A Second Course in Statistics: Regressing Analysis 7/e pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 迴歸分析
• 數據分析
• 統計建模
• 高等統計學
• 計量經濟學
• 統計推斷
• 概率論
• 統計方法
• 應用統計學

　　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.

深入淺齣的統計學進階：數據驅動決策的基石 本書旨在為具備基礎統計學知識的讀者提供一個堅實且深入的平颱，專注於現代數據分析的核心工具——迴歸分析。 我們不探討描述性統計學的入門概念，也不涉及概率論的初步推導，而是直接切入如何運用統計模型來理解復雜數據間的關係，並據此做齣嚴謹的、數據驅動的決策。本書假定讀者已經熟悉基本的數據分布、假設檢驗的基本原理以及基本的綫性代數概念，從而能夠更專注於迴歸分析的理論構建、實際應用和模型診斷。 本書的內容組織遵循從理論到實踐、從簡單模型到復雜模型的邏輯順序，旨在培養讀者不僅能“運行”統計軟件，更能“理解”模型背後的數學邏輯和統計學意義的能力。 --- 第一部分：迴歸分析的基礎與經典綫性模型 本部分奠定瞭理解所有後續復雜迴歸模型的理論基礎。我們將不再重復介紹方差、均值或$t$檢驗的定義，而是直接聚焦於最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS） 的統計推斷。 核心內容涵蓋： 1. 簡單綫性迴歸的再審視與深化： 我們會快速迴顧簡單迴歸模型，但重點將放在統計推斷的嚴格性上，包括估計量的分布性質（無偏性、有效性、一緻性），高斯-馬爾可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的意義，以及如何構造和解釋置信區間和$F$檢驗。 2. 多元綫性迴歸（MLR）的構建與解釋： 引入多個預測變量後，模型解釋的復雜性隨之增加。我們將詳細討論偏迴歸係數的含義，如何處理多重共綫性（Multicollinearity）的診斷（如使用方差膨脹因子 VIF）和緩解策略。 3. 模型設定的診斷與穩健性： 經典綫性模型（CLM）的四個核心假設——綫性關係、誤差項的獨立性、同方差性（Homoscedasticity）和正態性——將成為檢驗的重點。我們提供一係列圖形化和統計檢驗方法（如Breusch-Pagan 檢驗、White 檢驗）來係統性地診斷違反這些假設的後果，並介紹如何調整模型以應對異方差性，例如使用加權最小二乘法（WLS）。 4. 變量選擇的藝術與科學： 在擁有大量潛在預測變量時，如何選擇最優子集是一個關鍵挑戰。本書將深入比較前嚮選擇、後嚮剔除、逐步迴歸的優缺點，並引入基於信息準則（如AIC、BIC）的係統化選擇方法，同時警示過度擬閤（Overfitting）的陷阱。 --- 第二部分：超越標準：非標準迴歸情境的處理 現實世界的數據往往不完美，模型的殘差結構或因變量的分布可能不符閤OLS的嚴格假設。本部分專門處理這些“非標準”的迴歸情境，是本書區彆於基礎教材的關鍵部分。 1. 時間序列迴歸基礎： 當觀測值之間存在時間依賴性時，OLS的獨立性假設被打破。我們將重點分析自相關（Autocorrelation） 的檢測（如Durbin-Watson 檢驗、Breusch-Godfrey 檢驗）及其對標準誤估計的影響。在此基礎上，我們將介紹如何使用廣義最小二乘法（GLS） 來處理序列相關的誤差項，以獲得更有效率的估計。 2. 廣義綫性模型（GLMs）的引入： 許多重要的數據類型（如計數數據、二元/分類數據）的因變量不服從正態分布。本書將 GLMs 視為連接不同分布和綫性預測器的橋梁。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 詳細推導 Logit 和 Probit 模型的似然函數，重點討論勝算比（Odds Ratios） 的解釋、模型擬閤優度評估（如Hosmer-Lemeshow 檢驗），以及如何解讀係數在概率尺度上的效應。 泊鬆迴歸（Poisson Regression）： 專門用於分析事件發生次數的計數數據，並深入討論過度離散（Overdispersion） 問題的檢測與處理，例如使用負二項式迴歸（Negative Binomial Regression）。 --- 第三部分：模型擴展與前沿技術 本部分聚焦於當預測變量本身帶有結構性問題，或者需要更精細的參數估計時所采用的高級技術。 1. 工具變量（Instrumental Variables, IV）與工具變量迴歸（IVR）： 當存在內生性（Endogeneity） 問題，即解釋變量與誤差項相關時（常見於測量誤差或遺漏變量偏差），OLS估計是有偏且不一緻的。我們將係統講解 IV 的識彆條件、兩階段最小二乘法（2SLS）的實施步驟，並討論如何檢驗工具變量的有效性（如過度識彆約束檢驗）。 2. 麵闆數據迴歸分析（Panel Data Analysis）： 整閤瞭時間序列和橫截麵數據的麵闆數據提供瞭更豐富的識彆信息。本書將詳細對比閤並OLS、固定效應模型（Fixed Effects, FE） 與隨機效應模型（Random Effects, RE） 的理論基礎、適用條件，並利用豪斯曼檢驗（Hausman Test） 來指導模型的選擇。重點在於如何控製不可觀測的個體異質性。 3. 模型穩健性與非參數迴歸簡介： 為瞭應對異常值或更復雜的非綫性關係，我們將介紹穩健迴歸（Robust Regression） 技術，例如M估計量，它們對誤差分布的假設更為寬鬆。最後，對局部加權迴歸（LOESS/LOWESS） 等非參數和平滑技術進行概述，作為傳統綫性框架的有力補充。 --- 總結：從擬閤到推斷 貫穿全書的哲學是：迴歸分析不僅僅是找到一條“最佳擬閤綫”，而是通過量化的不確定性來評估因果關係和預測能力的科學工具。 本書的案例分析將側重於經濟學、社會科學和管理學中真實世界的復雜數據集，要求讀者不僅掌握軟件操作，更重要的是能夠批判性地評估模型假設、診斷潛在問題，並用清晰、統計嚴謹的語言來陳述迴歸結果的意義和局限性。讀者在完成本書後，將有能力獨立構建、檢驗和解釋復雜的統計模型，並將數據分析提升到決策支持的專業水準。

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☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很讓人期待，"A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e"。光是標題就透露著一種深入探索統計學精髓的意味。我一直對數據背後隱藏的規律充滿好奇，而迴歸分析無疑是揭示這些規律的強大工具。這本書很可能不僅僅是停留在理論層麵，而是會帶領我進入一個實際應用的世界。我猜想，它會包含很多真實世界的數據集和案例研究，讓我能夠親手實踐書本上的知識，看到統計學如何被用來解決實際問題。從預測股票價格到理解客戶行為，再到醫療診斷，迴歸分析的應用範圍之廣令人驚嘆。我希望能在這本書中找到一種清晰、循序漸進的學習路徑，即使我之前對統計學有一定的基礎，也能從這本書中獲得新的啓發和更深刻的理解。尤其是在第七版，這意味著這本書已經經過瞭多年的打磨和優化，內容一定更加成熟和完善，能夠應對當前統計學領域的最新發展和挑戰。我期待著它能夠幫助我構建起堅實的迴歸分析知識體係，為我未來在數據科學、市場研究、金融分析等領域的深入學習和工作打下堅實的基礎。它應該不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我穿越統計學的復雜海洋，找到通往數據洞察的航道。

评分☆☆☆☆☆

“A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e”——這個書名本身就傳遞齣一種專業和深度的信號。作為一個對數據分析有著濃厚興趣的讀者，我一直認為迴歸分析是連接數據和洞察的關鍵橋梁。我期待這本書能夠為我提供一個全麵而係統的迴歸分析學習體驗。首先，我希望它能夠清晰地解釋迴歸模型的基本原理，包括模型假設、參數估計和假設檢驗等，讓我能夠建立起堅實的理論基礎。其次，我期望書中能夠覆蓋更廣泛的迴歸分析技術，例如多項式迴歸、交互項、分類變量的處理，以及對模型進行診斷和模型選擇的方法。我特彆希望這本書能夠提供豐富的實踐指導，比如如何使用主流的統計軟件（如R、Python或SAS）來實現這些分析，並對輸齣結果進行細緻的解讀。鑒於這是第七版，我堅信它一定吸收瞭近年來統計學領域的發展成果，能夠提供最前沿的知識和方法，幫助我更好地應對現代數據分析的挑戰。它應該是一本能夠讓我不僅“知道”迴歸分析，更能“熟練運用”迴歸分析，並且能夠“批判性地思考”迴歸分析結果的書。

评分☆☆☆☆☆

"A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 這個名字讓我想起大學時期學習統計學的經曆，雖然當時已經接觸過一些基礎概念，但迴歸分析部分總覺得不夠深入，很多實際操作中的疑問也未能得到徹底解答。這本書，顧名思義，顯然是為那些希望在統計學領域更進一步的讀者量身打造的。我期待它能夠係統地講解迴歸分析的各個方麵，從最基礎的綫性迴歸模型開始，逐步深入到更復雜的模型，例如廣義綫性模型、時間序列迴歸等等。我特彆希望書中能夠包含大量的圖示和統計圖錶，幫助我更直觀地理解概念和分析結果。同時，作為一個希望將統計學應用於實際工作的學習者，我非常看重書籍在實際案例分析上的錶現。我希望這本書能提供真實世界的數據集，帶領我一步步完成數據預處理、模型構建、結果解釋和決策支持的全過程。這樣，我纔能真正掌握迴歸分析的精髓，並將其靈活運用到我的研究或工作中。第七版的更新，也意味著這本書的知識體係更加完善，能夠涵蓋更廣泛的統計學理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

當我看到 "A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 這個書名時，腦海裏立刻浮現齣那種既能打牢基礎，又能引領探索的學術著作。我一直相信，要真正掌握一項技能，就必須深入理解其背後的原理，而迴歸分析作為統計學中最強大、最常用的工具之一，更是需要細緻的研究。我期待這本書能夠以清晰的邏輯結構，循序漸進地引導我理解迴歸分析的核心概念，例如因變量、自變量、迴歸係數、顯著性檢驗等。更重要的是，我希望它能深入探討不同類型的迴歸模型，比如邏輯迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並詳細闡述它們的適用場景和優缺點。我猜想，第七版在內容上一定會包含最新的統計學理論和實踐進展，能夠幫助我瞭解當前數據分析領域的前沿動態。我非常看重書籍在解決實際問題方麵的指導意義，因此，我希望這本書能提供豐富的實例，讓我能夠通過親手實踐來鞏固所學知識，並學會如何根據具體問題選擇最閤適的迴歸方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是一門既嚴謹又充滿魅力的學科，而迴歸分析更是其中的核心。聽到 "A Second Course in Statistics: Regression Analysis 7/e" 這個書名，我立刻聯想到那種能夠深入淺齣、既有理論深度又不乏實踐指導的著作。我相信這本書會為我提供一個係統性的學習框架，讓我能夠從基礎的概念齣發，一步步理解多元迴歸、非綫性迴歸、模型診斷等一係列關鍵技術。我非常看重書籍在實踐層麵的指導意義，所以期待這本書能提供豐富的代碼示例，例如使用R或Python等統計軟件來實現各種迴歸模型，並對結果進行解釋。我希望它能教我如何選擇閤適的迴歸模型，如何處理多重共綫性、異方差等常見問題，以及如何評估模型的擬閤優度和預測能力。不僅僅是“怎麼做”，更重要的是“為什麼這麼做”，以及在不同場景下“應該怎麼做”。我相信第七版在內容上一定融入瞭最新的統計學思想和方法，能夠幫助我跟上時代發展的步伐，掌握更前沿的分析技巧。這本書在我看來，應該是一本能夠讓我從“知道”迴歸分析是什麼，變成“能夠運用”迴歸分析來解決問題的關鍵橋梁。