零過多數據的統計分析及其應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

解鋒昌，韋博成，林金官 著

圖書標籤:

• 統計分析
• 零過多數據
• 數據分析
• 應用統計
• 計量經濟學
• 生物統計
• 醫學統計
• 大數據
• 模型選擇
• 缺失數據

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030372833

版次：1

商品編碼：11860603

包裝：平裝

叢書名： 現代數學基礎叢書147

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：213

字數：269000

正文語種：中文

內容簡介

　　《零過多數據的統計分析及其應用》係統介紹ZI數據和相關ZI模型的統計推斷原理、方法和應用。內容主要包括：ZI 模型參數的極大似然估計、Bayes估計、基於經典方法的影響診斷、基於K-L距離的Bayes影響診斷、ZI參數和散度參數的假設檢驗，ZI隨機效應模型參數的極大似然和Bayes估計、基於經典方法的影響診斷、基於K-L距離的Bayes影響診斷、迴歸係數和散度參數的假設檢驗、方差成分檢驗，ZI模型及相應的隨機效應模型中與均值函數有關的協變量函數形式和聯係函數形式的誤判檢驗等。
　　《零過多數據的統計分析及其應用》可作為理工科應用統計、公共衛生、生物醫學、經濟學、生命科學、社會學專業大學生和研究生的教學參考書，亦可供相關專業的教師、科技人員和統計工作者參考。

目錄

《現代數學基礎叢書》序
前言

第1章 零過多數據及預備知識
1．1 什麼是零過多數據
1．2 零過多計數數據實際案例
1．3 預備知識——常用的離散分布

第2章 經典ZI模型的統計分析
2．1 ZI模型及其參數估計
2．1．1 經典ZI模型
2．1．2 參數估計及其算法
2．1．3 實例分析
2．2 ZI參數的score檢驗
2．2．1 ZIP迴歸模型
2．2．2 ZINB迴歸模型
2．2．3 ZIGLM迴歸模型
2．2．4 實例分析
2．3 偏大離差的score檢驗
2．4 統計診斷
2．4．1 基於數據刪除模型的診斷方法
2．4．2 基於局部影響分析的診斷方法
2．4．3 實例分析

第3章 廣義ZI泊鬆模型的統計分析
3．1 廣義ZI泊鬆迴歸模型及其參數估計
3．1．1 廣義ZI泊鬆迴歸模型
3．1．2 極大似然估計的Gauss-Newton迭代法
3．1．3 極大似然估計的EM算法
3．2 基於數據刪除模型的統計診斷
3．2．1 數據刪除模型和參數估計
3．2．2 基於數據刪除模型的診斷統計量
3．3 基於局部影響分析的統計診斷
3．4 ZI參數和散度參數的score檢驗
3．4．1 ZI參數和散度參數的存在性檢驗
3．4．2 ZI參數和散度參數的齊性檢驗
3．5 均值函數的誤判檢驗
3．5．1 協變量函數形式的誤判檢驗
3．5．2 聯係函數的誤判檢驗
3．6 模擬研究
3．6．1 影響分析的隨機模擬
3．6．2 ZI參數和散度參數檢驗功效的隨機模擬
3．7 實例分析
3．7．1 影響診斷統計量的應用
3．7．2 ZI參數和散度參數檢驗統計量的應用
3．7．3 均值函數誤判檢驗的應用
3．8 小結

第4章 廣義ZI泊鬆隨機效應模型的統計分析
4．1 廣義ZI泊鬆隨機效應模型及其參數估計
4．1．1 廣義ZI泊鬆隨機效應模型
4．1．2 一般參數估計
4．1．3 EM算法
4．2 基於數據刪除模型的統計診斷
4．2．1 刪除一個觀測數據
4．2．2 刪除一組觀測數據
4．3 基於局部影響分析的統計診斷
4．3．1 數據加權擾動
4．3．2 解釋變量擾動
4．4 ZI參數的score檢驗
4．5 散度參數和迴歸係數的score檢驗
4．5．1 散度參數的score檢驗
4．5．2 迴歸係數的score檢驗
4．6 方差成分檢驗
4．7 均值函數的誤判檢驗
4．7．1 協變量函數形式的誤判檢驗
4．7．2 聯係函數的誤判檢驗
4．8 模擬研究
4．8．1 影響分析的隨機模擬
4．8．2 ZI參數檢驗功效的隨機模擬
4．8．3 散度參數和迴歸係數檢驗功效的隨機模擬
4．8．4 方差成分檢驗功效的隨機模擬
4．9 實例分析
4．9．1 檢驗統計量的應用
4．9．2 影響診斷統計量的應用
4．9．3 均值函數誤判檢驗的應用
4．10 小結

第5章 廣義ZI泊鬆模型的Bayes統計分析
5．1 廣義ZI泊鬆迴歸模型的Bayes估計及其MCMC算法
5．1．1 先驗分布
5．1．2 Bayes估計及其MCMC算法
5．2 廣義ZI泊鬆迴歸模型基於數據刪除模型的Bayes影響分析
5．3 廣義ZI泊鬆隨機效應模型的Bayes估計及其MCMc算法
5．3．1 先驗分布
5．3．2 Bayes估計及其MCMC算法
5．4 廣義ZI泊鬆隨機效應模型基於數據刪除模型的Bayes影響分析
5．5 模擬研究和實例分析
5．5．1 廣義ZII泊鬆迴歸模型Bayes分析的模擬研究和實例分析
5．5．2 廣義ZI泊鬆隨機效應模型Bayes分析的模擬研究和實例分析
5．6 小結

參考文獻
名詞索引
《現代數學基礎叢書》已齣版書目

前言/序言

圖書簡介： 書名： 零過多數據的統計分析及其應用 作者： 暫定 齣版社： 暫定 齣版日期： 暫定 ISBN： 暫定 --- 內容提要 本書旨在為讀者提供一套係統、深入且高度實用的針對數據量適中、結構清晰、質量可控的數據集的統計分析方法論與實踐指南。我們聚焦於傳統統計學原理在常規業務場景和科研探索中的精準應用，強調在數據獲取成本閤理、計算資源充足的背景下，如何構建穩健、可解釋的統計模型，並據此做齣可靠的決策。全書內容嚴格圍繞“適度數據”的分析範式展開，避免瞭對“大數據”處理技術（如分布式計算、深度學習框架）的冗餘討論，確保內容深度聚焦於經典統計學的核心價值。 本書不是一本關於處理海量、噪聲大、非結構化數據的工具手冊。相反，它是一本關於如何理解數據背後的機製、如何選擇最恰當的統計檢驗、以及如何解釋模型結果的深度解析。 --- 第一部分：統計思維與數據準備的基石 第一章：統計分析的本質：從抽樣到推斷 本章首先界定瞭“適度數據”的範疇，闡明在中小規模數據集上，統計推斷的嚴謹性基礎。我們將詳細探討中心極限定理、大數定律在有限樣本中的適用性與局限。核心內容包括： 概率分布的選擇與擬閤： 深入剖析正態分布、泊鬆分布、二項分布等在實踐中的精確應用場景。重點講解Kolmogorov-Smirnov檢驗 (K-S檢驗)和Shapiro-Wilk檢驗在驗證數據正態性時的詳細步驟和結果解讀。 精確抽樣技術： 討論簡單隨機抽樣、分層抽樣和係統抽樣的設計與實施，強調在樣本量受限時，如何最大化抽樣的代錶性和效率。 描述性統計的藝術： 不僅停留在均值、中位數和標準差的計算，更深入探討偏度 (Skewness) 和峰度 (Kurtosis) 對數據分布形態的影響，以及如何通過箱綫圖 (Box Plot) 和直方圖 (Histogram) 識彆潛在的異常值和分布形態。 第二章：數據清洗與預處理的精細化操作 在數據量不構成存儲挑戰時，數據質量成為模型性能的關鍵。本章專注於對中小型數據集進行精細化、人工可控的清洗過程。 缺失值處理的策略辨析： 對比均值/中位數插補、眾數插補與多重插補法 (Multiple Imputation) 的優劣。重點分析在小樣本中，不同插補方法對模型標準誤的影響差異。 異常值檢測與穩健性分析： 詳述基於Z-Score、IQR（四分位距） 的識彆方法，並介紹馬氏距離 (Mahalanobis Distance) 在多變量異常點檢測中的應用。討論在保留數據完整性與提高模型穩健性之間的平衡點。 數據變換與標準化： 詳細介紹對數變換、平方根變換如何改善數據偏態，使其更符閤綫性模型的假設。明確Min-Max標準化與Z-Score標準化在不同算法中的適用性。 --- 第二部分：核心統計模型的構建與檢驗 第三章：參數估計與假設檢驗的嚴謹應用 本章是全書的理論核心，專注於如何運用精確的數學工具對總體特徵進行推斷。 區間估計的深度解析： 詳細講解置信區間 (Confidence Interval) 的構建過程，區分Z分布和t分布在不同樣本量和總體方差已知/未知情況下的使用規則。 常見假設檢驗的比較與選擇： 係統梳理t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、方差分析 (ANOVA) 的前提假設檢驗（如方差齊性檢驗Levene's Test）。提供決策樹，指導讀者在特定情境下選擇最恰當的檢驗方法。 非參數檢驗的必要性： 當數據不滿足正態性或順序數據齣現時，介紹Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等非參數方法的原理與實際操作，確保分析的普適性。 第四章：經典綫性迴歸模型：理論、診斷與修正 綫性迴歸是中小規模數據分析的支柱。本章側重於其診斷環節，確保模型的有效性。 最小二乘法的深入理解： 闡述最小二乘估計的性質（BLUE），並解釋其在小樣本中的效率。 迴歸模型的四大診斷（核心）： 詳細介紹殘差分析的重要性。深入講解多重共綫性（VIF檢驗）、異方差性（Breusch-Pagan檢驗、White檢驗）、自相關性（Durbin-Watson 檢驗） 的檢測方法及對應的修正技術（如廣義最小二乘法GLS的理論基礎）。 變量選擇的穩健方法： 對比逐步迴歸（Stepwise Regression） 的優缺點，並重點介紹信息準則（AIC/BIC） 在模型比較和選擇中的應用，強調基於模型解釋力的選擇標準。 --- 第三部分：拓展分析與應用場景 第五章：方差分析 (ANOVA) 與協方差分析 (ANCOVA) 的精細化應用 針對實驗設計和分組比較的場景，本章強調如何處理多因子實驗和控製乾擾變量。 多因素方差分析： 詳細拆解主效應與交互作用的檢驗和解釋，並指導讀者在交互作用顯著時如何進行事後多重比較（如Tukey's HSD）。 協方差分析 (ANCOVA)： 講解ANCOVA如何通過引入協變量來提高檢驗的統計效力，並確保協變量與處理因子之間滿足獨立性假設。 第六章：關聯性分析：相關性與迴歸的橋梁 本章關注變量間的依賴關係，從綫性到非綫性探索。 相關係數的選擇與解釋： 對比Pearson (r)、Spearman ($ ho$) 和 Kendall ($ au$) 相關係數的適用條件，特彆是如何評估非綫性但單調的關係。 邏輯迴歸 (Logistic Regression) 基礎： 針對二分類結果（如是/否、成功/失敗），詳細介紹Logit函數的原理，以及如何解釋優勢比 (Odds Ratio)。本節專注於在樣本量適中的情況下建立可解釋的二分類預測模型。 生存分析導論： 介紹Kaplan-Meier估計和Log-Rank檢驗在追蹤有限樣本的事件發生時間（如産品壽命、患者生存期）中的基礎應用。 --- 目標讀者 本書麵嚮統計學、經濟學、生物醫學、社會科學、市場研究等領域的研究生、專業分析師以及需要進行嚴謹數據驗證的科研人員。特彆適閤那些希望深入理解經典統計模型背後的數學原理和診斷流程，而非僅僅停留在調用軟件庫進行“黑箱”分析的用戶。本書假定讀者具備基礎的概率論和微積分知識。 --- 本書的獨特價值 本書的價值在於其對經典統計工具的“深度還原”。在當前大數據工具泛濫的背景下，本書迴歸到對模型假設、診斷殘差、以及結果穩健性的細緻考量上。我們不追求對海量數據進行快速的近似計算，而是緻力於在數據量有限的情況下，産齣統計學上最精確、最可信賴的推斷結果。全書配有大量基於R/Python（側重統計包基礎功能而非大規模並行計算模塊）的案例演示，確保讀者能夠將理論無縫銜接到實際的統計軟件操作中。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融領域的風險管理師，我每天麵對著海量的交易數據、客戶行為數據以及宏觀經濟指標。在進行風險建模和預警時，“過多數據”是一個普遍存在的問題。例如，我們可能擁有成韆上萬個不同的交易特徵，但並非所有特徵都對風險評估有顯著貢獻。如果不對這些數據進行有效處理，模型會變得臃腫且容易過擬閤，導緻預測精度下降，甚至誤導風險決策。這本書的書名立刻引起瞭我的注意，因為它直接觸及瞭我在實際工作中長期麵臨的痛點。我非常期待書中能夠提供一套係統性的方法論，教我如何識彆並量化“過多數據”帶來的負麵影響，以及如何有效地“精簡”數據，例如通過降維、特徵選擇、或者更具創意的聚類和聚閤方法。我特彆希望書中能結閤金融領域的具體案例，例如信用評分、欺詐檢測或市場波動預測，來展示這些統計分析技術的應用。如果書中還能提供一些關於如何平衡數據精簡與信息保留的指導原則，那將是錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究型的學者，日常工作需要處理大量的實驗數據和調查問捲。在進行數據分析時，常常會遇到數據量巨大、維度復雜的情況，這使得傳統的統計方法難以有效應用，同時也容易因為數據冗餘而導緻模型過度擬閤或效率低下。因此，一本能夠指導我如何有效處理“過多數據”的書籍，對我來說具有極大的吸引力。我希望這本書能從理論層麵解釋“過多數據”産生的根源，以及它對統計推斷的影響。更重要的是，我期待書中能提供一係列經過驗證的統計技術和策略，例如特徵選擇、降維技術（如PCA、t-SNE等），甚至是更前沿的稀疏學習方法。我希望作者能夠詳細闡述這些方法的數學原理，並提供相關的 R 或 Python 代碼實現，方便我復現和應用。此外，書中關於如何評估不同“過多數據”處理方法的有效性，以及如何選擇最適閤特定研究場景的方法，也是我非常關注的內容。我相信這本書能夠幫助我更科學、更高效地處理我的研究數據，從而提升研究的可靠性和深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，深邃的藍色背景搭配銀色的書名，予人一種嚴謹、可靠的感覺。我是一名數據分析領域的初學者，一直對統計學抱有濃厚的興趣，但常常被各種復雜的概念和公式所睏擾。在市麵上尋找一本既能係統梳理統計學基礎，又能結閤實際應用的書籍，著實不易。當我偶然翻閱到這本書的目錄時，立刻被其內容的廣度和深度所吸引。它不僅涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的經典理論，更重要的是，它將統計學知識與實際應用場景緊密結閤，這一點是我最為看重的。我特彆期待書中關於如何處理異常值、缺失值等常見數據問題的方法論，以及如何運用統計模型來解釋和預測現象的章節。我對書中可能涉及的案例分析非常好奇，希望它能通過生動的例子，幫助我理解那些抽象的統計概念，並將它們轉化為解決實際問題的能力。總而言之，這本書給我的第一印象是內容豐富、條理清晰，是一本值得深入研讀的統計學入門與進階指南，我相信它能為我未來的數據分析之路打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學充滿好奇但又覺得它“高深莫測”的普通讀者。平時我喜歡閱讀一些科普類的書籍，瞭解一些有趣的新鮮事物。這本書的書名雖然聽起來有些學術化，但“零過多數據”這個詞引起瞭我的興趣，讓我好奇它究竟意味著什麼，以及如何纔能“零過多”。我希望這本書能夠用一種相對通俗易懂的方式，解釋統計學在處理大量數據時的挑戰，以及為什麼“過多”的數據反而可能帶來問題。我期待書中能夠有一些生動形象的比喻或者故事，來幫助我理解那些抽象的統計概念，例如“數據噪聲”、“冗餘信息”等等。如果書中能夠介紹一些簡單易行的統計方法，讓我也能在日常生活中，例如分析自己的購物清單、健康數據，或者社交媒體的使用習慣時，能夠運用一些基礎的統計思維，那將是非常棒的體驗。我不求成為統計學專傢，但希望能通過這本書，對數據分析有一個更直觀、更科學的認識，理解“少即是多”在數據分析中的重要性。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析行業摸爬滾打多年的從業者，我深知“數據質量”是所有分析工作中最具挑戰性卻又至關重要的一環。市麵上充斥著大量關於模型構建、算法優化的書籍，但真正係統地深入探討“過多數據”這一現象，並提供切實可行解決方案的，卻鳳毛麟角。這本書的齣現，無疑填補瞭這一市場的空白。我尤其關注書中關於“過多數據”的定義、識彆方法以及其可能帶來的潛在偏見和誤導。我相信作者會在書中闡述如何科學地篩選、聚閤或降維數據，以達到既保留信息又不至於“淹沒”分析者的目的。想象一下，在一個龐大的數據庫中，如何快速找到真正有價值的信息，避免被海量噪音所乾擾，這本身就是一項高難度的挑戰。我對書中可能提供的各種統計技術，例如聚類分析、主成分分析等在處理“過多數據”時的應用非常感興趣，也期待書中能有具體的代碼實現示例，方便讀者進行實踐。這本書不僅僅是理論的探討，更是一種實踐的指導，對於希望提升數據分析效率和準確性的專業人士來說，無疑是一本不可多得的寶典。