A Second Course in Statistics: Regressing Analysis 7/e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计推断
• 概率论
• 统计方法
• 应用统计学

　　A Second Course in Statistics: Regression Analysis, Seventh Edition, focuses on building linear statistical models and developing skills for implementing regression analysis in real situations. This text offers applications for engineering, sociology, psychology, science, and business. The authors use real data and scenarios extracted from news articles, journals, and actual consulting problems to show how to apply the concepts. In addition, seven case studies, now located throughout the text after applicable chapters, invite students to focus on specific problems, and are suitable for class discussion.

New To This Edition

　　1. New and updated case studies: two new case studies (Case Study 1: Legal Advertising–Does it Pay? and Case Study 3: Deregulation of the Trucking Industry) have been added, and another (Case Study 2: Modeling Sale Prices of Residential Properties) has been updated with current data.

　　2. Real data exercises have been increased and updated, based on contemporary studies and developments in a variety of fields.

　　3. Technology Tutorials on CD:Statistical software instruction includes the latest software packages: SAS?, SPSS?, MINITAB?, and, new to the text, R.

　　4. More emphasis on p-values reflects the tendency of regression analysts to rely on statistical software to fit and assess models in practice. This prepares students for testing statistical hypothesis theories with technology used by professional statisticians.

　　5. Updated examples in Chapter 9, Special Topics in Regression, include new examples on piecewise regression, weighted least squares, logistic regression, and ridge regression.

　　6.Redesigned end-of-chapter summaries are easier to use when reviewing and studying.
　　．Flow charts aid in the selection of the appropriate statistical method.
　　．Important points are reinforced through boxed notes with key words, formulas, definitions, lists, and key concepts.

深入浅出的统计学进阶：数据驱动决策的基石 本书旨在为具备基础统计学知识的读者提供一个坚实且深入的平台，专注于现代数据分析的核心工具——回归分析。 我们不探讨描述性统计学的入门概念，也不涉及概率论的初步推导，而是直接切入如何运用统计模型来理解复杂数据间的关系，并据此做出严谨的、数据驱动的决策。本书假定读者已经熟悉基本的数据分布、假设检验的基本原理以及基本的线性代数概念，从而能够更专注于回归分析的理论构建、实际应用和模型诊断。 本书的内容组织遵循从理论到实践、从简单模型到复杂模型的逻辑顺序，旨在培养读者不仅能“运行”统计软件，更能“理解”模型背后的数学逻辑和统计学意义的能力。 --- 第一部分：回归分析的基础与经典线性模型 本部分奠定了理解所有后续复杂回归模型的理论基础。我们将不再重复介绍方差、均值或$t$检验的定义，而是直接聚焦于最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS） 的统计推断。 核心内容涵盖： 1. 简单线性回归的再审视与深化： 我们会快速回顾简单回归模型，但重点将放在统计推断的严格性上，包括估计量的分布性质（无偏性、有效性、一致性），高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的意义，以及如何构造和解释置信区间和$F$检验。 2. 多元线性回归（MLR）的构建与解释： 引入多个预测变量后，模型解释的复杂性随之增加。我们将详细讨论偏回归系数的含义，如何处理多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如使用方差膨胀因子 VIF）和缓解策略。 3. 模型设定的诊断与稳健性： 经典线性模型（CLM）的四个核心假设——线性关系、误差项的独立性、同方差性（Homoscedasticity）和正态性——将成为检验的重点。我们提供一系列图形化和统计检验方法（如Breusch-Pagan 检验、White 检验）来系统性地诊断违反这些假设的后果，并介绍如何调整模型以应对异方差性，例如使用加权最小二乘法（WLS）。 4. 变量选择的艺术与科学： 在拥有大量潜在预测变量时，如何选择最优子集是一个关键挑战。本书将深入比较前向选择、后向剔除、逐步回归的优缺点，并引入基于信息准则（如AIC、BIC）的系统化选择方法，同时警示过度拟合（Overfitting）的陷阱。 --- 第二部分：超越标准：非标准回归情境的处理 现实世界的数据往往不完美，模型的残差结构或因变量的分布可能不符合OLS的严格假设。本部分专门处理这些“非标准”的回归情境，是本书区别于基础教材的关键部分。 1. 时间序列回归基础： 当观测值之间存在时间依赖性时，OLS的独立性假设被打破。我们将重点分析自相关（Autocorrelation） 的检测（如Durbin-Watson 检验、Breusch-Godfrey 检验）及其对标准误估计的影响。在此基础上，我们将介绍如何使用广义最小二乘法（GLS） 来处理序列相关的误差项，以获得更有效率的估计。 2. 广义线性模型（GLMs）的引入： 许多重要的数据类型（如计数数据、二元/分类数据）的因变量不服从正态分布。本书将 GLMs 视为连接不同分布和线性预测器的桥梁。 逻辑回归（Logistic Regression）： 详细推导 Logit 和 Probit 模型的似然函数，重点讨论胜算比（Odds Ratios） 的解释、模型拟合优度评估（如Hosmer-Lemeshow 检验），以及如何解读系数在概率尺度上的效应。 泊松回归（Poisson Regression）： 专门用于分析事件发生次数的计数数据，并深入讨论过度离散（Overdispersion） 问题的检测与处理，例如使用负二项式回归（Negative Binomial Regression）。 --- 第三部分：模型扩展与前沿技术 本部分聚焦于当预测变量本身带有结构性问题，或者需要更精细的参数估计时所采用的高级技术。 1. 工具变量（Instrumental Variables, IV）与工具变量回归（IVR）： 当存在内生性（Endogeneity） 问题，即解释变量与误差项相关时（常见于测量误差或遗漏变量偏差），OLS估计是有偏且不一致的。我们将系统讲解 IV 的识别条件、两阶段最小二乘法（2SLS）的实施步骤，并讨论如何检验工具变量的有效性（如过度识别约束检验）。 2. 面板数据回归分析（Panel Data Analysis）： 整合了时间序列和横截面数据的面板数据提供了更丰富的识别信息。本书将详细对比合并OLS、固定效应模型（Fixed Effects, FE） 与随机效应模型（Random Effects, RE） 的理论基础、适用条件，并利用豪斯曼检验（Hausman Test） 来指导模型的选择。重点在于如何控制不可观测的个体异质性。 3. 模型稳健性与非参数回归简介： 为了应对异常值或更复杂的非线性关系，我们将介绍稳健回归（Robust Regression） 技术，例如M估计量，它们对误差分布的假设更为宽松。最后，对局部加权回归（LOESS/LOWESS） 等非参数和平滑技术进行概述，作为传统线性框架的有力补充。 --- 总结：从拟合到推断 贯穿全书的哲学是：回归分析不仅仅是找到一条“最佳拟合线”，而是通过量化的不确定性来评估因果关系和预测能力的科学工具。 本书的案例分析将侧重于经济学、社会科学和管理学中真实世界的复杂数据集，要求读者不仅掌握软件操作，更重要的是能够批判性地评估模型假设、诊断潜在问题，并用清晰、统计严谨的语言来陈述回归结果的意义和局限性。读者在完成本书后，将有能力独立构建、检验和解释复杂的统计模型，并将数据分析提升到决策支持的专业水准。

Ch 1 A Review of Basic Concepts (Optional)
Ch 2 Introduction to Regression Analysis
Ch 3 Simple Linear Regression
Case Study 1: Legal Advertising--Does It Pay?
Ch 4 Multiple Regression Models
Case Study 2: Modeling the Sale Prices of Residential Properties in Four Neighborhoods
Ch 5 Principles of Model Building
Ch 6 Variable Screening Methods
Case Study 3: Deregulation of the Intrastate Trucking Industry
Ch 7 Some Regression Pitfalls
Ch 8 Residual Analysis
Case Study 4: An Analysis of Rain Levels in California
Case Study 5: An Investigation of Factors Affecting the Sale Price of Condominium Units Sold at Public Auction
Ch 9 Special Topics in Regression (Optional)
Ch10 Introduction to Time Series Modeling and Forecasting
Case Study 6: Modeling Daily Peak Electricity Demands
Ch11 Principles of Experimental Design
Ch12. The Analysis of Variance for Designed Experiments
Case Study 7: Reluctance to Transmit Bad News: The MUM Effect

Appendix A: Derivation of the Least Squares Estimates of β0 and β1 in Simple Linear Regression
Appendix B: The Mechanics of a Multiple Regression Analysis
Appendix C: A Procedure for Inverting a Matrix
Appendix D: Useful Statistical Tables
Appendix E: File Layouts for Case Study Data Sets

Answers to Selected Odd-Numbered Exercises
Index
Technology Tutorials: SAS, SPSS, MINITAB, and R (on CD)

评分☆☆☆☆☆

“A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e”——这个书名本身就传递出一种专业和深度的信号。作为一个对数据分析有着浓厚兴趣的读者，我一直认为回归分析是连接数据和洞察的关键桥梁。我期待这本书能够为我提供一个全面而系统的回归分析学习体验。首先，我希望它能够清晰地解释回归模型的基本原理，包括模型假设、参数估计和假设检验等，让我能够建立起坚实的理论基础。其次，我期望书中能够覆盖更广泛的回归分析技术，例如多项式回归、交互项、分类变量的处理，以及对模型进行诊断和模型选择的方法。我特别希望这本书能够提供丰富的实践指导，比如如何使用主流的统计软件（如R、Python或SAS）来实现这些分析，并对输出结果进行细致的解读。鉴于这是第七版，我坚信它一定吸收了近年来统计学领域的发展成果，能够提供最前沿的知识和方法，帮助我更好地应对现代数据分析的挑战。它应该是一本能够让我不仅“知道”回归分析，更能“熟练运用”回归分析，并且能够“批判性地思考”回归分析结果的书。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是一门既严谨又充满魅力的学科，而回归分析更是其中的核心。听到 "A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 这个书名，我立刻联想到那种能够深入浅出、既有理论深度又不乏实践指导的著作。我相信这本书会为我提供一个系统性的学习框架，让我能够从基础的概念出发，一步步理解多元回归、非线性回归、模型诊断等一系列关键技术。我非常看重书籍在实践层面的指导意义，所以期待这本书能提供丰富的代码示例，例如使用R或Python等统计软件来实现各种回归模型，并对结果进行解释。我希望它能教我如何选择合适的回归模型，如何处理多重共线性、异方差等常见问题，以及如何评估模型的拟合优度和预测能力。不仅仅是“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，以及在不同场景下“应该怎么做”。我相信第七版在内容上一定融入了最新的统计学思想和方法，能够帮助我跟上时代发展的步伐，掌握更前沿的分析技巧。这本书在我看来，应该是一本能够让我从“知道”回归分析是什么，变成“能够运用”回归分析来解决问题的关键桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很让人期待，"A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e"。光是标题就透露着一种深入探索统计学精髓的意味。我一直对数据背后隐藏的规律充满好奇，而回归分析无疑是揭示这些规律的强大工具。这本书很可能不仅仅是停留在理论层面，而是会带领我进入一个实际应用的世界。我猜想，它会包含很多真实世界的数据集和案例研究，让我能够亲手实践书本上的知识，看到统计学如何被用来解决实际问题。从预测股票价格到理解客户行为，再到医疗诊断，回归分析的应用范围之广令人惊叹。我希望能在这本书中找到一种清晰、循序渐进的学习路径，即使我之前对统计学有一定的基础，也能从这本书中获得新的启发和更深刻的理解。尤其是在第七版，这意味着这本书已经经过了多年的打磨和优化，内容一定更加成熟和完善，能够应对当前统计学领域的最新发展和挑战。我期待着它能够帮助我构建起坚实的回归分析知识体系，为我未来在数据科学、市场研究、金融分析等领域的深入学习和工作打下坚实的基础。它应该不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导我穿越统计学的复杂海洋，找到通往数据洞察的航道。

评分☆☆☆☆☆

当我看到 "A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 这个书名时，脑海里立刻浮现出那种既能打牢基础，又能引领探索的学术著作。我一直相信，要真正掌握一项技能，就必须深入理解其背后的原理，而回归分析作为统计学中最强大、最常用的工具之一，更是需要细致的研究。我期待这本书能够以清晰的逻辑结构，循序渐进地引导我理解回归分析的核心概念，例如因变量、自变量、回归系数、显著性检验等。更重要的是，我希望它能深入探讨不同类型的回归模型，比如逻辑回归、岭回归、Lasso回归等，并详细阐述它们的适用场景和优缺点。我猜想，第七版在内容上一定会包含最新的统计学理论和实践进展，能够帮助我了解当前数据分析领域的前沿动态。我非常看重书籍在解决实际问题方面的指导意义，因此，我希望这本书能提供丰富的实例，让我能够通过亲手实践来巩固所学知识，并学会如何根据具体问题选择最合适的回归方法。

评分☆☆☆☆☆

"A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 这个名字让我想起大学时期学习统计学的经历，虽然当时已经接触过一些基础概念，但回归分析部分总觉得不够深入，很多实际操作中的疑问也未能得到彻底解答。这本书，顾名思义，显然是为那些希望在统计学领域更进一步的读者量身打造的。我期待它能够系统地讲解回归分析的各个方面，从最基础的线性回归模型开始，逐步深入到更复杂的模型，例如广义线性模型、时间序列回归等等。我特别希望书中能够包含大量的图示和统计图表，帮助我更直观地理解概念和分析结果。同时，作为一个希望将统计学应用于实际工作的学习者，我非常看重书籍在实际案例分析上的表现。我希望这本书能提供真实世界的数据集，带领我一步步完成数据预处理、模型构建、结果解释和决策支持的全过程。这样，我才能真正掌握回归分析的精髓，并将其灵活运用到我的研究或工作中。第七版的更新，也意味着这本书的知识体系更加完善，能够涵盖更广泛的统计学理论和应用。