归分析应用于解决实际问题，做出数据驱动的决策。掌握回归分析，就是掌握了洞察数据背后规律的一把金钥匙。本书将是你开启这把钥匙， unlock the secrets hidden within your data 的最佳伙伴。让我们一起踏上这段激动人心的旅程，用数据说话，用洞察驱动改变。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

写的不错，言简意赅，公式推导比较弱，但是用来入门，还是有助于厘清一些基本概念框架的。这里有，电子版，直接看咯 http://statsinfoindia.weebly.com/uploads/7/3/9/1/7391294/statistics_-_understanding_regression_analysis.pdf

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实令人印象深刻，它绝非肤浅的入门读物，而是能够带领读者真正踏入计量经济学和高级统计分析殿堂的阶梯。它最出彩的地方在于其对“因果推断”这一核心议题的探讨。作者没有回避复杂的混杂因素（Confounding Variables）问题，而是用相当大的篇幅，系统地介绍了工具变量法（IV）和双重差分法（DID）这些前沿且至关重要的工具。在讲解工具变量法时，作者并没有止步于介绍其数学要求（如相关性与外生性），而是结合了具体的经济学或社会学研究案例，阐释了在真实世界中如何寻找一个合规的工具变量，这才是实战中最难的一步。对于DID模型的介绍，其逻辑梳理清晰到令人拍案叫绝，它将“平行趋势假设”的重要性提升到了前所未有的高度，并提供了多种检验该假设的方法，这对于任何从事政策评估研究的人来说，都是无价之宝。这本书的行文风格是严谨且极具学术洞察力的，它成功地在保持数学严谨性的同时，保持了对实际应用场景的敏感度。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我对这本厚厚的书感到有些畏惧，但一旦翻开，那种沉浸式的学习体验就无法自拔了。这本书的结构设计非常巧妙，它似乎是为那些有一定统计学背景，但希望将回归分析应用提升到专业级别的人士准备的。它对广义最小二乘法（GLS）的介绍尤为精彩，清晰地解释了何时以及为何需要放弃OLS，转而使用GLS来处理诸如序列相关或异方差性等问题。书中对这些高级模型（如面板数据模型）的介绍，其逻辑推导极其严密，但同时作者会适时地插入“为什么我们要关心这个”的解释，从而避免了数学推导的孤立性。例如，在讨论固定效应模型（Fixed Effects）时，作者没有直接给出矩阵公式，而是从“控制个体层面不随时间变化的不可观测异质性”这一核心目标出发，层层递进地推导出去除时间不变效应的数学机制。这种以目标驱动的教学方式，极大地提高了学习效率。这本书不仅是一本工具书，更是一本哲学书，它在不断拷问读者：你的模型到底在试图捕捉什么，以及你是否有能力去捕捉它。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我深刻体会到作者在内容组织上的匠心独秱，它完全跳脱了传统教科书那种干巴巴、公式堆砌的窠臼。它更像是一本高级研究方法论的实践手册，而非纯粹的数学证明集。其中关于模型选择和模型诊断的部分，简直是为我量身定做的“排雷指南”。特别是关于残差分析的章节，作者没有仅仅满足于画出残差图，而是细致入微地讲解了不同形态的残差图背后隐藏的潜在模型设定错误——比如非线性关系、异方差性，甚至是遗漏了关键变量。这种对模型“健康状况”的深度剖析，是很多其他同类书籍所缺失的。我尤其喜欢作者在讨论非线性回归时，如何巧妙地通过变量变换（如对数、平方根）来线性化模型，这种实用主义的做法在实际数据分析中简直是救命稻草。此外，书中关于虚拟变量（Dummy Variables）应用的章节，内容丰富且案例多样，从简单的两分类比较到复杂的交互效应检验，都阐述得丝丝入扣。这本书的阅读体验是流畅而富有启发性的，它教会我的不仅仅是“如何运行回归”，更是“如何批判性地审视你的回归结果”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学入门的里程碑！我花了很长时间寻找一本能够清晰阐述复杂概念，同时又不会让人望而却步的回归分析教材，终于让我找到了这本《Understanding Regression Analysis》。它的叙述方式极其贴合初学者的认知曲线，作者似乎非常了解我们在学习初期会遇到的那些“卡点”。比如，对于多重共线性这一令人头疼的问题，书中没有直接抛出一堆公式，而是通过一个生动的生活实例——房屋价格预测，将概念的引入、影响的解释以及诊断方法的呈现，做成了一个连贯的、易于理解的故事线。我特别欣赏它在介绍最小二乘法（OLS）时所采用的几何直观解释，而不是一开始就深陷于矩阵代数的泥潭。这种“先建立直觉，再深化理论”的教学策略，极大地增强了读者的自信心。书中对假设检验的讨论也做得非常到位，不仅仅是告诉我们P值意味着什么，更深入地探讨了在实际应用中，如何根据研究背景来选择合适的显著性水平，以及Type I/Type II错误的实际后果。对于那些希望建立坚实理论基础，而不是仅仅停留在“调包侠”阶段的读者来说，这本书无疑是宝藏。它成功地将一个看似枯燥的数学工具，打造成了一套可以用来解决现实世界复杂问题的强大思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量，堪称教科书中的典范。在许多关于模型稳健性检验的章节中，作者展示了如何使用Bootstrap（自助法）来估计参数的标准误，这在计算能力尚不普及的年代是难以想象的精妙技术，而这本书将其描绘得如同日常操作一般简单。更值得称赞的是，作者对回归分析的局限性进行了坦诚且深入的讨论，比如模型设定错误可能导致的后果，以及如何应对高维数据中的“维度灾难”。他并没有鼓吹回归分析是万能的，而是强调了“理解数据生成过程”比“拟合一个R方很高的模型”更为重要。书中对混合效应模型（Mixed-Effects Models）的介绍也相当全面，它为处理具有层次结构的数据（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校）提供了清晰的路径。这本书的语言风格是那种成熟、深思熟虑的，读起来仿佛是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流，他既能指出你现有的认知盲区，又能为你指明未来的研究方向。对于任何严肃对待定量研究的人来说，这本书的价值是无法用价格衡量的。

评分☆☆☆☆☆

a good introduction to linear regression. Pretty clear about many concepts.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

线性回归与假设检验

评分☆☆☆☆☆

线性回归与假设检验

评分☆☆☆☆☆

a good introduction to linear regression. Pretty clear about many concepts.