萬捲方法 迴歸分析 因變量統計模型 中文版 附光盤 弗洛伊德著 重慶大學齣版社 社會科學研究方法經典 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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瀋崇麟 編，瀋崇麟 譯

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 社會科學研究方法
• 計量經濟學
• 弗洛伊德
• 重慶大學齣版社
• 數據分析
• 統計模型
• 因變量分析
• 方法論

店鋪： 暗香盈袖圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562469766

商品編碼：27709203304

叢書名： 迴歸分析(附光盤因變量統計模型)社會科學研究

開本：16開

齣版時間：2012-09-01

萬捲方法

社會科學研究方法經典譯叢

  迴歸分析

——因變量統計模型

 

迴歸分析：因變量統計模型

作者:（美）弗洛伊德，（美）威爾遜，（美）平沙 著，瀋崇麟 譯 

齣版社:重慶大學齣版社 

齣版時間:2012年9月 

版 次：1

頁 數：376

字 數：562000

印刷時間：2012-9-1

開 本：16開

紙 張：膠版紙

印 次：1

包 裝：平裝

叢書名：萬捲方法

ISBN：9787562469766

定價：68.00元

我們普遍會遇到的問題是：手頭上已經有瞭一組有關某一應變量的觀察樣本或實驗數據，並希望通過統計分析對它的性狀(behavior)做齣解釋。這種分析通常都基於變量的性狀是可以為某一模型所解釋的這樣一個前提。而這樣的模型(一般)的形式是涉及其他一些變量的代數錶達式。那些其他的變量描述瞭實驗條件、描述這些條件如何影響因變量的參數和誤差。而誤差錶達式則幾乎是無所不包的這一點，則說明任何模型都不可能對因變量的性狀完全做齣解釋。統計分析包括參數估計、推論(假設檢驗和置信區間)和確定誤差的性質(數量)。此外，我們還必須對那些有可能使統計分析齣錯的問題，如數據中的誤差、模型選擇不當和其他違反構成統計推論法的假設等進行調查。

用於這樣的分析的數據既可以是實驗、樣本調查和過程的觀察(操作數據)的數據，也可以是收集到的和第二手的數據。在使用所有這些不同來源的數據時，但尤其是在使用來自操作和第二手的數據做統計分析時，我們需要做的事不僅僅是將數目代入公式，或用一個計算機程序跑一跑數據。我們經常看到一些分析是由一些計劃很差的一係列無序的步驟組成的。諸如這樣的分析從定義、模型的構建、數據的篩選、計算機程序的選擇，到輸齣結果的解釋、數據異常之處和模型存在的不足的診斷，以及在分析目的的框架內提齣的建言都可能存在著這樣那樣的問題。

上篇 基本原理

1 均值分析：基礎知識復習和綫性模型導言

2 簡單綫性迴歸分析：單自變量綫性迴歸

3 多元綫性迴歸

中篇 問題及其補救的方法

4 觀察問題

5 多重共綫性

6 模型存在的問題

下篇 迴歸的其他用途

7 麯綫擬閤

8 非綫性模型導論

9 指示變量

10 定類因變量

11 廣義綫性模型

附錄A 統計錶

附錄B 矩陣簡介

附錄C 估計法

參考文獻

 

深入淺齣：數據驅動決策的實踐指南 書名：《數據煉金術：從原始信息到商業洞察的轉化之路》 作者：[此處留空，模擬非特定作者風格] 齣版社：[此處留空，模擬非特定齣版社風格] 字數：約1500字 --- 導言：數據洪流中的指南針 在這個信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄過去事件的産物，它已成為驅動未來決策、塑造競爭優勢的核心資産。然而，如何將浩如煙海、格式各異的原始數據轉化為可執行的商業洞察，始終是擺在所有研究者、分析師和企業管理者麵前的一大挑戰。許多人擁有豐富的數據集，卻苦於缺乏有效的方法論，如同擁有寶貴的礦石卻不知如何提煉齣黃金。 《數據煉金術：從原始信息到商業洞察的轉化之路》正是一本緻力於彌閤“數據擁有”與“有效利用”之間鴻溝的實踐指南。本書摒棄瞭晦澀難懂的純理論闡述，專注於提供一套係統化、可操作的流程，指導讀者如何像真正的“數據煉金術士”一樣，從看似雜亂無章的數字中提煉齣清晰、有力的商業價值。 本書的編寫基於對實際商業案例的深度剖析，融閤瞭前沿的數據科學理念與經典的統計思維，旨在幫助讀者建立起一套嚴謹的“數據思維體係”。 --- 第一部分：數據基石——構建可靠的分析基礎 任何宏偉的分析建築都需要堅實的地基。本書的開篇聚焦於數據采集、清洗與預處理這三個至關重要的環節。我們深知，“垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據分析領域永恒的真理。 第一章：數據的生命周期與倫理考量。 探討數據從産生到歸檔的全過程管理，並強調在當前嚴格的隱私法規背景下，數據閤規性與倫理責任是分析工作的第一道防綫。 第二章：數據清洗的藝術與技術。 詳細解析瞭缺失值處理的多種策略（如插補法、刪除法）及其適用場景；異常值檢測不再是簡單的“一刀切”，而是結閤領域知識進行深度診斷；數據格式的標準化與一緻性檢查，確保後續建模的輸入數據具有高度的可靠性。 第三章：特徵工程的魔力——從數據到信息。 強調特徵工程是決定分析模型性能的關鍵環節。本書係統介紹瞭如何通過特徵轉換（如對數、標準化）、特徵構造（如比率、交互項）和特徵選擇（如過濾法、包裹法、嵌入法）來最大化原始數據的錶達能力。對於處理時間序列和文本數據，我們提供瞭具體的編碼和錶示方法，使非結構化數據也能進入量化分析的範疇。 --- 第二部分：探索性分析——發現隱藏的敘事 在正式建模之前，對數據進行深入的探索是必不可少的步驟。探索性數據分析（EDA）是數據科學傢與數據“對話”的過程，旨在理解數據分布、識彆潛在關係和發現異常模式。 第四章：描述性統計的深度挖掘。 不僅僅停留在均值和標準差，本書側重於使用分布形狀、分位數和集中趨勢的多種度量，全方位描述數據集的特徵。 第五章：可視化驅動的洞察力。 探討如何根據數據的類型和分析目標選擇最恰當的可視化工具。從基礎的直方圖、箱綫圖到復雜的散點圖矩陣和熱力圖，本書提供瞭大量高質量的圖錶實例，教導讀者如何通過視覺語言高效地傳達復雜的統計發現。特彆關注時間序列數據的趨勢、周期性和季節性的直觀展示。 第六章：相關性、依賴性與因果關係的初步辨識。 區分相關性與因果性是數據分析專業性的體現。本章指導讀者利用工具（如相關矩陣、配對圖）初步探索變量間的關係強度，並為後續更復雜的因果推斷做好鋪墊。 --- 第三部分：量化模型的構建與評估 本部分是本書的核心，它將分析思維轉化為具體的預測或解釋工具。本書的重點在於理解模型的適用性而非盲目追求復雜性。 第七章：綫性模型的穩健應用。 詳細拆解多元綫性迴歸的假設條件、參數解釋及其在實際商業預測中的應用，包括如何處理多重共綫性問題，以及使用正則化方法（如嶺迴歸、Lasso）來提高模型的泛化能力。 第八章：分類與預測的基石——邏輯迴歸與判彆分析。 針對業務中常見的二元或多元分類問題，本書深入講解瞭邏輯迴歸的概率解釋，並對比瞭樸素貝葉斯等方法的優劣，幫助讀者選擇最符閤業務邏輯的分類器。 第九章：非綫性模型的突破與選擇。 麵對復雜、高維的數據集，本書介紹瞭決策樹、隨機森林和梯度提升模型等集成學習方法，重點闡述瞭它們如何通過構建多個弱學習器來提高預測精度和穩定性。同時，強調對模型復雜度和過擬閤風險的控製。 第十章：模型診斷與績效衡量。 構建模型隻是第一步，如何公正地評估其性能至關重要。本書詳細介紹瞭迴歸模型的擬閤優度指標（如$R^2$的局限性）、殘差分析的重要性，以及分類模型的混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數和ROC/AUC麯綫的解讀，確保模型的實際應用價值。 --- 第四部分：洞察的轉化——從結果到行動 數據分析的最終價值在於指導行動。本書的最後一部分關注如何有效地溝通分析結果，並將統計結論轉化為清晰的商業策略。 第十一章：結果的解釋與敏感性分析。 教導讀者如何將復雜的統計術語轉化為業務部門能夠理解的語言。進行敏感性分析，探究模型結果對初始輸入參數微小變化的抵抗能力，以增強決策的信心。 第十二章：報告與敘事的力量。 強調數據驅動的報告不隻是圖錶的堆砌，而是一個引人入勝的故事。本書提供瞭構建有效分析報告的框架，包括清晰的目標陳述、有力的證據展示和明確的行動建議。 結語：持續學習的數據思維循環。 數據世界永不停歇，本書鼓勵讀者將分析過程視為一個持續迭代的循環，不斷地驗證、優化和創新。 本書旨在為渴望掌握數據科學精髓的專業人士提供一個全麵、務實且經得起時間考驗的知識體係，確保讀者能夠自信地駕馭數據，實現真正的“數據煉金術”。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例選擇和數據可視化方麵，展現齣瞭極其強大的實戰能力和跨學科的廣博視野。它絕非那種閉門造車、隻在數學世界裏打轉的純理論書籍。我驚喜地發現，書中引用的例子橫跨瞭經濟學、社會學、心理學，甚至是環境科學的多個領域，這極大地拓寬瞭我對迴歸分析應用場景的想象。比如，它在解釋多重共綫性問題時，沒有用抽象的數學符號來搪塞，而是構建瞭一個關於“教育投入”、“傢庭背景”和“學生未來收入”的復雜模型，清晰地展示瞭變量間潛在的相互糾纏如何扭麯係數的解釋力。更令人稱道的是，對於每個模型的擬閤結果，書中都配有清晰、規範的統計輸齣圖錶，這些圖錶不是隨意的截圖，而是經過精心設計的，用來突齣模型的關鍵特徵，比如殘差分布的形態、影響點的識彆等。閱讀過程中，我仿佛不是在看一本教科書，而是在跟隨一位經驗豐富的統計顧問進行項目實操指導，每走一步都有明確的路綫圖和風險提示，這對於急需將理論應用於實際工作的我來說，無疑是最大的福音。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的深入研究是從它對理論基礎的闡述開始的。作者似乎深諳“萬丈高樓平地起”的道理，在進入復雜的模型推導之前，花費瞭大量的篇幅來梳理和迴顧統計學的基本公理和概率論的要點。這種循序漸進的處理方式，極大地降低瞭讀者進入高階統計領域的門檻。我記得清晰地對比過其他一些教材，它們往往急於展示最新的研究成果或最復雜的模型，而忽略瞭對基本假設的反復強調，導緻很多初學者在模型失效時束手無策。但這本書不同，它像一位耐心的導師，反復敲打著“假設檢驗”和“模型設定”的重要性，即便是像同方差性、正態性這類看似基礎的假設，也進行瞭非常深入的探討，並且配以直觀的案例進行說明，讓人不得不信服。尤其是關於大樣本理論與小樣本檢驗之間的權衡分析，那段論述邏輯縝密，說服力極強，讓我對傳統t檢驗和F檢驗的適用範圍有瞭更精確的認識。它不是簡單地羅列公式，而是深入挖掘瞭公式背後的統計學哲學，這纔是真正讓一個初學者蛻變成一個有獨立思考能力的分析師的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種沉穩的深藍色調，搭配著燙金的書名，一下子就抓住瞭我的眼球。拿到手裏掂瞭掂，厚實的感覺立刻讓人對接下來的閱讀充滿瞭期待。內頁的紙張質量也相當不錯，那種微微泛黃的米白色，閱讀起來眼睛非常舒服，即便是長時間對著密集的公式和文字，也不會感到強烈的刺眼感。更值得一提的是，排版布局非常考究，章節標題和正文的字號、行距都把握得恰到好處，即便是初次接觸這類專業書籍的人，也能迅速找到閱讀的節奏感。光盤的附贈也顯得很貼心，雖然在這個數字時代，實體光盤的使用頻率在降低，但它所代錶的那份完整性和對早期學習資源的尊重，還是讓人感到一種被重視的溫暖。我特彆喜歡它在邊角處理上做的細節，圓角設計讓翻頁手感極為順滑，這對於一本需要反復查閱的工具書來說，簡直是加分項。這種對物理形態的精益求精，讓我覺得這不僅僅是一本知識的載體，更是一件值得珍藏的學術工藝品。它在視覺和觸覺上共同構建瞭一個嚴謹而又不失優雅的閱讀體驗，為接下來的深入學習打下瞭一個堅實而愉悅的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，如果用一個詞來概括，那就是“冷靜的激情”。作者的文字功力深厚，行文流暢，但絕不拖泥帶水，每一個句子都仿佛經過瞭精密的計算，目的性極強。它成功地在保持學術的嚴謹性和對讀者友好性之間找到瞭一種微妙的平衡。我個人非常欣賞作者在解釋復雜概念時所使用的類比和隱喻，它們往往不是那種老套的例子，而是基於現代生活場景的構建，比如用交通流量模型來解釋滯後效應，或者用市場供需麯綫來闡釋係數的經濟學意義。這種敘事方式極大地增強瞭學習的代入感和趣味性，讓我在麵對看似枯燥的數學公式時，依然能夠保持高度的專注力。它沒有居高臨下的說教感，更像是一位知識淵博的朋友，在你睏惑時，用最清晰、最有邏輯的方式為你撥開迷霧。總而言之，這是一本讀起來會讓人感到“值得”和“充實”的書，它不僅傳授瞭知識，更塑造瞭一種嚴謹的分析思維方式。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的深度是有些“反直覺”的。最初被“社會科學研究方法經典”這樣的定位吸引，我預設它會側重於定性研究的整閤或是對研究倫理的探討。然而，它卻在核心的定量分析部分，展現齣瞭遠超預期的嚴謹性和深度。尤其是涉及到混閤效應模型和時間序列迴歸的部分，那種對時間依賴性、空間異質性處理的細緻入微，簡直是教科書級彆的典範。我尤其佩服作者在處理“內生性”問題時的論述，他沒有滿足於簡單的工具變量法介紹，而是深入剖析瞭不同類型的內生性（如遺漏變量偏差、測量誤差、反嚮因果）産生的根源，並針對性地引入瞭GMM等更高級的估計方法進行討論。這種對問題根源的刨根問底，使得讀者在麵對真實的、充滿“髒數據”的現實問題時，不再感到無從下手。它教會的不是如何套用一個固定的公式，而是如何像偵探一樣，去審視數據、質疑模型，最終構建齣最貼近現實的解釋框架。這本“經典”的價值，就在於它敢於觸及那些最復雜、最容易被新手迴避的領域，並將其講得清晰透徹。