实用回归分析

出版者:高等教育出版社

作者:何晓群

页数:271

出版时间:2008-5

价格:26.80元

isbn号码:9787040238945

丛书系列:高等学校统计学类系列教材

具体描述

回归分析是现代统计学中应用较为活跃的模型分析技术。《实用回归分析》旨在提高社会、经济、管理类本科生的量化分析水平，选择众多的回归分析方法中最为实用的基本模型分析技术，结合社会经济与管理中的实际问题，利用SPSS统计软件对回归建模分析方法作了系统介绍。

《实用回归分析》既可作为统计学类专业教材，也可作为人文社会科学、财经管理类专业工作者的参考书。

目录信息

第1章统 计学基础
1.1 统计数据的整理与描述
1.2 几种重要的概率分布
1.3 参数估计
1.4 假设检验
思考与练习
第2章 回归分析概述
2.1 变量间的相关关系
2.2 回归方程与回归名称的由来
2.3 回归分析的主要内容及其一般模型
2.4 建立实际问题回归模型的过程
2.5 回归分析应用与发展述评
思考与练习
第3章 一元线性回归
3.1 一元线性回归模型
3.2 回归参数风卢的估计
3.3 最小二乘估计的性质
3.4 回归方程的显著性检验
3.5 预测和控制
3.6 建模总结和应注意的问题
思考与练习
第4章 多元线性回归
4.1 多元线性回归模型
4.2 多元回归参数的估计
4.3 参数估计量的性质
4.4 回归方程的显著性检验
4.5 中心化和标准化
4.6 相关矩阵与偏相关系数
4.7 建模总结与评注
思考与练习
第5章 残差分析
5.1 残差与残差图
5.2 有关残差的性质
5.3 异常值与强影响值
思考与练习
第6章 关于异方差性问题
6.1 异方差产生的背景
6.2 异方差性的诊断
6.3 异方差问题的建模处理
思考与练习
第7章 关于自相关性问题
7.1 自相关产生的背景
7.2 自相关性的诊断
7.3 自相关问题的建模处理
思考与练习
第8章 关于多重共线性问题
8.1 多重共线性的产生和原因
8.2 多重共线性的诊断
8.3 消除多重共线性的方法
8.4 本章补充
思考与练习
第9章 自变量选择与逐步回归
9.1 自变量选择对估计和预测的影响
9.2 所有子集回归
9.3 逐步回归
9.4 实例与评注
思考与练习
第10章 非线性回归
10.1 可化为线性回归的曲线回归
10.2 多项式回归
10.3 非线性模型
10.4 小结与评注
思考与练习
第11章 含定性变量的回归模型
11.1 自变量中含有定性变量的回归模型
11.2 含有定性变量的回归模型及应用
11.3 因变量是定性变量的回归模型
11.4 Logistic回归基本理论和方法
11.5 小结与评注
思考与练习
附录
附表1 简单相关系数的临界值表
附表2 ￡分布表
附表3 F分布表
附表4 D.W检验上下界表
思考与练习参考答案
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

我一直以为回归分析就是找一条线把点连起来，仅此而已。这本书彻底颠覆了我的这种肤浅认知。它对变量选择的讨论，简直是哲学层面的思辨，而非简单的数学计算。书中详细对比了逐步回归法、全模型法和基于信息准则（如AIC、BIC）的方法的优缺点，并且给出了非常中肯的建议——没有“最好的”方法，只有“最适合当前问题的”方法。那种探讨模型选择背后“经济学意义”和“统计学严谨性”的平衡点，让我对数据建模这件事有了更深刻的敬畏。尤其是关于交互作用项的引入和解释，作者用一个非常生动的案例，清晰地展示了两个变量独立看可能没有显著影响，但组合起来却能产生巨大效应的场景。这不仅是统计技能的提升，更是一次对事物间复杂关联性的洞察力训练。

坦白说，市面上关于统计学的书，很多都充斥着晦涩的数学推导，让人望而却步。但《实用回归分析》的作者显然深谙“大道至简”的道理。他对那些复杂的公式，比如最小二乘法的推导过程，处理得非常高明。他并没有完全跳过数学，而是将复杂的推导过程“软化”了。他不是直接展示一堆矩阵代数，而是通过直观的几何解释和对误差最小化的过程描述，让你“感觉”到这个公式是怎么来的，而不是被动地“记住”它。这种教学方式极大地降低了非统计专业背景读者的门槛。读这本书时，我感觉更像是在和一位耐心的导师进行一对一辅导，他知道你什么时候会感到困惑，并在你开口提问之前，就已经为你准备好了答案和辅助图示。这种贴心程度，是我阅读其他同类书籍时从未体验过的。

这本书的价值，更体现在它对“模型解释”的重视程度，远超出了“模型拟合”本身。很多初学者，包括曾经的我，都满足于看到R方值（$R^2$）足够高就沾沾自喜了。但这本书花了大量篇幅，教导读者如何将统计学的语言，转化为商业决策者能够理解的、有说服力的叙事。例如，它深入探讨了如何正确解读回归系数的实际意义，强调了在报告结果时，必须考虑到单位变动所带来的实际影响，而非仅仅是系数的绝对值大小。书中还提及了如何处理异常值和强影响点（Leverage Points）对回归结果的扭曲作用，以及在发现这些问题后，应该采取的审慎步骤。这种对“报告质量”和“结论可靠性”的强调，使得这本书不仅是一本技术手册，更是一本关于如何负责任地使用数据的职业准则指南。它教会我的，是如何优雅而严谨地为我的数据发现“代言”。

这本书简直是打开了我对数据世界理解的一扇全新的大门！我之前一直觉得数据分析离我很遥远，那些复杂的公式和图表看起来就像天书一样，但这本书的叙述方式非常平易近人。作者没有一上来就抛出那些吓人的专业术语，而是像一个经验丰富的老朋友，耐心地引导我从最基础的概念入手。特别是它对回归分析中各种假设的解释，用生活中的例子来打比方，让我瞬间就明白了为什么这些前提条件如此重要。我记得有一章专门讲了如何判断模型是否“过拟合”，那一段的阐述简直是教科书级别的清晰，它不仅告诉你“是什么”，更解释了“为什么会这样”以及“我们该如何应对”。读完之后，我感觉自己对如何用数据来预测未来、解释现象，有了一种实实在在的掌控感，不再是盲目地套用软件生成的报告，而是能真正理解背后逻辑的“数据翻译官”。这对于我们日常工作中需要做决策汇报的人来说，价值无可估量。

这本书的结构设计得极其精妙，简直就像是为我量身定做的学习路径图。我最欣赏它在处理不同复杂程度的模型时所展现出的递进关系。从最简单的线性模型开始，作者毫不拖泥带水地介绍了如何评估模型的拟合优度，然后逐步引入了多重共线性、异方差性等“拦路虎”。让我印象深刻的是，书中对“稳健回归”那一块的介绍，简直是神来之笔。它没有停留于理论的陈述，而是深入挖掘了在现实数据集中，当数据质量不尽如人意时，我们有哪些“杀手锏”可以采用。书中提供的那些实际操作的建议，例如如何通过残差图来诊断模型问题，以及具体的R语言或Python代码片段（虽然我用的是另一个统计软件，但思路是通用的），都非常具有实战指导意义。它不是那种只会空谈理论的学术著作，而是真正能让你在面对真实、混乱的数据时，找到清晰出路的“作战手册”。