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出版者:Irwin Professional Publishing

作者:Kutner

出品人:

页数:701

译者:

出版时间:2003-9-12

价格:GBP 135.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072386912

丛书系列:

图书标签:

统计
统计学
数学
经济
理学
教材
Regression
Models
线性回归
应用回归
统计建模
数据分析
回归分析
计量经济学
R语言
统计学
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模型构建

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具体描述

Thoroughly updated and more straightforward than ever, Applied Linear Regression Models includes the latest statistics, developments, and methods in multicategory logistic regression; expanded treatment of diagnostics for logistic regression; a more powerful Levene test; and more. Cases, datasets, and examples allow for a more real-world perspective and explore relevant uses of regression techniques in business today.

好的，这是一本关于应用线性回归模型的图书的详细简介，侧重于其实际应用、方法论和数据分析的深度，而不涉及《Applied Linear Regression Models》这本书的具体内容。 --- 书名：现代数据科学中的回归建模：从理论到实践的深度解析简介：在当今数据驱动的世界中，线性回归模型仍然是统计学和数据科学工具箱中最基础、最核心的分析工具之一。然而，将理论知识转化为在复杂现实世界数据集上稳健、可靠的预测模型，需要超越教科书基础的深入理解和精湛的实践技巧。本书《现代数据科学中的回归建模：从理论到实践的深度解析》旨在弥合统计学理论与现代数据应用之间的鸿沟，为读者提供一套全面、实用的回归分析方法论。本书不仅涵盖了标准的最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）回归的经典假设检验和模型诊断，更侧重于处理现实世界数据固有的复杂性。我们深入探讨了在数据不满足理想假设时，如何进行有效的模型调整和稳健估计。核心内容与结构第一部分：回归分析的基石与稳健性本部分首先回顾了线性回归模型的核心原理，包括参数估计、假设检验（如$t$检验和$F$检验）以及模型拟合优度的度量（如$R^2$）。随后，我们将重点放在模型的稳健性上。我们详细剖析了多重共线性、异方差性（Heteroscedasticity）和自相关性（Autocorrelation）对OLS估计效率和有效性的影响。对于异方差性，我们将详细介绍广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）和稳健标准误（如White或Huber-White估计）的计算与应用。处理多重共线性时，我们将考察方差膨胀因子（VIF）的解读，并引入岭回归（Ridge Regression）和套索回归（Lasso Regression）作为正则化方法的早期铺垫。第二部分：处理非正态性和非线性关系现实世界中的许多响应变量并非服从正态分布，或者变量之间的关系本质上是曲线的。本书系统性地介绍了如何选择合适的链接函数和分布族来建模这类数据。广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）：我们将GLMs视为扩展线性模型的框架，重点讲解了逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果（如客户流失、疾病发生）和泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据（如网站点击量、保险索赔次数）的实际构建与解释。内容将深入到最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理及其在非正态分布下的应用。非线性关系的建模：除了传统的变量变换（如对数、平方根）外，本书将详细阐述如何利用样条函数（Splines）——包括线性样条、立方样条和自然立方样条——来灵活地捕捉数据中复杂的非线性趋势，而无需预先指定函数形式。第三部分：面向预测的回归：正则化与维度控制在现代数据分析中，预测精度往往与模型的可解释性同等重要，尤其是在特征数量庞大的高维数据集中。本部分专注于通过正则化技术来构建更具预测能力的稀疏模型。岭回归（Ridge Regression）：详细解释了L2惩罚项如何稳定系数估计，缓解多重共线性，并降低模型方差。我们将通过交叉验证来确定最优的正则化参数 $lambda$。套索回归（Lasso Regression）：探讨L1惩罚项的特性，特别是其内置的特征选择（稀疏性）能力。我们将对比Lasso和Ridge在不同数据场景下的表现差异。弹性网络（Elastic Net）：介绍如何结合L1和L2惩罚项的优势，在特征选择和系数收缩之间取得平衡。惩罚项的选择与评估：重点讨论信息准则（AIC, BIC）在非正则化模型选择中的作用，以及在正则化框架下，如何利用交叉验证（Cross-Validation）的性能指标（如MSE, MAE）来客观地选择最优模型。第四部分：进阶主题与时间序列回归本部分将回归分析的视野扩展到更复杂的应用场景，特别是当数据包含时间依赖性或空间结构时。时间序列回归：当数据点之间存在时间上的关联性时，标准的OLS假设被打破。我们将介绍如何识别并建模自相关性，包括使用ARIMA模型的残差分析，以及如何构建涉及滞后变量（Lagged Variables）的动态回归模型。对于时间序列的预测，我们将讨论如何处理协变量对时间序列的影响。混合效应模型（Mixed-Effects Models）简介：针对面板数据或具有分组结构的数据，我们将概述随机效应和固定效应模型的区别与应用，理解如何在模型中同时处理个体间和个体内的变异性。实践导向与数据案例本书的每一个理论章节都紧密结合了实际操作，使用了来自经济学、生物统计学、市场营销和环境科学的真实数据集。所有代码示例均采用主流统计软件（R或Python）的实现，读者可以无缝地将所学知识应用于自己的数据项目中。我们强调的不仅仅是“如何运行代码”，更是“如何解读输出”——如何批判性地评估模型的拟合质量、诊断潜在问题，并以清晰、可信的方式向决策者传达回归结果的含义。目标读者本书适合已经掌握基础统计学概念，希望深入理解和应用现代回归建模技术的定量分析师、数据科学家、研究生和高级本科生。它为那些需要构建稳健预测模型、理解复杂数据驱动因果关系，并希望在回归分析领域达到专业水平的读者提供了坚实的桥梁。