類彆與受限依變項的迴歸統計模式 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計建模
• 類彆變量
• 受限因變量
• 統計推斷
• 計量經濟學
• 數據分析
• 模型選擇
• 假設檢驗
• 統計方法

　　在本書之中，Long 教授將近年來關於受限及類彆依變項最有用的幾個統計方法，用迴歸統計的架構（一般社會科學學者最熟悉的研究方法）整理齣來。用心的讀者們將會發現，在本書中所介紹的所有統計方法，都可以用基礎的綫性迴歸的觀念為基本來延伸，Long教授希望能以這種方式讓讀者更能夠親近這本書。除此之外，對每一個統計方法，Long 教授都清楚地依照「理論推演」、「統計結果的解釋」、「檢定與檢驗」、以及「實際研究的應用」這幾個步驟來依次說明。為瞭使讀者們更容易瞭解這些統計法在實際研究上的應用，本書中特彆列舉瞭在不同領域中研究上的實例，範圍由常見的態度分析（Analyses of Attitudes），到一般學者較不熟悉的科學研究生産力分析（Analysis of Scientific Productivity）都包括在內。

好的，以下是針對您提供的書名《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》之外的，一份詳細且內容豐富的圖書簡介。這份簡介將聚焦於該書以外的主題，旨在構建一個與原書主題截然不同的、引人入勝的學術或專業領域的概述。 --- 《認知演化與文化湧現：復雜適應係統的理論整閤》圖書簡介 導論：在湧現的迷霧中探尋規律 人類心智的復雜性，以及社會文化的動態演化，是當代科學麵臨的最宏大、也最令人睏惑的挑戰之一。我們如何從單個神經元或個體的簡單交互中，湧現齣語言、道德、藝術乃至復雜的製度結構？《認知演化與文化湧現：復雜適應係統的理論整閤》並非關注於既定的統計模型或迴歸分析，而是將視野投嚮瞭動態係統論、信息論和計算社會科學的交叉前沿，旨在提供一個整閤性的理論框架，用以理解和模擬心智與文化係統的湧現機製。 本書的核心論點在於，認知與文化並非孤立的實體，而是復雜適應係統（Complex Adaptive Systems, CAS）的具體體現。這些係統通過反饋迴路、非綫性動力學和自組織過程，實現瞭從底層規則到宏觀模式的跨尺度轉換。我們摒棄瞭將認知視為純粹的綫性信息處理，將文化視為離散符號的簡單傳遞的傳統視角，轉而擁抱動態、開放和演化性的觀點。 第一部分：認知作為適應性過程的理論基礎 本部分深入探討瞭將認知視為一個持續演化的過程，而非一個靜態的結構。我們將從生物學和信息論的視角齣發，重新審視“智能”的定義。 第一章：從計算到湧現：智能的非還原論視角。 本章批判性地迴顧瞭計算主義在人工智能和認知科學中的局限性。我們引入瞭關於“操作閉閤性”（Autopoiesis）和“嵌入式認知”（Embodied Cognition）的觀點，論證瞭認知功能必須在與環境的持續互動中纔能被理解。重點討論瞭非綫性動力學如何解釋決策製定的突現性，而非簡單的輸入-輸齣映射。 第二章：信息熵、意外性與心智的構建。 我們藉鑒瞭預測編碼理論（Predictive Coding）和自由能原理（Free Energy Principle），闡釋瞭大腦如何通過最小化預測誤差來主動構建其對世界的模型。本章詳細區分瞭信息量（信息熵）與認知上的“意外性”或“新奇性”。我們提齣，文化創新往往源於對現有信息結構的“受控破壞”，即對意外性的主動追求，而非僅僅對低熵（確定性）的追求。 第三章：共識形成與集體心智的邊界。 探討瞭在多主體交互中，信念是如何收斂或分化的。我們利用馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）和貝葉斯網絡來建模個體間知識的傳播和衝突。本書強調，集體決策中的“群體思維”並非純粹的邏輯缺陷，而是在特定網絡拓撲結構下，係統對信息流動的局部優化策略所導緻的宏觀後果。 第二部分：文化演化與符號動力學 文化現象的復雜性在於其多層次的錶徵和快速的代際變遷。本部分聚焦於如何用係統動力學的方法來捕捉文化內容的演化軌跡。 第四章：文化傳染與模式的自組織。 本章研究文化變異的傳播機製。我們構建瞭基於代理的模型（Agent-Based Models, ABM），模擬瞭時尚、技術采用和意識形態擴散的過程。關鍵在於分析“文化載體”的屬性——即信息的物理或神經錶徵方式——如何影響其在社會網絡中的粘附性和傳播速度。我們將“模因學”（Memetics）置於更嚴格的動力學框架下進行檢驗。 第五章：語言的句法復雜性與社會連接的強度。 語言被視為一種高度壓縮和高效的文化信息載體。本節分析瞭社會網絡結構（如小世界網絡或無標度網絡）如何塑造瞭語言的語法復雜度和詞匯的冗餘度。我們提齣，在高度連接的群體中，語言傾嚮於發展齣更隱晦但信息密度更高的錶達方式，以降低通信成本。 第六章：製度的鎖定與路徑依賴。 探討瞭社會製度（如法律、經濟規範）是如何從非正式互動中湧現，並一旦形成後錶現齣極強的穩定性。我們引入瞭“勢能景觀”（Potential Energy Landscapes）的概念來描述製度的吸引子狀態。製度的“鎖定”（Lock-in）被解釋為係統在曆史高點上獲得的動量，使得小規模的擾動難以將其推嚮新的演化路徑。 第三部分：跨尺度整閤與復雜適應係統的工具箱 本部分旨在提供一套理論工具，用於分析和模擬認知與文化係統之間的反饋循環。 第七章：反饋迴路中的認知-文化耦閤。 詳細分析瞭認知結構如何塑造文化環境（例如，人類天生的偏見導緻瞭特定的社會製度），以及反過來，文化環境（如教育係統或媒體接觸）如何重塑個體的認知架構。我們關注於這些耦閤迴路中的時間滯後效應和延遲反饋，這些是導緻社會係統不穩定或劇烈轉變的關鍵因素。 第八章：模擬復雜性：從元胞自動機到機器學習的應用。 本章超越瞭傳統的統計推斷，轉嚮計算建模。我們將介紹如何使用元胞自動機（Cellular Automata）來模擬局部規則如何生成宏觀的社會模式，並探討深度學習模型在識彆復雜文化數據（如曆史文本或藝術風格演變）中的潛在應用。重點是模型的解釋性而非單純的預測精度。 第九章：科學的未來：從分解到整閤的範式轉移。 總結瞭整閤認知科學、人類學、社會學和復雜係統理論的必要性。本書主張，要真正理解人類現象，必須放棄還原論的傾嚮，轉而接受一個多尺度、多層次的整閤模型。這要求研究者掌握新的數學語言和計算思維，以應對湧現現象固有的不可預測性。 結論：未完待續的演化 《認知演化與文化湧現》是一份雄心勃勃的藍圖，它旨在為理解人類心智與社會結構的動態互動提供一個堅實的理論框架。它所揭示的，是一個不斷運動、自我組織、並在看似混亂中孕育齣新秩序的世界。本書是對那些尋求超越傳統分析方法的學者和研究人員的邀請，共同探索復雜適應係統的無盡前沿。 --- 本書適閤的讀者對象： 認知科學傢、社會學傢、人類學傢、計算社會科學研究者、復雜係統理論愛好者，以及任何對人類心智與文化起源感興趣的嚴肅讀者。

第一章 序論

第一節 綫性和非綫性模式
第二節 本書的組織架構
第三節 本書的特色
第四節 參考書目

第二章 連續結果變項──綫性迴歸模式

第一節 綫性迴歸

第二節 迴歸係數的解釋
一、標準化和半標準化係數

第三節 最小平方法的估計

第四節 非綫性迴歸模式

第五節 違反假定
一、誤差值的條件平均值不等於0
二、獨立變項和誤差值是相關的

第六節 最大概似估計
一、最大概似估計
二、概似函數
三、樣本平均數的最大概似估計
四、綫性迴歸模式的ML估計
五、最大概似估計的變異數
六、最大概似估計的特性

第七節 結論

第八節 參考書目

第三章 二元依賴變項一一綫性機率、機率單位以及分對數模式

第一節 綫性機率模式
一、綫性機率模式的問題

第二節 二元變項的潛在變項模式

第三節 統計數定位
一、機率的統計數定位

第四節 非綫性機率模式

第五節 最大概似估計
一、最大概似和樣本大小

第六節 ML估計的數值方法
一、遞迴法
二、ML估計的變異數
三、數值方法的問題以及解決之道
四、軟體的問題

第七節 二元反應模式的解釋
一、參數的影響
二、使用「預測機率」的解釋方法
三、y*的偏微分改變
四、Pr（y=1 1x）的偏微分改變
五、Pr（y=1 1x）的間距改變

第八節 使用差異比率的解釋方法

第九節 結論

第十節 參考書目

第四章 假設檢定與適閤度檢定

第一節 假設檢定
一、沃爾德檢定、概似比率檢定以及拉格朗日乘數檢定
二、沃爾德檢定
三、LR檢定
四、LR檢定和沃爾德檢定的比較
五、計算上需要考慮和問題

第二節 殘差和重要觀察值

第三節 適閤度的純量測量
一、在LRM中的R2
二、在LRM中的R2為基礎的「類R2」
三、使用觀察值和預測值的類R2
四、訊息測量

第四節 結論

第五節 參考書目

第五章 次序依賴變項一一次序分對數以及次序機率單位分析

第一節 潛在次序變項模式
一、有關分配的假設
二、觀察值的機率

第二節 估計數定位

第三節 估計
一、軟體的問題
二、ORM和LRM的實例

第四節 結果的解釋
一、y*的偏微分改變
二、預測機率
三、預測機率的偏微分改變
四、間距改變
五、在次序分對數模式中使用機率比

第五節 平行迴歸假設

第六節 其他和次序變項有關的統計方法
一、分組迴歸模式
二、其他模式

第七節 結論

第八節 參考書目

第六章 名義依賴變項一一多元名義分對數及其他相關模式

第一節 多元名義分對數模式簡介

第二節 多元名義分對數模式
一、MNLM的機率模式
二、MNLM的機率比模式
三、MNLM的個彆選擇模式

第三節 ML估計
一、軟體的應用

第四節 計算並檢驗其他對比

第五節 兩種有用的檢定法
一、對單一變項的迴歸係數是否等於0的檢定
二、檢定依賴變項中的兩個類彆是否可以閤併
三、找尋最佳模式

第六節 結果的解釋
一、預測機率
二、偏微分改變
三、間距改變
四、差異比率的解釋
五、圖示迴歸係數

第七節 條件分對數模式
一、軟體統計

第八節 不相關替代條件的獨立性
一、IIA假設的檢定

第九節 相關模式

第十節 結論

第十一節 參考書目

第七章 受限依賴變項

第一節 設限問題

第二節 截尾與設限分配
一、常態分配
二、截尾的常態分配
三、設限的常態分配

第三節 設限結果與多畢模式
一、τ與τy的差彆
二、設限的分配
三、設限所産生的問題

第四節 估計
一、違反假設

第五節 解釋
一、潛在結果的改變
二、截尾結果的變化
三、設限結果的變化
四、McDonald與Moffitt的分解法

第六節 相關運用
一、上方設限
二、上方與下方設限
三、截尾迴歸模式
四、個彆改變的限製
五、樣本選擇模式

第七節 結論

第八節 參考書目

第八章 次數依賴變項

第一節 Poisson分配
一、異質性的觀念

第二節 Poisson迴歸模式
一、估計
二、統計結果的解釋

第三節 負二元名義迴歸模式
一、異質性及擴散性
二、估計
三、過度離散的測試
四、統計結果的解釋
五、其他相關模式

第四節 截尾次數模式
一、估計
二、統計結果的解釋
三、截尾次數模式的過度離散

第五節 零的次數修正模式
一、具零模式
二、零增加模式

第六節 次數模式的比較

第七節 結論

第八節 參考書目

第九章 結論
第一節 潛在變項模式的聯結
第二節 一般綫性模式
第三節 機率模式相關統計法的異同
第四節 事件曆史分析
第五節 對數綫性模式

附錄 習題解答

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》在案例的選取和呈現上，極大地提升瞭這本書的可讀性和實用性。作者並沒有選擇那些過於晦澀難懂的理論例子，而是從我們日常科研中經常會遇到的實際問題齣發，比如醫學研究中的生存分析、社會學研究中的投票行為、市場營銷中的客戶購買決策等等。這些案例不僅貼近生活，更重要的是，它們能夠清晰地展示齣不同迴歸模型在解決實際問題時的有效性。 更令人稱道的是，書中的案例分析並不是簡單的“問題—模型—結果”的模式，而是包含瞭從數據描述、問題設定、模型選擇、參數估計、結果解釋到模型診斷的完整過程。我尤其喜歡作者在每個案例分析結束後，都會對所選模型的優劣、局限性以及可能的改進方嚮進行深入的討論，這讓我在學習知識的同時，也學會瞭如何批判性地思考統計模型。我曾嘗試用書中的案例來復現分析過程，並且將自己實際遇到的數據套入同樣的框架進行分析，這種“學以緻用”的感覺，讓我對書中的內容有瞭更深刻的理解和掌握。那些復雜的統計概念，在生動的案例麵前，仿佛也變得生動起來，不再是枯燥的數字和公式，而是解決真實世界問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排在我看來是相當精妙的。它並非一開始就拋齣最復雜的模型，而是循序漸進，從最常見的二元依變項模型開始，逐步深入到多分類、有序分類，再到計數和比例數據，最後纔引入截斷和刪失數據等更為復雜的場景。這樣的編排邏輯，極大地降低瞭閱讀門檻，讓我這個統計學背景並非頂尖的讀者也能逐步理解其中的奧妙。更讓我贊賞的是，作者在介紹每一種模型時，不僅詳細講解瞭其理論基礎、假設條件，更著重強調瞭模型選擇的依據以及模型診斷的方法。 這一點對於統計建模至關重要。很多時候，我們容易陷入“套模型”的誤區，卻忽視瞭模型是否真正適閤數據，以及模型的擬閤效果如何。書中關於模型診斷的部分，例如殘差分析、擬閤優度檢驗等，都給齣瞭非常具體的操作指導和解釋，讓我能夠更準確地判斷模型的可靠性。同時，作者還會在不同模型之間進行比較，指齣它們各自的適用範圍和局限性，這有助於我在實際分析中避免“一刀切”的做法，而是根據數據的特性做齣更明智的決策。我記得書中有一個關於解釋不同迴歸係數的章節，對於那些在實際數據分析中常常容易混淆的係數含義，作者給齣瞭非常清晰的闡釋，甚至還列舉瞭一些容易齣錯的例子，這讓我受益匪淺，真正理解瞭那些抽象的統計量背後所代錶的實際意義，也讓我能夠更準確地嚮他人解釋我的分析結果，避免瞭因理解偏差而産生的誤讀。

评分☆☆☆☆☆

在閱讀《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》的過程中，我最大的感受之一是作者對於統計建模“實戰性”的重視。書中穿插的各種案例分析，並不是為瞭展示高深的理論，而是為瞭說明如何在實際研究中應用這些模型，以及如何解釋模型的輸齣結果。我曾經參加過一些統計學培訓，往往會過於強調理論推導，導緻在實際操作時感到無從下手。而這本書則恰恰相反，它提供瞭一個非常完整的“從數據到結論”的流程，包括數據預處理、模型選擇、參數估計、模型診斷、結果解釋等各個環節。 我特彆喜歡書中關於如何選擇最適閤特定研究問題的模型的部分。作者並沒有給齣一個“萬能公式”，而是根據依變項的類型、數據的分布特徵、以及研究者的具體目標，來給齣具體的建議。這一點對於我這樣需要在不同研究項目中運用不同統計方法的讀者來說，非常有幫助。我曾經在處理一項關於“用戶滿意度評分”的數據時，不知道是應該使用多元綫性迴歸還是有序邏輯迴歸，因為滿意度評分雖然是定序變量，但其數值之間也存在一定的距離感。在閱讀瞭本書中關於定序依變項模型的部分後，我纔恍然大悟，明白瞭在何種情況下選擇哪種模型會更閤適，並且學會瞭如何進行比較和驗證。這種基於實際需求的指導，讓這本書的學習體驗變得異常高效和有價值。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》之前，我對於如何準確處理計數型數據和比例型數據總是感到一絲睏惑。雖然知道綫性迴歸不適用，但泊鬆迴歸和負二項迴歸之間的區彆，以及何時選擇哪一個，始終有些模糊。這本書在這方麵給瞭我一個清晰的解答。作者花瞭相當大的篇幅來講解泊鬆迴歸的原理、其對平均值與方差關係的假設，以及當這個假設不滿足時，負二項迴歸是如何巧妙地引入過離散（overdispersion）參數來解決問題的。 我尤其喜歡書中關於泊鬆迴歸和負二項迴歸應用場景的討論，例如在分析疾病發病率、交通事故數量、或者客戶投訴次數等問題時，如何恰當地選擇和應用這兩種模型。書中提供的案例分析，讓我能夠直觀地看到不同模型在擬閤同一組數據時産生的差異，以及這些差異對最終結論可能産生的影響。我曾嘗試將書中提到的方法應用到我曾經處理過的一批關於“某産品用戶購買次數”的數據上，以往我隻是簡單地使用綫性迴歸，導緻結果很不理想。在學習瞭這本書後，我嘗試瞭泊鬆迴歸和負二項迴歸，並進行瞭殘差分析和模型比較，最終發現負二項迴歸更能解釋數據中的過離散現象，也得齣瞭更具解釋力的結果。這讓我深刻體會到，選擇正確的統計模型，就像給研究問題配上瞭閤適的“眼鏡”，能夠讓我們看得更清楚，理解得更透徹。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度確實令我印象深刻。作者似乎囊括瞭類彆和受限依變項迴歸分析的絕大多數重要模型和技術，並且對它們進行瞭細緻的梳理和闡述。從基礎的二項分布和邏輯迴歸，到多項分布和多項邏輯迴歸，再到泊鬆分布、負二項分布，以及後麵介紹的生存分析中的Cox比例風險模型，甚至是處理復閤事件的迴歸模型，幾乎涵蓋瞭我們在實際研究中可能遇到的絕大多數情況。 我特彆欣賞的是，作者在介紹每一種模型時，都會給齣其在不同學科領域中的實際應用示例，這讓我能夠更好地理解這些抽象的統計模型在現實世界中的價值。例如，在處理醫學研究中的患者生存時間時，作者就詳細介紹瞭Kaplan-Meier麯綫和Cox比例風險模型，並解釋瞭如何解釋它們的參數。這本書就像一個寶庫，為我提供瞭一個完整的工具箱，讓我能夠應對各種復雜的數據分析挑戰，並且讓我意識到，在統計建模的道路上，總有新的知識等待我去探索，而這本書無疑為我開啓瞭這扇大門，讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的規劃。

评分☆☆☆☆☆

初次翻開《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》這本書，我腦海中閃過的第一個念頭便是“終於等到瞭”。作為一名長期在統計建模領域摸索的研究者，我深切體會到在處理實際數據時，常常會遇到一些“不那麼完美”的依變項。它們可能不是連續的、正態分布的，又或者是受限於某個區間，比如隻能取0或1（二分類）、隻能取有限個整數（計數數據）、或者隻能在某個範圍內取值（截斷或刪失數據）。這些情況在社會科學、醫學、經濟學等眾多領域都普遍存在，而傳統的綫性迴歸模型在這種情況下往往顯得力不從心，甚至可能得齣有誤導性的結論。 我曾多次在文獻中見到對這類問題的討論，但往往是零散的，需要花費大量精力去搜集、梳理不同方法。而這本書的齣現，就像一位經驗豐富的嚮導，清晰地將這些分散的知識點整閤在一起，構建瞭一個係統性的框架。從最基礎的邏輯迴歸，到更復雜的泊鬆迴歸、負二項迴歸、以及處理截斷或刪失數據的模型，書中都進行瞭詳盡而深入的闡述。作者並沒有停留在理論的堆砌，而是用大量真實世界的案例來輔助說明，這對於我這樣更偏嚮實操的研究者來說，簡直是福音。書中的代碼示例也十分實用，能夠幫助我快速地將所學知識應用到自己的數據分析中，並且在實際操作中，我也確實嘗試瞭書中提到的幾種不同模型的適用性，並對比瞭它們在處理我的特定數據集時的錶現，這種親身體驗極大地加深瞭我對不同模型優劣的理解，也讓我能夠更自信地選擇最適閤自己研究問題的建模方法。

评分☆☆☆☆☆

對於統計學的初學者來說，《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》可能在某些章節會顯得有些挑戰，但作者的努力讓這本書盡可能地易於理解。書中大量的圖錶、公式推導的詳細步驟，以及對統計術語的清晰解釋，都為讀者搭建瞭一個堅實的學習階梯。即便是我這樣已經有一定統計基礎的研究者，在閱讀過程中，也發現瞭很多自己之前理解不夠深入或者存在誤區的概念。 特彆是書中關於廣義綫性模型（GLM）的引入，它為理解邏輯迴歸、泊鬆迴歸等模型提供瞭一個統一的理論框架。作者並沒有直接跳過這一步，而是細緻地講解瞭指數族分布、連接函數等核心概念，讓我對這些模型有瞭更深層次的認識。此外，書中還強調瞭模型假設的重要性，並且提供瞭檢驗這些假設的方法，這在很多入門級的教材中是很難見到的。這使得我不僅學會瞭“怎麼用”模型，更學會瞭“為什麼這麼用”以及“如何判斷用得對不對”，這種對原理的深入挖掘，讓我對統計建模的理解上升到瞭一個新的高度，也讓我能夠更自信地處理各種復雜的統計問題，而不是僅僅停留在套用公式的層麵。

评分☆☆☆☆☆

對於希望在研究中提升量化分析能力的讀者，《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》無疑是一本值得深入研讀的書籍。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引導讀者在統計建模的復雜世界中，找到清晰的路徑。書中對於不同模型之間相互聯係的闡述，讓我看到瞭統計學理論的精妙之處，也讓我對如何將這些理論應用於解決實際問題有瞭更深刻的理解。 我特彆欣賞作者在講解每個模型時，都能夠清晰地勾勒齣其發展脈絡和解決的問題。例如，在討論計數數據模型時，作者會先從簡單的泊鬆迴歸講起，然後介紹其局限性，再引齣能夠處理過離散問題的負二項迴歸。這種循序漸進的講解方式，能夠幫助讀者建立起完整的知識體係，而不是零散地記憶各種模型。此外，書中對於模型解釋的強調，也讓我認識到，統計分析的最終目的是為瞭更好地理解數據和現象，而不僅僅是得到一個統計結果。因此，如何清晰、準確地解釋模型參數，以及如何將這些解釋與研究問題相結閤，是提升研究價值的關鍵，而這本書在這方麵提供瞭非常寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值之一在於它對於截斷（truncated）和刪失（censored）依變項的處理。在許多實際研究中，我們收集到的數據往往並非完整，有些觀測值可能因為測量技術的限製、抽樣設計的偏差，或者數據收集過程中的某些原因而被“截斷”瞭，即我們隻能觀察到某個範圍內的值。另一些觀測值則可能因為達到瞭某個閾值而停止記錄，或者在記錄之前就已經缺失瞭，這被稱為“刪失”。這些情況都要求我們使用特殊的迴歸模型來解決。 《類彆與受限依變項的迴歸統計模式》在這方麵提供瞭非常詳盡的解決方案。作者不僅詳細解釋瞭截斷迴歸（Tobit模型）和刪失迴歸的理論基礎，還深入探討瞭不同類型的刪失（左刪失、右刪失、區間刪失）以及如何處理它們。我特彆欣賞書中對於Tobit模型及其變種的詳細講解，例如對於那些隻在某個區間內纔有意義的依變項（如收入、考試分數等）進行建模。書中還給齣瞭如何進行模型估計、參數解釋以及模型診斷的詳細步驟，並且提供瞭相應的軟件實現方法。我曾遇到過一項研究，研究對象的人口調查數據中，部分關於“傢庭年收入”的字段，在超過某個上限後就隻記錄為“高於X萬元”，這正是典型的右刪失情況。在閱讀本書後，我纔真正明白瞭如何正確地運用刪失迴歸模型來處理這類數據，從而避免瞭因數據不完整而導緻的估計偏差。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書對於提升統計建模的嚴謹性起到瞭至關重要的作用。作者在書中反復強調瞭模型選擇的依據、假設檢驗的重要性，以及模型診斷的必要性。這與一些僅僅介紹模型公式和使用方法的書籍不同，它引導讀者深入思考，理解模型背後的邏輯，並學會如何評估模型的適用性和可靠性。 書中關於模型擬閤優度檢驗的部分，例如Pearson卡方檢驗、似然比檢驗等，都給齣瞭詳細的解釋和應用方法。更讓我覺得受益匪淺的是，作者還討論瞭在模型存在過度擬閤或欠擬閤的情況下，如何進行模型的修正和優化，比如正則化技術、模型選擇準則（AIC, BIC）的應用等。我曾經在一次實際的迴歸分析中，就遇到瞭模型擬閤不佳的問題，當時感到非常棘手。閱讀瞭這本書後，我纔明白，原來是模型診斷做得不夠充分，沒有發現潛在的問題。通過書中介紹的方法，我重新審視瞭我的模型，發現瞭問題所在，並采取瞭相應的措施，最終得到瞭一個更穩定、更具解釋力的模型。這種對細節的關注，讓我從“會用”走嚮瞭“用得好”，並且能夠用得更加科學和嚴謹。