Nonlinear Regression Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Marcel Dekker Inc

作者:David A. Ratkowsky

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1983-12-31

价格:GBP 91.81

装帧:Hardcover

isbn号码:9780824719074

丛书系列:

图书标签:

非线性回归
统计
数学
非线性回归
回归分析
统计建模
数据分析
机器学习
统计学
数学建模
优化算法
R语言
Python

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具体描述

好的，这是一份关于一本名为《非线性回归建模》（Nonlinear Regression Modeling）的图书的简介，但其内容将完全不涉及该书名所暗示的非线性回归方法本身，而是侧重于其他相关但不同的统计建模领域。 --- 统计模型与数据驱动决策：深度剖析与实用指南本书聚焦于现代数据科学领域中，除传统非线性回归范式之外，一系列强大且具有前瞻性的统计建模技术。它旨在为读者提供一个深入、实用的框架，用以处理复杂、高维数据集的结构发现、预测准确性提升以及模型的可解释性验证。本书的视角是广阔的，它横跨了经典统计推断的严谨性与机器学习算法的预测效率，强调在实际应用场景中，如何根据数据特性选择并恰当地部署最合适的分析工具。第一部分：回归分析的基石与扩展——线性模型的精细化操作虽然本书避免深入探讨非线性函数拟合的复杂性，但我们认为对线性模型及其拓展的精细化处理，是构建任何稳健统计系统的基础。第一章：重访经典线性模型的假设检验与鲁棒性本章首先回顾了普通最小二乘法（OLS）的理论前提，如误差项的正态性、独立性和同方差性。重点将放在诊断工具上，例如Cook距离、杠杆值以及DFITS统计量，用以识别和处理对模型估计影响过大的异常点。我们详细探讨了在违背标准假设时，如何通过加权最小二乘法（WLS）来修正异方差性，以及在存在序列相关性时，如何运用广义最小二乘法（GLS）进行一致性估计。此外，本章还引入了稳健回归（Robust Regression）技术，如M估计和LTS（Least Trimmed Squares），展示它们如何在污染数据环境中保持参数估计的有效性。第二章：高维数据中的维度精简与正则化随着数据采集成本的降低，特征数量（$p$）往往超过样本数量（$n$），这使得传统回归模型面临严重的共线性问题和过拟合风险。本章集中介绍正则化技术，这是现代统计建模中不可或缺的工具。我们深入分析了岭回归（Ridge Regression）如何通过引入L2惩罚项来稳定系数估计，并讨论了它在处理接近奇异矩阵时的优势。随后，我们详细剖析了Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），阐释其通过L1惩罚项实现变量选择的内在机制。章节末尾，本书对比了岭回归和Lasso的特性，并全面介绍了弹性网络（Elastic Net），它巧妙地结合了L1和L2的优点，尤其适用于特征间存在高度相关性的生物信息学和金融数据集。第二部分：广义线性模型（GLM）的泛化应用本部分将视线从依赖于正态分布误差的连续响应变量，扩展到处理离散、计数和比例数据的强大框架——广义线性模型。第三章：处理分类与概率数据——Logit与Probit模型的构建本章专注于处理二元响应变量（如是/否，成功/失败）的建模。我们详细解释了Logit（逻辑回归）和Probit模型的结构，重点在于几率（Odds）和概率单位（Probit Units）的解释，以及如何通过边际效应（Marginal Effects）将系数转化为直观的概率变化量。本书强调了模型诊断的关键指标，如Hosmer-Lemeshow检验，以及区分模型拟合优度（如AIC/BIC）和预测能力（如AUC-ROC曲线）的重要性。第四章：计数数据与泊松过程的建模实践对于事件发生次数或频率这类非负整数响应变量，本章介绍了泊松回归。我们讨论了泊松分布的均值与方差相等这一核心假设，并针对现实中常见的过度离散（Overdispersion）问题，引入了负二项回归模型的构建流程。通过实际案例，读者将学习如何判断何时应该从泊松模型转向负二项模型，并掌握如何解释速率参数（Rate Ratios）及其置信区间。第三部分：时间序列分析与依赖性结构建模本部分转向处理具有内在时间依赖性的数据结构，这是许多经济、环境和工程领域的核心挑战。第五章：描述与分解时间序列数据本章建立读者对时间序列数据特性的基本理解，包括自相关性（Autocorrelation）和偏自相关性（Partial Autocorrelation）。我们详细讲解了时间序列的分解方法，如加性模型和乘性模型，并教授如何利用移动平均平滑（Moving Average Smoothing）和指数平滑法（Exponential Smoothing）（包括Holt-Winters方法）进行短期预测。对单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller检验）的讨论，确保读者能够正确识别序列的平稳性。第六章：ARIMA家族：从纯自回归到季节性预测本章是时间序列建模的核心。我们系统地介绍了自回归（AR）、移动平均（MA）过程，并将它们结合成自回归积分移动平均（ARIMA）模型。构建过程将严格遵循“识别-估计-诊断”的循环。重点在于季节性ARIMA（SARIMA）模型的构建，该模型能够有效处理具有周期性规律的复杂数据，例如季度销售或月度气温数据。最后，本书将简要介绍处理多元时间序列的向量自回归（VAR）模型的应用潜力。第四部分：模型选择、评估与前沿概念第七章：模型选择的原则与信息准则在拥有多种备选模型时，如何做出最优选择是统计实践中的难点。本章详细比较了赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及调整$R^2$的优缺点。我们深入探讨了交叉验证（Cross-Validation）的原理，包括K折交叉验证和留一法（LOOCV），阐明它们在评估模型对未见数据的泛化能力时的不可替代性。第八章：贝叶斯统计推断的入门与实践本书最后一部分转向更具灵活性的贝叶斯框架。我们介绍贝叶斯推断的核心概念，如先验分布（Prior）、似然函数（Likelihood）和后验分布（Posterior）。重点是利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法（特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样）来探索复杂的后验分布，从而进行参数估计和模型比较。本书强调贝叶斯方法在小样本问题和纳入专家知识方面的优势。总结：本书《统计模型与数据驱动决策》并非一本非线性函数的数学推导手册，而是一本面向实际应用人员的工具箱。它要求读者具备基本的线性代数和概率论知识，并鼓励读者将理论知识与统计软件（如R或Python的Statsmodels/Scikit-learn库）相结合，以实现从数据清洗到最终洞察提取的完整建模周期。通过对鲁棒性、正则化、广义线性模型和时间序列的全面覆盖，本书确保读者能够在面对真实世界的复杂数据挑战时，建立起强大、可靠且具有解释力的统计模型。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《非线性回归模型》后，我最深刻的印象是它对算法效率的极端关注。作者似乎将大量的篇幅用于探讨不同优化算法的收敛速度和数值稳定性问题，这对于纯粹的应用型读者来说，可能有点过于偏执了。我本期望能看到更多关于模型诊断和残差分析在非线性环境下的特殊处理方法，毕竟，在线性回归中那些经典的假设检验，在非线性框架下往往需要更精妙的调整。然而，这本书更像是一本偏向计算数学的书籍，详尽地列举了牛顿法、高斯-牛顿法以及Levenberg-Marquardt算法的迭代步骤和矩阵运算细节。虽然了解这些底层机制有助于我们编写更高效的程序，但我更关心的是，当我的模型拟合效果不佳时，我应该从哪些方面入手去修正我的模型结构，而不是优化一个可能本身就是错误设定的模型。书中对模型设定误差（misspecification）的讨论相对薄弱，这让我感觉在处理现实世界中那些复杂、多变的系统时，这本书提供的指导非常有限，它更像是一个“如何把一个已知函数拟合好”的操作手册，而不是“如何从数据中发现并构建一个恰当的非线性函数”的指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读《非线性回归模型》的过程中，我注意到书中对经典统计推断理论的引用非常全面，几乎囊括了所有重要的统计学派的观点。然而，正是这种包罗万象，使得某些关键的、现代化的技术几乎没有被提及或深入探讨。比如，在处理高维非线性问题时，正则化（如Lasso、Ridge在非线性语境下的推广）的重要性日益凸显，但这本书对此几乎没有涉及。同样，对于现代机器学习领域中广泛使用的核方法（Kernel Methods）在非参数和半参数非线性回归中的应用，也只是寥寥数语带过。这让我不禁思考，这本书的出版时间或者说它的视角是否稍微滞后于当前的研究前沿？对于那些希望将非线性建模能力与当前大数据和机器学习趋势相结合的读者来说，这本书提供的视角显得有些局限和传统。它似乎更侧重于证明“为什么”一个模型在数学上是合理的，而不是“如何”在复杂数据环境中利用最前沿的计算工具有效地拟合和解释模型。

评分☆☆☆☆☆

这本名为《非线性回归模型》的书，说实话，对我这个刚刚接触计量经济学和高级统计分析的新手来说，简直就是一头雾水。我原以为它会像我之前看的那本入门级的《应用统计学》那样，用清晰的图表和直白的语言解释概念，但事实完全不是这样。书里充斥着大量的数学符号和复杂的推导过程，比如涉及那些高阶偏导数和雅可比矩阵的部分，我感觉自己像是直接跳进了一个黑洞。每一次尝试理解一个模型假设的背景，都得翻好几页的附录去回顾高等数学的内容。说实话，作者的专业性毋庸置疑，他似乎是想为那些已经掌握了扎实数学基础的博士生或研究人员量身定做一本教科书。但对于我这种希望通过阅读这本书来提升实际建模能力的人来说，这本书的门槛实在太高了。我希望能看到更多关于实际案例中如何选择合适非线性函数形式的讨论，而不是仅仅停留在理论证明上。例如，在生物统计或者金融时间序列预测中，那些常见的非线性结构是如何被具体化的，书里几乎没有涉及，这使得我对“建模”的理解仍然停留在纸面上，无法落地。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的目录和章节布局，我发现它的结构组织逻辑非常“学术化”，几乎是按照理论的严密性来构建的，而不是按照问题解决的实际流程来安排的。比如，它花了很长的时间来论证广义线性模型的某些特例在非线性情况下如何转化为特定的迭代过程，这种论证的深度固然值得称赞，但对于急需解决实际问题的人来说，知识的获取路径显得迂回而漫长。我个人认为，一本好的应用性著作应该先展示一个典型问题，然后逐步引入解决该问题所需的工具和理论。这本书似乎反其道而行之，把所有工具堆砌在一起，期望读者能自行组合。特别是关于贝叶斯方法在非线性模型中的应用部分，内容过于精简和跳跃，似乎只是点到为止，没有给出足够的实操指导，这对于希望拓宽分析工具箱的读者来说是一个不小的遗憾。我对这本书的整体感觉是：它是一份详尽的数学备忘录，而非一本富有启发性的实践手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量是我唯一能表示赞赏的部分。纸张的质感很好，公式的印刷清晰易读，这在阅读大量复杂数学表达式时至关重要，至少在视觉上减少了阅读的疲劳感。然而，除了排版上的优点，内容深度在实际应用层面略显不足。举个例子，在讨论异方差性和自相关性在非线性模型中如何影响标准误估计时，书中给出的解决方案大多是基于修正方差-协方差矩阵的理论公式，但对于如何通过残差图谱或其他直观方法来**识别**这些问题的存在，特别是当数据结构复杂时，缺乏具体的案例分析和可视化指导。我感觉自己像是站在一个宏伟的理论建筑脚下，理论的线条无比清晰，但当我试图寻找一个可以让我爬上去的梯子时，却发现它只停留在理论的蓝图阶段，而没有提供实际的施工指南。对于致力于快速解决实际建模挑战的专业人士而言，这本书的理论的厚度与其实用性的广度之间，存在着一个明显的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

居然有中文版，1986，南京大学出版社。

评分☆☆☆☆☆

居然有中文版，1986，南京大学出版社。

评分☆☆☆☆☆

居然有中文版，1986，南京大学出版社。

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居然有中文版，1986，南京大学出版社。