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　　本书主要是给大学部及研究所学生做为学习统计进阶之用，可以当做上课教材，也可以做自修准备参加高普考或研究所考试参考，内容还算充实。主要！特色是强调回归分析的基本概念，尽量以口语话表达，避免繁杂的数学式子证明〈有些仍免不了数学证明放在附录，对部分读者可以省略不看〉，加强电脑软体的报表，尤其强调画散怖图、残差图、了解问题、增加选取较佳模式的机会，对回归分析及统计的误用，也再三举例，例如两变数有相关并不表示两者有因果关系，因而强调偏相关的重要性。

作者简介

陈顺宇

学历：师大数学系毕业
　　　清华数学硕士
　　　美国普渡大学统计博士
经历：东海大学讲师,副教授
　　　成功大学数学系教授兼系主任
　　　成功大学统计系教授兼系主任
　　　成功大学教授兼管理学院院长
　　　长荣大学企管系、资管系教授
相关着作：统计学四版(华泰)
　　　　　统计学题解四版(华泰)
　　　　　基础统计学(华泰)
　　　　　基础统计学题解(华泰)
　　　　　回归分析三版(华泰)
　　　　　多变量分析四版(华泰)
　　　　　实验设计二版(成大图书部)
　　　　　STATISTICA手册(I)：基本统计(华泰)
　　　　　STATISTICA手册(II)：工业统计(华泰)
　　　　　结构方程模式(心理)

好的，以下是一份关于一本名为《统计学原理与应用》的图书简介，内容详实，避免了提及您原先提及的《回归分析》一书的内容，力求自然流畅。 --- 图书名称：《统计学原理与应用：从基础概念到前沿实践》 内容简介 本书旨在为广大读者提供一个全面、系统且深入浅出的统计学学习体验。我们深知，在当今这个数据驱动的时代，无论您是从事科学研究、商业决策、工程技术，还是仅仅希望提升个人的数据素养，扎实的统计学基础都是不可或缺的工具。本书并非仅仅是枯燥的公式堆砌，而是力求构建一座连接理论知识与实际应用场景的坚实桥梁。 第一部分：统计思维的基石 本书的开篇聚焦于构建坚实的统计学思维框架。我们首先探讨了什么是统计学，它在现代科学和社会中的核心地位，以及统计学如何帮助我们理解和量化不确定性。 描述性统计的艺术： 详细介绍了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数范围）。我们通过大量的图示，如直方图、箱线图和茎叶图，展示如何高效地“看见”数据的分布形态，强调了图形化描述在初步探索阶段的重要性。 概率论基础： 概率论是推断统计的逻辑起点。本部分细致讲解了随机变量、概率分布的基础概念，并着重阐述了离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如均匀分布、指数分布）的特性与应用场景。特别地，我们用大量的实际案例解析了条件概率和贝叶斯定理，帮助读者理解在获取新信息后如何修正我们的信念。 抽样与分布的威力： 抽样是连接有限样本与无限总体的关键步骤。本书详细讲解了各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优劣。随后，我们深入剖析了中心极限定理——这个统计学的核心基石。读者将理解为何无论总体分布如何，大样本的均值分布总是趋向于正态分布，并学习如何运用样本统计量对总体参数进行估计。 第二部分：推断统计的核心技术 在掌握了描述性统计和概率基础后，本书的第二部分进入了推断统计的核心领域，即如何从样本数据中对未知总体做出可靠的结论。 参数估计的艺术： 我们区分了点估计和区间估计。针对区间估计，本书详细推导并解释了置信区间的构建过程，强调了置信水平的选择与区间宽度的关系。对于总体均值、总体比例和总体方差的估计，提供了清晰的操作步骤和案例分析。 假设检验的逻辑框架： 假设检验是统计推断中最常用且最具挑战性的工具之一。本书采用“五步法”结构，系统地讲解了零假设、备择假设的设定，检验统计量的选择，P值的解读，以及如何根据显著性水平做出决策。我们不仅关注于“拒绝”或“不拒绝”零假设，更强调了第一类错误（$alpha$ 错误）和第二类错误（$eta$ 错误）的权衡与控制。 单样本与双样本检验的实战： 涵盖了针对单个样本均值（Z检验、t检验）、单个样本比例的检验，以及两个独立样本均值差异（独立样本t检验，包括等方差和不等方差情况）和比例差异的检验。大量的商业案例，如产品质量控制、市场份额对比等，将被用于演示这些检验的应用。 第三部分：变量间关系的探索与建模 统计学的另一大价值在于揭示变量之间的相互关系。本书的第三部分将目光投向了多变量分析的基础。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异时，方差分析便成为首选工具。本书详细介绍了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，解释了F统计量是如何通过比较组间变异与组内变异来判断效应的。此外，双因素方差分析也被引入，用于探究多个因素的独立效应和交互效应。 非参数统计方法： 认识到并非所有数据都服从正态分布或方差齐性假设，本书专门辟出章节介绍非参数检验。内容包括秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验）等，强调了在数据不满足参数检验前提时，这些方法的应用价值和适用条件。 列联表分析与卡方检验： 针对分类变量之间关系的研究，本书深入讲解了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验。通过构建列联表，读者将学会如何评估两个分类变量之间是否存在关联，并掌握相对风险和优势比的概念。 第四部分：应用与进阶导论 最后一部分将理论知识与前沿应用相结合，为读者展望更广阔的统计学应用领域。 时间序列数据的初步处理： 考虑到时间依赖性数据在经济和工程领域的普遍性，本部分简要介绍了时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和随机波动，并介绍了平稳性概念的初步理解。 统计软件的应用实践： 理论的学习必须与实践相结合。本书提供了一系列针对主流统计软件（如R或Python的特定库）的操作指南，确保读者能够将所学知识转化为实际的分析报告。我们将重点演示如何使用软件进行数据清洗、可视化、模型拟合及结果解读。 贝叶斯统计的现代视角： 简要介绍了贝叶斯统计学的基本思想，即如何将先验知识与观测数据相结合进行推断。这为读者提供了理解现代统计方法论发展方向的入门视角。 本书特色： 1. 强调直觉理解： 每一项核心概念的引入都伴随着清晰的直观解释和生活化的例子，避免了过早陷入复杂的数学推导。 2. 案例驱动学习： 全书穿插了来自金融、医学、社会科学、市场营销等多个领域的真实数据集案例，覆盖了从数据准备到最终报告的全流程。 3. 严谨与实用并重： 在保证统计学理论严谨性的同时，我们始终关注统计方法的实际操作性与解释性，确保读者能够自信地应用这些工具解决实际问题。 《统计学原理与应用》的目标是培养具有批判性思维和数据分析能力的专业人才，帮助读者真正掌握从数据中提取可靠见解的能力。无论您是初学者还是希望系统回顾知识体系的专业人士，本书都将是您值得信赖的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》真的讓我在閱讀過程中，彷彿置身於一場精彩的學術冒險。作者的筆觸非常細膩，從最基礎的概念切入，層層遞進，一點點揭開回歸分析神秘的面紗。我記得剛開始接觸時，腦袋裡一片混沌，什麼線性回歸、多元回歸，聽起來就像天書一樣。但這本書厲害的地方就在於，它並沒有直接扔一堆公式給你，而是透過許多生動的例子，像是解釋房價與坪數、地段的關係，或是產品銷售量與廣告支出的關聯，讓我們這些對統計學不甚熟悉的人，也能夠理解這些複雜的模型是如何運作的。 最讓我印象深刻的是，作者在解釋殘差分析時，用了非常貼切的比喻。他把模型預測出來的結果比喻成「理想狀態」，而實際觀測到的數據則是「真實情況」。兩者之間的差距，也就是殘差，就被作者生動地描繪成「未能解釋的部分」或是「模型的瑕疵」。透過不斷地分析這些殘差，我們可以更深入地了解模型的優缺點，知道哪些因素可能被忽略了，或是哪些假設可能不夠嚴謹。這種循序漸進的引導方式，讓我不再害怕面對那些看起來令人頭疼的統計圖表和係數，反而開始對它們產生了好奇心。 此外，書中對於各種迴歸方法的比較也非常到位。例如，在討論簡單線性迴歸和多元線性迴歸時，作者並沒有單純地羅列它們的優勢，而是透過實際數據的模擬，展示了在考慮更多影響因素時，多元迴歸如何能提供更精確、更全面的解釋。像是解釋學生成績時，單純考慮讀書時間可能不足夠，加入補習、家庭環境等因素，才能更貼近真實情況。這種「理論與實務結合」的寫法，大大提升了閱讀的樂趣和知識的吸收效率。 這本書的排版和圖例也很人性化，讓人讀起來不會感到壓力。每個章節的結構都非常清晰，重點標示也很明顯。當我遇到一個比較難理解的概念時，通常往前或往後翻幾頁，就能找到相關的補充說明或例子，讓人覺得作者真的站在讀者的角度思考。特別是書中提供的R語言或Python的程式碼範例，雖然我不是程式背景，但光是看著那些程式碼，就能大概理解如何將理論應用到實際數據處理中，這對於未來想要實際操作的人來說，絕對是一大福音。 我尤其欣賞作者在書中強調的「模型選擇」和「模型診斷」的重要性。很多時候，我們很容易滿足於找到一個看似解釋力不錯的模型，但忽略了更深層的診斷。作者透過大量的篇幅，教導我們如何判斷模型是否存在多重共線性、異質性變異等問題，以及如何利用各種指標來評估模型的擬合優度。這讓我明白，學會使用回歸分析工具只是一個開始，更重要的是學會如何「正確地」使用它，避免做出錯誤的判斷。 閱讀這本書的過程，我彷彿進行了一場深度的心靈對話。作者的文字充滿了智慧與啟發，讓我對於數據背後的意義有了更深刻的體悟。他並不只是在傳授知識，更是在引導我們思考，如何從看似雜亂無章的數據中，抽絲剝繭，找到隱藏的規律。 例如，在討論邏輯迴歸時，作者花了很大的篇幅探討了「機率」的概念，以及如何將連續型的預測結果轉換為離散的分類。這在很多實際應用中都至關重要，像是預測客戶是否會流失，或是某個項目是否會成功。他用生動的比喻，將複雜的機率模型變得易於理解，讓我不再對這些概念感到畏懼。 書中對於「模型的解釋性」和「模型的預測能力」之間的權衡，也有深入的討論。作者提醒我們，一個模型可能在解釋因果關係上表現出色，但在預測未來結果上卻不盡人意，反之亦然。這種辯證的思維方式，讓我對回歸分析有了更全面的認識，不再局限於單一的視角。 總而言之，《回歸分析》這本書，無疑是一部值得推薦的經典之作。它不僅僅是一本學術書籍，更是一本能夠引導讀者深入理解數據世界、培養批判性思維的啟蒙之書。對於任何想要在學術研究、商業分析、甚至生活決策中，運用數據做出更明智判斷的人來說，這本書都是一本不可或缺的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》絕對是一本能夠讓你「豁然開朗」的學術著作。作者的寫作風格非常有感染力，他能夠將複雜的統計學概念，用一種非常生動、有趣的方式展現出來，讓人讀起來一點都不會感到枯燥乏味。 我特別喜歡作者在引入「假設檢定」時，所使用的例子。他並沒有直接給出公式，而是先描繪了一個場景：我們想要判斷一種新藥是否有效，然後循循善誘地引導讀者思考，如何透過數據來支持或否定這個假設。這種「從情境到理論」的講解方式，非常容易讓人理解。 書中對於「迴歸係數的顯著性」的解釋，也做得非常到位。作者詳細闡述了P值的意義，以及如何利用P值來判斷迴歸係數是否具有統計上的顯著性。這讓我明白了，並非所有的迴歸係數都值得重視，我們需要透過統計檢驗來進行篩選。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論了「違反迴歸假設」的後果，以及如何進行處理。例如，他詳細解釋了多重共線性可能導致迴歸係數的解釋變得困難，並提供了一些解決方法。 此外，作者在書中也介紹了一些常見的迴歸模型，例如「泊松迴歸」和「負二項迴歸」，並針對不同類型的應變數，給出了詳細的應用說明。這讓我在實際處理計數型數據時，能夠更有方向。 總而言之，這本《回歸分析》是一本非常實用、且具有啟發性的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握回歸分析的基本原理和應用，更能培養讀者嚴謹的學術思維和解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本《回歸分析》的期望並不高，畢竟這類主題的書籍，很多時候都寫得枯燥乏味，像是在念經一樣。但沒想到，這本書徹底顛覆了我對統計學教科書的刻板印象。作者的寫作風格非常活潑，充滿了個人色彩，讓人讀起來一點都不會覺得壓力。他巧妙地運用了大量的日常案例，將那些抽象的統計概念，轉化成我們生活中熟悉的事物，使得學習過程充滿了樂趣。 我印象最深刻的是，當書中探討到「虛擬變數」時，作者並沒有直接給出定義，而是先用了一個假設情境：假設我們想分析學生的考試成績，除了讀書時間之外，還有性別的影響。他循循善誘地引導讀者思考，如何將「男」和「女」這兩個類別變數，轉化成數學模型能夠理解的數字。這種「引導式」的教學方式，真的非常高明，讓人能夠在不知不覺中，就掌握了核心概念。 書中對於「模型的診斷」部分，也有非常獨到且實用的見解。作者強調，光是看到R平方值很高，並不代表模型就一定是好的。他詳細地解釋了為何要檢查殘差圖，為何要關注P值，以及當模型出現問題時，我們應該如何進行修正。這讓我意識到，統計分析並非是僵化的公式套用，而是一個需要不斷反思和調整的過程。 讓我特別驚喜的是，書中不僅僅停留在理論的介紹，還提供了許多實際操作的建議。例如，在選擇合適的回歸模型時，作者會列出一些實用的考量因素，像是模型的解釋能力、預測能力、以及數據的特性等等。這對於我這種希望將所學應用到實際工作中的讀者來說，非常有幫助。 最讓我感動的是，作者在字裡行間透露出對統計學的熱情。他並非只是冷冰冰地陳述事實，而是用一種分享的心態，帶領讀者一起探索回歸分析的奧秘。這種真誠的傳遞，讓我在閱讀過程中，感受到一種溫暖的力量，也更加堅定了我要學好這門學問的決心。 這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我在統計分析的廣袤世界中，踏上了一段充滿驚喜的旅程。它讓我不再懼怕數字，而是開始欣賞數據背後所蘊含的智慧。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《回歸分析》的評價，可以用「驚艷」二字來形容。作者的學術造詣毋庸置疑，但他更令人佩服的是，他能夠將如此複雜的統計概念，用一種清晰、簡潔、且引人入勝的方式呈現出來。整本書的邏輯結構非常緊密，從基礎的概念，到進階的應用，都安排得恰到好處。 我特別欣賞作者在探討「模型擬合優度」時，所做的細緻分析。他並不僅僅停留在R平方值的介紹，而是深入探討了調整R平方、AIC、BIC等指標的意義，以及在不同情況下，應該如何選擇合適的指標來評估模型的優劣。這讓我對模型的評估有了更為全面和深入的理解。 書中對於「外生性」和「內生性」問題的討論，也讓我印象深刻。作者透過具體的例子，解釋了為何這些問題會對迴歸分析的結果產生嚴重的偏差，以及有哪些方法可以嘗試去解決。這對於處理具有因果關係的研究問題，非常有幫助。 另外，作者在書中也詳細介紹了幾種常見的迴歸模型，例如羅吉斯迴歸、泊松迴歸等等，並針對不同類型的應變數，給出了詳細的使用說明和注意事項。這讓我在面對不同數據時，能夠更有針對性地選擇合適的模型。 讓我感到意外的是，作者在書中也提到了「時間序列迴歸」和「空間迴歸」等一些進階主題，並對其進行了簡要的介紹。雖然這些內容並非本書的核心，但卻為讀者提供了一個進一步學習的門徑。 總的來說，這本《回歸分析》是一本非常全面、深入的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握回歸分析的核心知識，更能啟發讀者對數據分析的深入思考，提升其學術研究的嚴謹性和實踐能力。

评分☆☆☆☆☆

從翻開這本《回歸分析》的第一頁開始，我就被作者的文字深深吸引。他的風格非常獨特，既有學術的嚴謹，又不失文采的流暢。閱讀的過程，彷彿是在與一位博學多聞的智者進行一場深入的對話。 我特別欣賞作者在介紹「迴歸模型的解釋」時，所使用的精妙比喻。他將迴歸係數比喻成「影響力的指數」，並強調了在解釋這些係數時，需要考慮到所有其他變數都被控制在一定水平的情況。這種具體形象的講解，讓我能夠更深刻地理解這些抽象的概念。 書中對於「模型診斷」的探討，也非常深入。作者詳細解釋了為何要檢驗殘差的獨立性、同質性變異等假設，以及當這些假設被違反時，可能帶來的後果。他還提供了多種方法來檢驗這些假設，並給出了相應的補救措施。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論了「模型選擇」的策略。他列出了幾種常用的模型選擇準則，例如預測準確度、解釋力、以及模型的簡潔性等等。這讓我在實際應用中，能夠更有條理地進行模型選擇。 此外，作者在書中也介紹了一些進階的迴歸技術，例如「面板數據迴歸」和「結構方程模型」等，並對其進行了簡要的介紹。雖然這些內容相對深入，但作者的講解清晰明了，讓讀者能夠對這些進階技術有一個初步的認識。 總而言之，這本《回歸分析》是一本非常傑出的學術著作，它不僅內容豐富、體系完整，而且寫作風格獨特、引人入勝，能夠讓讀者在愉快的閱讀體驗中，深刻地理解回歸分析的理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》的問世，絕對是統計學領域的一大福音。作者的學術功底紮實，筆觸卻極具感染力，他能夠將複雜的統計理論，轉化為一種清晰、易懂、且充滿智慧的語言。從基礎的概念入手，一步步引導讀者深入探討回歸分析的精髓。 我特別讚賞作者在解釋「迴歸模型的解釋」時，所採用的生動比喻。他並非直接羅列公式，而是透過日常生活中的例子，例如房價與坪數的關係，來闡述迴歸係數的含義。這種「由淺入深」的講解方式，讓讀者能夠在輕鬆的氛圍中，掌握核心概念。 書中對於「模型診斷」的探討，也做得非常到位。作者詳細解釋了為何要檢驗殘差的獨立性、同質性變異等假設，以及當這些假設被違反時，可能帶來的後果。他還提供了多種方法來檢驗這些假設，並給出了相應的補救措施。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論了「模型選擇」的策略。他列出了幾種常用的模型選擇準則，例如預測準確度、解釋力、以及模型的簡潔性等等。這讓我在實際應用中，能夠更有條理地進行模型選擇。 此外，作者在書中也介紹了一些進階的迴歸技術，例如「時間序列迴歸」和「空間迴歸」等，並對其進行了簡要的介紹。雖然這些內容並非本書的核心，但卻為讀者提供了一個進一步學習的門徑。 總而言之，這本《回歸分析》是一本非常全面、深入的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握回歸分析的核心知識，更能啟發讀者對數據分析的深入思考，提升其學術研究的嚴謹性和實踐能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》的出現，對於我來說，簡直是如獲至寶。作者的寫作風格非常獨特，充滿了個人魅力，讓人讀起來彷彿是在與一位經驗豐富的導師對話。他並不是單純地羅列知識點，而是用一種引導式的方式，帶領讀者一步一步地探索回歸分析的奧秘。 我最喜歡的部分是，作者在引入新的概念時，總是會先從一個具體的問題情境出發。例如，當他要介紹「多元迴歸」時，他會先提出一個問題：如果我們想知道影響房價的因素有哪些，除了坪數之外，還有哪些因素也需要考慮？然後，他會循序漸進地引導讀者思考，如何將這些因素納入模型中，最終得出多元迴歸的概念。 書中對於「殘差分析」的闡述，也讓我印象深刻。作者將殘差比喻成「未被模型捕捉到的訊息」，並強調了對這些訊息進行深入分析的重要性。他透過圖例和詳細的解釋，展示了如何從殘差圖中找出潛在的問題，例如異質性變異或模式偏差。 此外，作者在書中也對於「多重共線性」這個問題，給予了充分的重視。他不僅解釋了多重共線性可能帶來的後果，還提供了幾種檢驗和處理的方法。這對於在實際應用中，如何建立一個穩健的回歸模型，非常有指導意義。 讓我感到欣慰的是，這本書並沒有將讀者置於孤立的學習環境中。作者在書中穿插了許多「點評」和「提醒」，例如在解讀迴歸係數時，需要注意單位和上下文的關係。這些細節，都體現了作者的用心和對讀者的關懷。 總而言之，這本《回歸分析》是一本非常優秀的學術著作，它不僅內容紮實，而且寫作風格生動有趣，能夠讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中，掌握回歸分析的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》的內容，絕對是一場知識的盛宴。作者的筆鋒相當老練，每一個字都充滿了學術的嚴謹性，但又不會讓讀者感到枯燥。他能夠將非常複雜的統計理論，用一種非常清晰、有條理的方式呈現出來，讓我在閱讀過程中，能夠一步一步地跟上他的思路，逐步掌握回歸分析的核心精髓。 我尤其欣賞作者在介紹「最小平方法」時，所採用的闡述方式。他並沒有直接給出艱深的數學公式，而是從直觀的角度出發，解釋為何要尋找能使「殘差平方和最小」的直線。這種「從直觀到數學」的引導方式，讓我能夠更容易地理解這些數學公式背後的邏輯，而不僅僅是死記硬背。 書中對於「迴歸診斷」的討論，也做得非常到位。作者詳細地解釋了各種診斷圖的意義，以及如何從中判斷模型是否存在問題。像是殘差圖的散佈情況、標準化殘差的分布等等，他都一一進行了詳細的闡釋，並提供了相應的解決方案。這讓我在實際應用時，能夠更有信心去評估模型的可靠性。 另外，書中對於「虛擬變數」的介紹，也讓我受益匪淺。作者透過實際的案例，說明了如何將類別型的變數轉換為數值型的變數，以便能夠納入迴歸模型中進行分析。這對於處理許多現實世界的數據，都是非常關鍵的一步。 讓我印象深刻的是，作者在書中也探討了「模型選擇」的準則，以及如何避免「過度擬合」的問題。他提醒讀者，一個模型並非越複雜越好，而是要找到一個能夠最好地平衡解釋力和預測力的模型。這種辯證的思維，讓我對回歸分析有了更為深刻的理解。 總的來說，這本《回歸分析》是一本非常紮實、有深度的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握回歸分析的基本原理和應用，更能培養讀者嚴謹的學術思維和批判性分析能力。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《回歸分析》時，其實並沒有抱著太大的期望，因為這類統計學的書籍，通常都寫得比較學術化，閱讀起來難免有些吃力。然而，這本書卻讓我大感驚喜。作者的筆觸非常生動，他能夠將看似枯燥的統計概念，用一種非常貼近生活的方式來闡述，讓人讀起來一點都不會覺得壓力。 我特別喜歡書中對於「模型選擇」的討論。作者並沒有給出一個標準答案，而是引導讀者從不同的角度去考量，例如模型的解釋力、預測能力、以及數據的特性等等。這種「開放式」的討論，讓我在面臨實際問題時，能夠更有彈性地去思考。 書中對於「殘差分析」的講解，也讓我受益匪淺。作者將殘差比喻成「未被模型解釋的噪聲」，並強調了對這些噪聲進行深入分析的重要性。他透過圖例和詳細的說明，展示了如何從殘差圖中找出潛在的問題，例如異質性變異或模式偏差。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論了「多重共線性」這個問題，並提供了幾種檢驗和處理的方法。這對於在實際應用中，如何建立一個穩健的回歸模型，非常有指導意義。 此外，作者在書中也介紹了一些進階的迴歸技術，例如「面板數據迴歸」和「廣義線性模型」等，並對其進行了簡要的介紹。雖然這些內容相對深入，但作者的講解清晰明了，讓讀者能夠對這些進階技術有一個初步的認識。 總而言之，這本《回歸分析》是一本非常傑出的學術著作，它不僅內容豐富、體系完整，而且寫作風格獨特、引人入勝，能夠讓讀者在愉快的閱讀體驗中，深刻地理解回歸分析的理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

這本《回歸分析》絕對是我近年來讀過最令人印象深刻的學術著作之一。作者的學術功底深厚，但更難得的是，他能夠將如此複雜的統計理論，用一種清晰、易懂、且引人入勝的方式呈現出來。從一開始的基礎概念，到後續更為進階的討論，每一個環節都銜接得天衣無縫，讓人讀起來毫無壓力，反而充滿了求知慾。 我特別欣賞作者在介紹迴歸模型時，所使用的豐富的案例。他並沒有局限於課本式的例子，而是從實際生活中取材，像是探討影響產品銷量的因素，或是分析股票市場的波動。這些貼近生活的例子，讓抽象的統計概念變得具體，也讓讀者能夠更容易地理解這些模型的應用價值。 書中在探討「係數的解釋」時，作者花了很大的篇幅，提醒讀者要注意「相關不等於因果」的謬論。他透過具體的例子，說明了即使兩個變數之間存在強烈的統計相關性，也可能只是因為它們同時受到第三個隱藏因素的影響。這種嚴謹的學術態度，讓我對統計分析有了更深刻的認識，也更加警惕在解讀數據時可能出現的誤區。 此外，作者在書中也詳細地介紹了幾種常見的回歸模型的優缺點，並在何種情況下應該選擇哪種模型，給出了非常實用的建議。例如，在處理含有離散型變數的資料時，他會詳細介紹邏輯迴歸的原理和應用，並提供實際操作的範例。 我還特別喜歡書中對於「模型假設」的強調。作者反覆提醒讀者，任何統計模型都有其內在的假設，如果這些假設不成立，那麼模型的解釋結果就可能產生偏差。他教導我們如何去檢驗這些假設，以及當假設不滿足時，我們應該如何去處理。這種細緻入微的指導，讓我在使用回歸分析時，能夠更加自信和謹慎。 這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維的啟迪。它讓我學會了如何從數據中提取有意義的信息，如何進行科學的推理，以及如何做出更明智的決策。