类别与受限依变项的回归统计模式 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 回归分析
• 统计建模
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• 统计推断
• 计量经济学
• 数据分析
• 模型选择
• 假设检验
• 统计方法

　　在本书之中，Long 教授将近年来关于受限及类别依变项最有用的几个统计方法，用回归统计的架构（一般社会科学学者最熟悉的研究方法）整理出来。用心的读者们将会发现，在本书中所介绍的所有统计方法，都可以用基础的线性回归的观念为基本来延伸，Long教授希望能以这种方式让读者更能够亲近这本书。除此之外，对每一个统计方法，Long 教授都清楚地依照「理论推演」、「统计结果的解释」、「检定与检验」、以及「实际研究的应用」这几个步骤来依次说明。为了使读者们更容易了解这些统计法在实际研究上的应用，本书中特别列举了在不同领域中研究上的实例，范围由常见的态度分析（Analyses of Attitudes），到一般学者较不熟悉的科学研究生产力分析（Analysis of Scientific Productivity）都包括在内。

好的，以下是针对您提供的书名《类别与受限依变项的回归统计模式》之外的，一份详细且内容丰富的图书简介。这份简介将聚焦于该书以外的主题，旨在构建一个与原书主题截然不同的、引人入胜的学术或专业领域的概述。 --- 《认知演化与文化涌现：复杂适应系统的理论整合》图书简介 导论：在涌现的迷雾中探寻规律 人类心智的复杂性，以及社会文化的动态演化，是当代科学面临的最宏大、也最令人困惑的挑战之一。我们如何从单个神经元或个体的简单交互中，涌现出语言、道德、艺术乃至复杂的制度结构？《认知演化与文化涌现：复杂适应系统的理论整合》并非关注于既定的统计模型或回归分析，而是将视野投向了动态系统论、信息论和计算社会科学的交叉前沿，旨在提供一个整合性的理论框架，用以理解和模拟心智与文化系统的涌现机制。 本书的核心论点在于，认知与文化并非孤立的实体，而是复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）的具体体现。这些系统通过反馈回路、非线性动力学和自组织过程，实现了从底层规则到宏观模式的跨尺度转换。我们摒弃了将认知视为纯粹的线性信息处理，将文化视为离散符号的简单传递的传统视角，转而拥抱动态、开放和演化性的观点。 第一部分：认知作为适应性过程的理论基础 本部分深入探讨了将认知视为一个持续演化的过程，而非一个静态的结构。我们将从生物学和信息论的视角出发，重新审视“智能”的定义。 第一章：从计算到涌现：智能的非还原论视角。 本章批判性地回顾了计算主义在人工智能和认知科学中的局限性。我们引入了关于“操作闭合性”（Autopoiesis）和“嵌入式认知”（Embodied Cognition）的观点，论证了认知功能必须在与环境的持续互动中才能被理解。重点讨论了非线性动力学如何解释决策制定的突现性，而非简单的输入-输出映射。 第二章：信息熵、意外性与心智的构建。 我们借鉴了预测编码理论（Predictive Coding）和自由能原理（Free Energy Principle），阐释了大脑如何通过最小化预测误差来主动构建其对世界的模型。本章详细区分了信息量（信息熵）与认知上的“意外性”或“新奇性”。我们提出，文化创新往往源于对现有信息结构的“受控破坏”，即对意外性的主动追求，而非仅仅对低熵（确定性）的追求。 第三章：共识形成与集体心智的边界。 探讨了在多主体交互中，信念是如何收敛或分化的。我们利用马尔可夫随机场（Markov Random Fields）和贝叶斯网络来建模个体间知识的传播和冲突。本书强调，集体决策中的“群体思维”并非纯粹的逻辑缺陷，而是在特定网络拓扑结构下，系统对信息流动的局部优化策略所导致的宏观后果。 第二部分：文化演化与符号动力学 文化现象的复杂性在于其多层次的表征和快速的代际变迁。本部分聚焦于如何用系统动力学的方法来捕捉文化内容的演化轨迹。 第四章：文化传染与模式的自组织。 本章研究文化变异的传播机制。我们构建了基于代理的模型（Agent-Based Models, ABM），模拟了时尚、技术采用和意识形态扩散的过程。关键在于分析“文化载体”的属性——即信息的物理或神经表征方式——如何影响其在社会网络中的粘附性和传播速度。我们将“模因学”（Memetics）置于更严格的动力学框架下进行检验。 第五章：语言的句法复杂性与社会连接的强度。 语言被视为一种高度压缩和高效的文化信息载体。本节分析了社会网络结构（如小世界网络或无标度网络）如何塑造了语言的语法复杂度和词汇的冗余度。我们提出，在高度连接的群体中，语言倾向于发展出更隐晦但信息密度更高的表达方式，以降低通信成本。 第六章：制度的锁定与路径依赖。 探讨了社会制度（如法律、经济规范）是如何从非正式互动中涌现，并一旦形成后表现出极强的稳定性。我们引入了“势能景观”（Potential Energy Landscapes）的概念来描述制度的吸引子状态。制度的“锁定”（Lock-in）被解释为系统在历史高点上获得的动量，使得小规模的扰动难以将其推向新的演化路径。 第三部分：跨尺度整合与复杂适应系统的工具箱 本部分旨在提供一套理论工具，用于分析和模拟认知与文化系统之间的反馈循环。 第七章：反馈回路中的认知-文化耦合。 详细分析了认知结构如何塑造文化环境（例如，人类天生的偏见导致了特定的社会制度），以及反过来，文化环境（如教育系统或媒体接触）如何重塑个体的认知架构。我们关注于这些耦合回路中的时间滞后效应和延迟反馈，这些是导致社会系统不稳定或剧烈转变的关键因素。 第八章：模拟复杂性：从元胞自动机到机器学习的应用。 本章超越了传统的统计推断，转向计算建模。我们将介绍如何使用元胞自动机（Cellular Automata）来模拟局部规则如何生成宏观的社会模式，并探讨深度学习模型在识别复杂文化数据（如历史文本或艺术风格演变）中的潜在应用。重点是模型的解释性而非单纯的预测精度。 第九章：科学的未来：从分解到整合的范式转移。 总结了整合认知科学、人类学、社会学和复杂系统理论的必要性。本书主张，要真正理解人类现象，必须放弃还原论的倾向，转而接受一个多尺度、多层次的整合模型。这要求研究者掌握新的数学语言和计算思维，以应对涌现现象固有的不可预测性。 结论：未完待续的演化 《认知演化与文化涌现》是一份雄心勃勃的蓝图，它旨在为理解人类心智与社会结构的动态互动提供一个坚实的理论框架。它所揭示的，是一个不断运动、自我组织、并在看似混乱中孕育出新秩序的世界。本书是对那些寻求超越传统分析方法的学者和研究人员的邀请，共同探索复杂适应系统的无尽前沿。 --- 本书适合的读者对象： 认知科学家、社会学家、人类学家、计算社会科学研究者、复杂系统理论爱好者，以及任何对人类心智与文化起源感兴趣的严肃读者。

第一章 序论

第一节 线性和非线性模式
第二节 本书的组织架构
第三节 本书的特色
第四节 参考书目

第二章 连续结果变项──线性回归模式

第一节 线性回归

第二节 回归系数的解释
一、标准化和半标准化系数

第三节 最小平方法的估计

第四节 非线性回归模式

第五节 违反假定
一、误差值的条件平均值不等于0
二、独立变项和误差值是相关的

第六节 最大概似估计
一、最大概似估计
二、概似函数
三、样本平均数的最大概似估计
四、线性回归模式的ML估计
五、最大概似估计的变异数
六、最大概似估计的特性

第七节 结论

第八节 参考书目

第三章 二元依赖变项一一线性机率、机率单位以及分对数模式

第一节 线性机率模式
一、线性机率模式的问题

第二节 二元变项的潜在变项模式

第三节 统计数定位
一、机率的统计数定位

第四节 非线性机率模式

第五节 最大概似估计
一、最大概似和样本大小

第六节 ML估计的数值方法
一、递回法
二、ML估计的变异数
三、数值方法的问题以及解决之道
四、软体的问题

第七节 二元反应模式的解释
一、参数的影响
二、使用「预测机率」的解释方法
三、y*的偏微分改变
四、Pr（y=1 1x）的偏微分改变
五、Pr（y=1 1x）的间距改变

第八节 使用差异比率的解释方法

第九节 结论

第十节 参考书目

第四章 假设检定与适合度检定

第一节 假设检定
一、沃尔德检定、概似比率检定以及拉格朗日乘数检定
二、沃尔德检定
三、LR检定
四、LR检定和沃尔德检定的比较
五、计算上需要考虑和问题

第二节 残差和重要观察值

第三节 适合度的纯量测量
一、在LRM中的R2
二、在LRM中的R2为基础的「类R2」
三、使用观察值和预测值的类R2
四、讯息测量

第四节 结论

第五节 参考书目

第五章 次序依赖变项一一次序分对数以及次序机率单位分析

第一节 潜在次序变项模式
一、有关分配的假设
二、观察值的机率

第二节 估计数定位

第三节 估计
一、软体的问题
二、ORM和LRM的实例

第四节 结果的解释
一、y*的偏微分改变
二、预测机率
三、预测机率的偏微分改变
四、间距改变
五、在次序分对数模式中使用机率比

第五节 平行回归假设

第六节 其他和次序变项有关的统计方法
一、分组回归模式
二、其他模式

第七节 结论

第八节 参考书目

第六章 名义依赖变项一一多元名义分对数及其他相关模式

第一节 多元名义分对数模式简介

第二节 多元名义分对数模式
一、MNLM的机率模式
二、MNLM的机率比模式
三、MNLM的个别选择模式

第三节 ML估计
一、软体的应用

第四节 计算并检验其他对比

第五节 两种有用的检定法
一、对单一变项的回归系数是否等于0的检定
二、检定依赖变项中的两个类别是否可以合併
三、找寻最佳模式

第六节 结果的解释
一、预测机率
二、偏微分改变
三、间距改变
四、差异比率的解释
五、图示回归系数

第七节 条件分对数模式
一、软体统计

第八节 不相关替代条件的独立性
一、IIA假设的检定

第九节 相关模式

第十节 结论

第十一节 参考书目

第七章 受限依赖变项

第一节 设限问题

第二节 截尾与设限分配
一、常态分配
二、截尾的常态分配
三、设限的常态分配

第三节 设限结果与多毕模式
一、τ与τy的差别
二、设限的分配
三、设限所产生的问题

第四节 估计
一、违反假设

第五节 解释
一、潜在结果的改变
二、截尾结果的变化
三、设限结果的变化
四、McDonald与Moffitt的分解法

第六节 相关运用
一、上方设限
二、上方与下方设限
三、截尾回归模式
四、个别改变的限制
五、样本选择模式

第七节 结论

第八节 参考书目

第八章 次数依赖变项

第一节 Poisson分配
一、异质性的观念

第二节 Poisson回归模式
一、估计
二、统计结果的解释

第三节 负二元名义回归模式
一、异质性及扩散性
二、估计
三、过度离散的测试
四、统计结果的解释
五、其他相关模式

第四节 截尾次数模式
一、估计
二、统计结果的解释
三、截尾次数模式的过度离散

第五节 零的次数修正模式
一、具零模式
二、零增加模式

第六节 次数模式的比较

第七节 结论

第八节 参考书目

第九章 结论
第一节 潜在变项模式的联结
第二节 一般线性模式
第三节 机率模式相关统计法的异同
第四节 事件历史分析
第五节 对数线性模式

附录 习题解答

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排在我看来是相当精妙的。它并非一开始就抛出最复杂的模型，而是循序渐进，从最常见的二元依变项模型开始，逐步深入到多分类、有序分类，再到计数和比例数据，最后才引入截断和删失数据等更为复杂的场景。这样的编排逻辑，极大地降低了阅读门槛，让我这个统计学背景并非顶尖的读者也能逐步理解其中的奥妙。更让我赞赏的是，作者在介绍每一种模型时，不仅详细讲解了其理论基础、假设条件，更着重强调了模型选择的依据以及模型诊断的方法。 这一点对于统计建模至关重要。很多时候，我们容易陷入“套模型”的误区，却忽视了模型是否真正适合数据，以及模型的拟合效果如何。书中关于模型诊断的部分，例如残差分析、拟合优度检验等，都给出了非常具体的操作指导和解释，让我能够更准确地判断模型的可靠性。同时，作者还会在不同模型之间进行比较，指出它们各自的适用范围和局限性，这有助于我在实际分析中避免“一刀切”的做法，而是根据数据的特性做出更明智的决策。我记得书中有一个关于解释不同回归系数的章节，对于那些在实际数据分析中常常容易混淆的系数含义，作者给出了非常清晰的阐释，甚至还列举了一些容易出错的例子，这让我受益匪浅，真正理解了那些抽象的统计量背后所代表的实际意义，也让我能够更准确地向他人解释我的分析结果，避免了因理解偏差而产生的误读。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《类别与受限依变项的回归统计模式》之前，我对于如何准确处理计数型数据和比例型数据总是感到一丝困惑。虽然知道线性回归不适用，但泊松回归和负二项回归之间的区别，以及何时选择哪一个，始终有些模糊。这本书在这方面给了我一个清晰的解答。作者花了相当大的篇幅来讲解泊松回归的原理、其对平均值与方差关系的假设，以及当这个假设不满足时，负二项回归是如何巧妙地引入过离散（overdispersion）参数来解决问题的。 我尤其喜欢书中关于泊松回归和负二项回归应用场景的讨论，例如在分析疾病发病率、交通事故数量、或者客户投诉次数等问题时，如何恰当地选择和应用这两种模型。书中提供的案例分析，让我能够直观地看到不同模型在拟合同一组数据时产生的差异，以及这些差异对最终结论可能产生的影响。我曾尝试将书中提到的方法应用到我曾经处理过的一批关于“某产品用户购买次数”的数据上，以往我只是简单地使用线性回归，导致结果很不理想。在学习了这本书后，我尝试了泊松回归和负二项回归，并进行了残差分析和模型比较，最终发现负二项回归更能解释数据中的过离散现象，也得出了更具解释力的结果。这让我深刻体会到，选择正确的统计模型，就像给研究问题配上了合适的“眼镜”，能够让我们看得更清楚，理解得更透彻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度确实令我印象深刻。作者似乎囊括了类别和受限依变项回归分析的绝大多数重要模型和技术，并且对它们进行了细致的梳理和阐述。从基础的二项分布和逻辑回归，到多项分布和多项逻辑回归，再到泊松分布、负二项分布，以及后面介绍的生存分析中的Cox比例风险模型，甚至是处理复合事件的回归模型，几乎涵盖了我们在实际研究中可能遇到的绝大多数情况。 我特别欣赏的是，作者在介绍每一种模型时，都会给出其在不同学科领域中的实际应用示例，这让我能够更好地理解这些抽象的统计模型在现实世界中的价值。例如，在处理医学研究中的患者生存时间时，作者就详细介绍了Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，并解释了如何解释它们的参数。这本书就像一个宝库，为我提供了一个完整的工具箱，让我能够应对各种复杂的数据分析挑战，并且让我意识到，在统计建模的道路上，总有新的知识等待我去探索，而这本书无疑为我开启了这扇大门，让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《类别与受限依变项的回归统计模式》这本书，我脑海中闪过的第一个念头便是“终于等到了”。作为一名长期在统计建模领域摸索的研究者，我深切体会到在处理实际数据时，常常会遇到一些“不那么完美”的依变项。它们可能不是连续的、正态分布的，又或者是受限于某个区间，比如只能取0或1（二分类）、只能取有限个整数（计数数据）、或者只能在某个范围内取值（截断或删失数据）。这些情况在社会科学、医学、经济学等众多领域都普遍存在，而传统的线性回归模型在这种情况下往往显得力不从心，甚至可能得出有误导性的结论。 我曾多次在文献中见到对这类问题的讨论，但往往是零散的，需要花费大量精力去搜集、梳理不同方法。而这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，清晰地将这些分散的知识点整合在一起，构建了一个系统性的框架。从最基础的逻辑回归，到更复杂的泊松回归、负二项回归、以及处理截断或删失数据的模型，书中都进行了详尽而深入的阐述。作者并没有停留在理论的堆砌，而是用大量真实世界的案例来辅助说明，这对于我这样更偏向实操的研究者来说，简直是福音。书中的代码示例也十分实用，能够帮助我快速地将所学知识应用到自己的数据分析中，并且在实际操作中，我也确实尝试了书中提到的几种不同模型的适用性，并对比了它们在处理我的特定数据集时的表现，这种亲身体验极大地加深了我对不同模型优劣的理解，也让我能够更自信地选择最适合自己研究问题的建模方法。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书对于提升统计建模的严谨性起到了至关重要的作用。作者在书中反复强调了模型选择的依据、假设检验的重要性，以及模型诊断的必要性。这与一些仅仅介绍模型公式和使用方法的书籍不同，它引导读者深入思考，理解模型背后的逻辑，并学会如何评估模型的适用性和可靠性。 书中关于模型拟合优度检验的部分，例如Pearson卡方检验、似然比检验等，都给出了详细的解释和应用方法。更让我觉得受益匪浅的是，作者还讨论了在模型存在过度拟合或欠拟合的情况下，如何进行模型的修正和优化，比如正则化技术、模型选择准则（AIC, BIC）的应用等。我曾经在一次实际的回归分析中，就遇到了模型拟合不佳的问题，当时感到非常棘手。阅读了这本书后，我才明白，原来是模型诊断做得不够充分，没有发现潜在的问题。通过书中介绍的方法，我重新审视了我的模型，发现了问题所在，并采取了相应的措施，最终得到了一个更稳定、更具解释力的模型。这种对细节的关注，让我从“会用”走向了“用得好”，并且能够用得更加科学和严谨。

评分☆☆☆☆☆

对于希望在研究中提升量化分析能力的读者，《类别与受限依变项的回归统计模式》无疑是一本值得深入研读的书籍。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导读者在统计建模的复杂世界中，找到清晰的路径。书中对于不同模型之间相互联系的阐述，让我看到了统计学理论的精妙之处，也让我对如何将这些理论应用于解决实际问题有了更深刻的理解。 我特别欣赏作者在讲解每个模型时，都能够清晰地勾勒出其发展脉络和解决的问题。例如，在讨论计数数据模型时，作者会先从简单的泊松回归讲起，然后介绍其局限性，再引出能够处理过离散问题的负二项回归。这种循序渐进的讲解方式，能够帮助读者建立起完整的知识体系，而不是零散地记忆各种模型。此外，书中对于模型解释的强调，也让我认识到，统计分析的最终目的是为了更好地理解数据和现象，而不仅仅是得到一个统计结果。因此，如何清晰、准确地解释模型参数，以及如何将这些解释与研究问题相结合，是提升研究价值的关键，而这本书在这方面提供了非常宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《类别与受限依变项的回归统计模式》在案例的选取和呈现上，极大地提升了这本书的可读性和实用性。作者并没有选择那些过于晦涩难懂的理论例子，而是从我们日常科研中经常会遇到的实际问题出发，比如医学研究中的生存分析、社会学研究中的投票行为、市场营销中的客户购买决策等等。这些案例不仅贴近生活，更重要的是，它们能够清晰地展示出不同回归模型在解决实际问题时的有效性。 更令人称道的是，书中的案例分析并不是简单的“问题—模型—结果”的模式，而是包含了从数据描述、问题设定、模型选择、参数估计、结果解释到模型诊断的完整过程。我尤其喜欢作者在每个案例分析结束后，都会对所选模型的优劣、局限性以及可能的改进方向进行深入的讨论，这让我在学习知识的同时，也学会了如何批判性地思考统计模型。我曾尝试用书中的案例来复现分析过程，并且将自己实际遇到的数据套入同样的框架进行分析，这种“学以致用”的感觉，让我对书中的内容有了更深刻的理解和掌握。那些复杂的统计概念，在生动的案例面前，仿佛也变得生动起来，不再是枯燥的数字和公式，而是解决真实世界问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

对于统计学的初学者来说，《类别与受限依变项的回归统计模式》可能在某些章节会显得有些挑战，但作者的努力让这本书尽可能地易于理解。书中大量的图表、公式推导的详细步骤，以及对统计术语的清晰解释，都为读者搭建了一个坚实的学习阶梯。即便是我这样已经有一定统计基础的研究者，在阅读过程中，也发现了很多自己之前理解不够深入或者存在误区的概念。 特别是书中关于广义线性模型（GLM）的引入，它为理解逻辑回归、泊松回归等模型提供了一个统一的理论框架。作者并没有直接跳过这一步，而是细致地讲解了指数族分布、连接函数等核心概念，让我对这些模型有了更深层次的认识。此外，书中还强调了模型假设的重要性，并且提供了检验这些假设的方法，这在很多入门级的教材中是很难见到的。这使得我不仅学会了“怎么用”模型，更学会了“为什么这么用”以及“如何判断用得对不对”，这种对原理的深入挖掘，让我对统计建模的理解上升到了一个新的高度，也让我能够更自信地处理各种复杂的统计问题，而不是仅仅停留在套用公式的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值之一在于它对于截断（truncated）和删失（censored）依变项的处理。在许多实际研究中，我们收集到的数据往往并非完整，有些观测值可能因为测量技术的限制、抽样设计的偏差，或者数据收集过程中的某些原因而被“截断”了，即我们只能观察到某个范围内的值。另一些观测值则可能因为达到了某个阈值而停止记录，或者在记录之前就已经缺失了，这被称为“删失”。这些情况都要求我们使用特殊的回归模型来解决。 《类别与受限依变项的回归统计模式》在这方面提供了非常详尽的解决方案。作者不仅详细解释了截断回归（Tobit模型）和删失回归的理论基础，还深入探讨了不同类型的删失（左删失、右删失、区间删失）以及如何处理它们。我特别欣赏书中对于Tobit模型及其变种的详细讲解，例如对于那些只在某个区间内才有意义的依变项（如收入、考试分数等）进行建模。书中还给出了如何进行模型估计、参数解释以及模型诊断的详细步骤，并且提供了相应的软件实现方法。我曾遇到过一项研究，研究对象的人口调查数据中，部分关于“家庭年收入”的字段，在超过某个上限后就只记录为“高于X万元”，这正是典型的右删失情况。在阅读本书后，我才真正明白了如何正确地运用删失回归模型来处理这类数据，从而避免了因数据不完整而导致的估计偏差。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《类别与受限依变项的回归统计模式》的过程中，我最大的感受之一是作者对于统计建模“实战性”的重视。书中穿插的各种案例分析，并不是为了展示高深的理论，而是为了说明如何在实际研究中应用这些模型，以及如何解释模型的输出结果。我曾经参加过一些统计学培训，往往会过于强调理论推导，导致在实际操作时感到无从下手。而这本书则恰恰相反，它提供了一个非常完整的“从数据到结论”的流程，包括数据预处理、模型选择、参数估计、模型诊断、结果解释等各个环节。 我特别喜欢书中关于如何选择最适合特定研究问题的模型的部分。作者并没有给出一个“万能公式”，而是根据依变项的类型、数据的分布特征、以及研究者的具体目标，来给出具体的建议。这一点对于我这样需要在不同研究项目中运用不同统计方法的读者来说，非常有帮助。我曾经在处理一项关于“用户满意度评分”的数据时，不知道是应该使用多元线性回归还是有序逻辑回归，因为满意度评分虽然是定序变量，但其数值之间也存在一定的距离感。在阅读了本书中关于定序依变项模型的部分后，我才恍然大悟，明白了在何种情况下选择哪种模型会更合适，并且学会了如何进行比较和验证。这种基于实际需求的指导，让这本书的学习体验变得异常高效和有价值。