具体描述
今日之线性回归模型已经广泛地应用在企业管理、经济、工程、社会健康以及生物科学等领域上。要成功地应用这些模型，有赖于掌握其中之理论，并对生活中所遭遇的实际问题有相当程度之了解，而本书--《应用线性回归模型》（第四版）实质上就是一本调和理论与应用的书籍，避免落于单独的理论陈述或是缺乏理论基础的实例应用这两种极端。
由于理论上的知识需求往往因认知不同而异，而作者想强调的是对于回归模型的充分了解，特别是模型中参数的意义，才能提供模型产生更为适当应用之基础。书中大量广泛而多样性的例题有助于回归模型理论方法的学习，并且可以帮助读者在不同的问题中应用。
本书内容除传统回归分析主题外，另外还加入实务上经常忽略的重要问题之讨论，并强调有关于残差分析与其他模型诊断技巧之使用方法，以及当模型配适不佳时的矫正策略。此外，因为在实务问题上很少只做单一推论，所以也特别强调推论之程序。
此书内容亦同于Kutner/Neter:Applied Linear Statistical Models第五版一书之前14章中译。
著者信息
图书目录
图书序言
图书试读
用户评价
分隔： 这本书真是让我对线性回归的理解产生了翻天覆地的变化。我一直认为自己对统计模型有一定的基础，但阅读这本书的整个过程，却像是在一层层剥洋葱，每一层都带着新的发现和更深的洞察。作者以一种非常细腻的方式，引导读者深入到线性回归的每一个细节，从模型假设的严谨性，到残差分析的精妙之处，再到多重共线性问题的巧妙处理，都解释得鞭辟入里。我尤其喜欢作者在讲解模型诊断时的细致程度，他不是简单地列出几种方法，而是深入剖析了每种方法的原理、适用场景以及可能存在的误区，这让我能够更自信地去评估模型的有效性和可靠性。在解决实际问题时，很多时候我们只是套用公式，但这本书让我明白，理解模型背后的逻辑和假设，才是构建真正有价值分析的关键。书中提供的那些“为什么”比“怎么做”更能让我醍醐灌顶。例如，在解释方差膨胀因子（VIF）时，作者不仅给出了计算公式，更花了大量篇幅去阐述VIF的统计学意义，以及它如何指示多重共线性对模型参数估计的影响，这让我对如何判断和缓解多重共线性有了全新的认识。而且，书中穿插的案例分析，虽然我在这里不能具体提及，但它们极大地增强了理论的实践性。我能够想象到，将书中的这些方法应用到自己的研究中，会带来多么显著的提升。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心地指导我如何从数据中提炼出有意义的信息，如何避免常见的陷阱，以及如何建立一个既能解释现象又能进行预测的稳健模型。它所带来的启发，远远超出了线性回归本身，也让我开始反思自己在其他统计建模领域的方法论。
评分这本书的魅力在于其“深度”和“广度”。它不仅仅停留在对线性回归方法的介绍，更是深入探讨了其背后的统计学原理和哲学思想。作者以一种非常系统的方式，将线性回归的各个方面娓娓道来，让我对这个模型有了前所未有的全面认识。我尤其欣赏书中对模型假设的探讨，它让我明白了为什么这些假设如此重要，以及当这些假设被违反时，会对模型产生什么样的影响。这让我能够更加审慎地使用线性回归模型，并对模型的适用性有更清晰的判断。在实际应用中，很多时候我们都会遇到数据不符合理想化假设的情况，而这本书提供的处理方法，让我能够更加从容地应对这些挑战。例如，在处理自相关问题时，作者提供的多种诊断方法和解决方案，让我能够更有效地识别和处理数据中的自相关性。此外，书中关于模型解释力的讨论，也让我受益匪浅。它让我明白，一个好的模型不仅仅要拟合数据，更要能够清晰地解释数据背后的规律。作者通过对系数的解读、对模型整体解释力的评估等多个角度，让我能够更全面地理解模型的价值。总而言之，这本书不仅仅是一本关于线性回归的教材，更是一本能够帮助读者提升统计建模能力和批判性思维的书籍。它让我能够更自信地应用线性回归模型，并从中获得更深层次的洞察。
评分这本书给我最大的感受就是“透彻”。作者以一种极其严谨且富有洞察力的方式，将线性回归的每一个方面都剖析得淋漓尽致。我一直认为，掌握一个统计模型，不仅要会使用它，更要理解它为什么会这样工作。这本书恰恰满足了这一点。在模型假设的部分，作者不仅仅是列出假设，而是详细阐述了为什么这些假设对于模型的有效性至关重要，以及当这些假设被违反时，会对模型产生什么样的影响。这让我对模型的使用边界有了更清晰的认识。我特别喜欢书中关于模型选择的章节，作者提供的多种模型选择标准，如AIC、BIC等，以及它们之间的权衡，让我能够更科学、更客观地进行模型选择，而不是仅仅依赖于一些经验性的判断。对于那些在实际工作中，需要依赖数据进行决策的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的财富。它不仅仅教会了我们如何构建一个线性回归模型，更重要的是，它教会了我们如何去理解模型、评估模型，以及如何从模型中提取出真正有价值的信息。书中穿插的那些“经验之谈”，虽然我在这里不能一一列举，但它们往往能够点醒我，让我避免一些常见的误区。这让我感觉，我不仅仅是在阅读一本技术书籍，更像是在和一位经验丰富的统计学家进行一次深入的交流。
评分收到！请看这10段以读者口吻撰写的、不包含具体书本内容的图书评价，每段都力求详实、风格各异，并用
评分如果说之前的我只是对线性回归“知其然”，那么读完这本书，我才算真正“知其所以然”。作者的讲解风格非常独特，他不是直接给出结论，而是通过层层递进的逻辑推理，引领读者自己去发现问题、分析问题、解决问题。我特别欣赏书中对模型诊断的深入探讨，作者并没有停留在介绍几种常见的诊断图，而是深入剖析了每种诊断图背后的统计学原理，以及它们能够揭示哪些潜在的模型问题。这让我能够更加理解，为什么我们要进行模型诊断，以及如何才能有效地利用模型诊断的结果来改进我们的模型。例如，在讲解“学生化残差”时，作者不仅解释了它与普通残差的区别，更阐述了它在识别异常值和强影响点时的优势，这让我对如何更准确地判断哪些数据点可能对模型产生不利影响有了更清晰的认识。此外，书中关于多重共线性的讨论，也让我受益匪浅。过去，我可能只是知道多重共线性会影响系数的稳定性，但这本书让我理解了它的根本原因，以及它对模型解释力的影响。作者提供的多种检测方法和处理策略，让我能够更加自信地处理数据中的多重共线性问题，并建立更稳健的模型。总而言之，这本书不仅仅是一本关于线性回归的教材，更是一本关于如何进行科学数据分析的指南。它培养了我严谨的逻辑思维和批判性的分析能力，让我能够更加自信地面对复杂的数据问题。
评分阅读这本书的过程，就像是在进行一场精彩绝伦的侦探解谜。我过去总觉得线性回归模型是一种“黑箱”，输入数据，输出结果，中间的过程一知半解。但这本书，通过极其详尽的解释和一步步的引导，让我看到了这个“黑箱”内部的运作机制。作者对模型假设的强调，让我明白，我们所使用的模型，其实是对现实世界的一种简化和抽象，而这些假设，正是保证这种抽象能够有意义的关键。当我第一次深入理解“同方差性”的含义，以及它如何影响我们对模型参数估计的可靠性判断时，我感到豁然开朗。书中关于残差分析的章节，更是让我成为了一个“细节控”。作者详细介绍了各种残差图的解读方法，以及如何从这些图中识别出潜在的模型问题，比如非线性关系、异方差性、异常值等。这让我能够更主动地去发现问题，而不是被动地接受模型的输出。我记得有一次，我尝试用一个简单的线性模型来分析我的数据，但模型拟合效果并不理想。在阅读了这本书关于模型诊断的部分后，我开始重新审视我的数据和模型。我发现，我的数据中存在明显的非线性关系，而且一些数据点对模型的拟合产生了很大的影响。通过应用书中介绍的方法，我能够识别出这些问题，并对模型进行了相应的调整，最终得到了一个更具解释力的模型。这本书，教会了我如何成为一个数据分析的“侦探”，如何从数据的蛛丝马迹中找出问题的根源，并最终构建出能够真正反映现实情况的模型。
评分这是一本真正能够“教你思考”的书，而不仅仅是“教你操作”。我过去也读过一些关于线性回归的书籍，但很多都过于偏重公式推导，或者只是列举了软件的使用方法。这本书则不同，它仿佛在和你进行一场深入的对话，引导你一步步去理解线性回归的“灵魂”。作者对于模型构建的每一个环节都进行了细致的剖析，从变量的选择，到模型的拟合，再到结果的解释，他都强调了其背后的逻辑和统计思想。我尤其对书中关于模型解释力的讨论印象深刻。在很多时候，我们仅仅满足于看到一个较高的R平方，但这本书让我明白，R平方只是模型拟合度的一个指标，它并不能完全代表模型的解释力。作者通过对残差的深入分析，以及对各个解释变量的系数进行细致的解读，让我能够更全面地理解模型是如何工作的，以及哪些变量对因变量的变动起到了关键作用。对于初学者来说，这本书可能会显得有些“厚重”，但如果你愿意投入时间和精力去理解，它所回报的绝对是超乎想象的。我发现，我在理解一些更高级的统计模型时，这本书所打下的坚实基础起到了至关重要的作用。例如，在学习广义线性模型时，我对模型假设的理解、对残差分析的敏感度，以及对模型选择的逻辑框架，都得益于这本书。它不仅仅是教授线性回归，更是在培养一种严谨的、批判性的统计思维方式，这在我看来，是任何定量研究领域都不可或缺的核心能力。
评分这本书的阅读体验，可以说是一种“拨云见日”的过程。我过去对线性回归的理解，总觉得隔着一层薄雾，很多概念虽然听过，但总是不够清晰。而这本书，则像一股清风，将这层薄雾吹散，让我看到了线性回归更本质、更深刻的一面。作者在讲解模型构建的各个环节时，都非常注重逻辑性和系统性。从数据的预处理，到模型的选择，再到结果的解释，每一个步骤都环环相扣，层层递进。我尤其对书中关于残差分析的详细讲解印象深刻。作者不仅仅是介绍了各种残差图的绘制方法，更重要的是，他教会了我如何解读这些图，如何从中发现模型存在的问题，以及如何利用这些信息来改进模型。这让我能够更加自信地去评估模型的可靠性，而不是仅仅依赖于一些表面的指标。例如，在处理非线性关系时，我过去可能只是简单地尝试一些转换，但这本书让我明白，通过残差图可以更系统地识别出非线性关系的形态，从而选择更恰当的模型。此外，书中关于模型评估的章节，也为我提供了一个全新的视角。它让我明白，模型的评估不仅仅是看R平方，还需要考虑模型的解释力、稳健性以及预测能力等多个方面。总而言之，这本书不仅仅是一本技术性的教程，更是一本能够帮助读者提升统计思维能力的书籍。它让我能够更深刻地理解线性回归模型，也为我未来学习更复杂的统计模型打下了坚实的基础。
评分坦白说，拿到这本书之前，我对线性回归的认知还停留在教科书上的基础概念，比如最小二乘法、R平方等等。然而，随着阅读的深入，我才意识到，线性回归的世界远比我想象的要复杂和精妙得多。作者的讲解方式非常独特，他似乎总能找到最恰当的比喻和最直观的解释，将那些看似抽象的数学概念变得触手可及。我特别欣赏书中对于模型假设的探讨，例如正态性、同方差性和独立性，作者不是简单地说“需要满足这些假设”，而是深入剖析了这些假设的统计学根源，以及当这些假设被违反时，会对模型产生什么样的影响，并提供了相应的诊断和补救措施。这一点对我来说至关重要，因为在实际数据分析中，很少有数据能够完美地满足所有理想化的假设。书中关于异常值和强影响点处理的部分，也让我受益匪浅。过去，我可能会简单地删除它们，但这本书让我明白，异常值并非总是“坏”的，有时它们可能揭示了数据生成过程中存在的重要机制，或者数据录入的错误。作者提出的多种检测方法和处理策略，让我能够更审慎地对待这些“特殊”的数据点，并根据具体情况做出更合理的决策。此外，书中对模型选择的讨论，也为我提供了一个清晰的框架。如何在众多可能的模型中选择最优模型，这是一个困扰我很久的问题。本书提供的系统性方法，从偏差-方差权衡到各种信息准则，都让我对此有了更深刻的理解，也让我能够更有条理地进行模型选择，而不是凭感觉。总而言之，这本书极大地拓展了我对线性回归的认知边界，让我看到了其背后深厚的理论基础和强大的实践应用潜力。
评分这是一本充满“智慧”的书，它不仅仅传授知识，更引导思考。作者以一种极其深入浅出的方式，将线性回归的精髓展现在读者面前。我过去也读过一些关于线性回归的书籍，但总觉得有些概念不够清晰，或者缺乏足够的理论支撑。而这本书，则弥补了这些不足。作者在讲解模型构建的每一个环节时，都强调了其背后的统计学原理和逻辑。我尤其对书中关于模型诊断的详细讲解印象深刻。作者不仅仅是介绍了各种诊断方法，更重要的是，他教会了我如何解读这些诊断结果，如何从中发现模型存在的问题，并如何利用这些信息来改进模型。这让我能够更加自信地去评估模型的可靠性，并避免一些常见的模型误用。例如，在处理多重共线性的问题时，我过去可能只是简单地忽略它，但这本书让我明白了多重共线性的危害，以及如何通过各种方法来检测和缓解它。此外，书中关于模型解释力的讨论，也让我受益匪浅。它让我明白，一个好的模型不仅仅要能够拟合数据，更要能够清晰地解释数据背后的规律。作者通过对系数的解读、对模型整体解释力的评估等多个角度，让我能够更全面地理解模型的价值。总而言之，这本书不仅仅是一本关于线性回归的教材，更是一本能够帮助读者提升统计建模能力和批判性思维的书籍。它让我能够更深刻地理解线性回归模型，也为我未来学习更复杂的统计模型打下了坚实的基础。
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