多元回归分析(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 多元回归分析
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 统计建模
• 应用统计
• 社会科学
• 经济学
• 光盘资源

　　本书依循统计分析方法的历史发展脉络，以多元回归分析为主轴，结合趋向分析、罗吉斯回归、重复量数设计、径路分析、径路回归结构分析、结构回归模型分析、变异数分析、多变项变异数分析、区别分析与典型相关分析。并以书中的案例档案为范例，使用 SPSS、MATLAB与LISREL软体执行分析，并提供资料档，方便读者练习。 本书特色:本书适用于社会及行为科学领域的硕士班与博士班研究生。可作为撰写量化论文，使用统计分析方法时的参考。此外，对于矩阵代数与共变数结构模型的演算，以及其演算软体的操作有兴趣的读者，亦提供基础的数学知识。

作者简介

余桂霖

　　现任：
　　国防大学政治作战学院 政治学系专任副教授

　　学历：
　　政战学校政研所博士

　　学术专长：
　　社会科学研究方法ˋ国际关系研究

统计建模与预测的深度探索：从基础到前沿的实证路径 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的统计建模与预测框架。它超越了传统统计学教材中侧重于理论推导的刻板印象，而是将重点放在如何利用现代统计工具解决现实世界中的复杂问题。全书结构严谨，逻辑清晰，内容覆盖了从经典线性模型到前沿非线性方法的完整体系，力求使读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为何如此做”。 第一部分：统计建模的坚实基石 本部分着重于为后续的复杂分析打下坚实的理论和实践基础。我们首先回顾了概率论和数理统计学的核心概念，但视角更倾向于其在数据分析中的应用意义，而非纯粹的数学证明。 第一章：数据驱动决策的思维转型 探讨了从描述性统计到推断性统计的思维逻辑转换，强调了数据质量、变量选择和研究设计的关键作用。详细阐述了数据的尺度、分布特征（正态性、偏态、峰度）如何影响模型选择。 第二章：线性回归的全面解析 这是全书的核心基础。我们不仅详细讲解了简单线性回归和多元线性回归的最小二乘估计（OLS）原理，更深入探讨了模型诊断的重要性。诊断部分包括对残差分析的精细化处理，如残差的正态性检验、同方差性检验（如Breusch-Pagan检验和White检验）。特别引入了Cook距离、杠杆值和DFITS等诊断指标，教导读者如何识别和处理异常值和高影响力点。 第三章：模型设定的挑战与应对策略 重点讨论了多元回归中的常见陷阱。多重共线性的处理被放在显著位置，不仅讲解了方差膨胀因子（VIF），还引入了主成分分析（PCA）作为解决共线性问题的备选方案。此外，变量选择的艺术被细致剖析，比较了逐步法、前向选择、后向剔除以及信息准则法（AIC, BIC）的优缺点和适用场景，强调了经济学意义和统计显著性之间的权衡。 第二部分：拓展经典框架——超越正态假设与截断数据 本部分将分析场景从标准的、连续型因变量扩展到更贴近现实的各种复杂数据结构。 第四章：广义线性模型（GLM）的威力 当因变量不满足正态分布假设时，GLM提供了强大的工具。本章系统介绍了泊松回归（用于计数数据，如事件发生次数）和逻辑回归（用于二元或分类结果，如是/否、成功/失败）。在逻辑回归部分，详细解释了Logit和Probit模型的区别，并深入探讨了优势比（Odds Ratio）的解释与应用。 第五章：时间序列与面板数据的初步处理 鉴于大量经济和金融数据具有时间维度，本章简要介绍了处理时间序列数据的基本概念，如平稳性检验（ADF检验）。重点则放在面板数据（Panel Data）的优势上，阐述了如何利用固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）来控制个体异质性，并指导读者根据Hausman检验来做出正确的模型选择。 第六章：非线性回归与迭代求解 并非所有关系都能被线性模型有效拟合。本章介绍了如何构建和估计非线性模型，如指数模型、幂函数模型等。核心在于阐述迭代优化算法（如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法）的工作原理，以及在非线性估计中如何进行参数的有效性检验。 第三部分：模型评估、预测与稳健性检验 一个模型的价值不仅在于其拟合优度，更在于其预测能力和对假设的敏感性。本部分专注于这些高级应用。 第七章：模型评估的综合指标 详细比较了拟合优度指标（$R^2$的局限性）与预测准确性指标（如均方误差MSE、平均绝对误差MAE）。特别引入了交叉验证（Cross-Validation）的概念，包括K折交叉验证，以评估模型在未见数据上的泛化能力。 第八章：稳健性与抗噪处理 现实数据中充满了噪声和极端值。本章探讨了稳健回归方法，如M-估计、LTS（Least Trimmed Squares）等，它们如何在不剔除异常值的前提下，依然能提供可靠的参数估计。此外，还讨论了如何通过Bootstrap重抽样技术来估计参数的标准误，从而绕过对大样本正态性假设的依赖。 第九章：面向预测的结构方程建模概述 简要介绍了结构方程模型（SEM）的基本思想，将其定位为对复杂多变量关系进行路径分析和验证性因子分析的有效手段。虽然未深入复杂的潜变量模型，但为有兴趣的读者指明了从回归到更复杂因果推断的过渡方向。 全书通过大量的案例分析贯穿始终，这些案例取自环境科学、市场营销、社会学调查等多个领域，确保读者所学知识能够直接转化为解决实际问题的能力。书中强调模型的透明性、假设的审慎检验以及结果的清晰阐述，培养读者严谨的实证研究态度。

序

PartⅠ　多元回归的基础与认知
Chapter 1 导论
Chapter 2 简单线性回归与相关
Chapter 3 多元回归与相关
Chapter 4 线性回归分析的方法：矩阵的探究途径
Chapter 5 回归分析的假设与 SPSS 的操作
Chapter 6 回归分析的问题
Chapter 7 统计的控制：净相关与半净相关
Chapter 8 矩阵代数：单变项多元回归预测方程式的建构，分析与 MATLAB 的操作演算方法
Chapter 9 矩阵代数：多变项多元回归预测方程式的建构，分析与 MATLAB 的操作演算方法

Part Ⅱ　类分与持续变项的回归分析
Chapter 10 类比变项的虚拟，效果，与正交编码
Chapter 11 多元类比变项与因子设计
Chapter 12 趋向分析：直线（线性）与曲线性的回归
Chapter 13 罗吉斯回归
Chapter 14 重复量数设计

Part Ⅲ　因果分析
Chapter 15 径路分析
Chapter 16 径路回归模型分析
Chapter 17 结构的回归模型分析

Part Ⅳ　多变项分析
Chapter 18 区别分析，多元回归，与变异数多变项分析
Chapter 19 典型的与区别的分析，与多变项变异数分析

评分☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，光是書名就足以引起我的高度關注。在現今強調數據分析與實證研究的學術和產業環境中，多元迴歸分析可說是必備的技能。這本書的「附光碟」設計，更是讓我覺得它極具實用性。我猜測，光碟裡頭大概會包含非常豐富的實操資源，像是實際研究中常用的資料集、不同統計軟體（如R、Python、SPSS等）的操作範例程式碼，甚至可能會有互動式的教學內容。這對於我們這些需要在理論學習之外，也需要大量動手實踐的學習者來說，是極為寶貴的。多元迴歸分析的學習，需要深入理解其背後的統計原理，同時也要能夠熟練運用統計軟體來進行分析。我預期這本書的內容會從基礎概念開始，逐步深入到各種進階的議題，例如如何選擇最合適的迴歸模型、如何處理不同類型的預測變數、如何進行模型的診斷與驗證、以及如何有效地解釋模型結果。我非常期待能夠透過這本書，建立起對多元迴歸分析的紮實學科基礎，並能將所學應用於解決實際問題，例如分析影響房價的各種因素，或是預測企業的營收表現。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，我第一個浮現的念頭就是「實用性」。現在的學術研究和產業應用，越來越重視實際操作能力，光是懂理論是不夠的，必須能夠將理論應用到真實的資料上，才能展現出價值。而「附光碟」這個資訊，對我來說絕對是加分項中的加分項。我猜想，光碟裡頭的內容會非常豐富，可能包含各種統計軟體（像是R、Python、Stata、SPSS等）的操作範例，從資料的匯入、處理、模型建置，到結果的解讀，都會有詳盡的程式碼和說明。這對於初學者來說，就像有一位隨身的導師，能夠一步一步帶領著你完成整個分析流程；對於有經驗的讀者來說，也能作為快速查詢和驗證的工具。多元迴歸分析本身就是一個非常重要的統計方法，它能幫助我們在眾多變數中找出真正重要的影響因子，並量化它們對目標變數的影響程度。這本書的內容，我預期會涵蓋從基礎概念到進階技巧的完整體系，例如如何處理變數間的多重共線性問題、如何進行模型選取（像是逐步迴歸、偏差迴歸等）、如何進行殘差分析以確保模型假設的有效性，以及如何解釋模型的結果並進行推論。我想，這本書的目標讀者應該涵蓋了從大學部學生到研究生、甚至是在職的分析師和研究人員。這是一本能夠在你學習和工作中，扮演重要角色的參考書。

评分☆☆☆☆☆

我對《多元迴歸分析(附光碟)》這本書感到非常興奮，因為它瞄準的是一個統計學中極為重要且應用廣泛的領域。過去，我常在學習或研究中遇到需要同時考量多個變數對一個結果產生影響的情況，而多元迴歸分析正是處理這類問題的標準工具。這本書的「附光碟」設計，無疑大大提升了它的實用價值。我預期光碟裡會包含豐富的補充資料，例如作者精心挑選的真實世界資料集，以及不同統計軟體（例如R、Python、SAS、SPSS等）的操作指南或程式碼範例。這對於我們這些需要實際動手操作的學習者來說，是非常寶貴的。有了這些實操資源，我們不僅可以閱讀書本上的理論，還能立即跟著練習，將所學知識融會貫通。多元迴歸分析的學習曲線可能相對陡峭，但一旦掌握，其威力是無窮的。這本書的內容，我猜想會從最基礎的迴歸模型概念出發，逐步深入到如何建立、評估和解釋多元迴歸模型。這其中肯定包含了對模型假設的討論，例如殘差的獨立性、同質性、常態性，以及如何處理潛在的多重共線性問題。同時，我也期待能從書中學習到如何進行變數篩選、模型診斷，以及如何對模型結果進行嚴謹的統計推論。總之，這是一本我認為能幫助我更上一層樓的工具書，非常值得投入時間和精力去鑽研。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，我第一個反應就是「哇，這太實用了！」在學術研究和實際應用中，我們常常需要處理複雜的現象，而這些現象往往不是由單一因素決定的，而是多個變數相互作用的結果。多元迴歸分析，正是處理這種情況的利器。而「附光碟」這個訊息，對我來說更是如獲至寶。我推測，光碟裡頭應該包含各種豐富的實操資源，像是實際的資料集、各種統計軟體（例如R、Python、SPSS等）的操作範例程式碼，甚至是互動式的教學模組。這對於我們這些需要將理論與實踐結合的學習者來說，絕對是大大提升學習效率的關鍵。多元迴歸分析的學習，除了理論基礎，更重要的是能夠實際動手操作，才能真正掌握其精髓。這本書的內容，我預期會從最基本的回歸模型概念出發，逐步帶領讀者進入更為複雜的多元迴歸分析世界。這包括如何選擇合適的模型、如何處理和解釋多個預測變數的影響、如何進行模型的診斷與驗證，以及如何避免常見的陷阱，例如多重共線性問題。我非常期待透過這本書，能夠系統性地建構起對多元迴歸分析的扎實理解，並能將這些知識融會貫通，應用於我自己的研究或工作之中。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《多元迴歸分析(附光碟)》，真的是讓我眼睛一亮！身為一個在統計學領域摸爬滾打多年的老手，我對各種迴歸方法的掌握可說是得心應手，但每次看到一本有系統、深入淺出的教科書，還是會忍不住想好好研究一番。這本書的書名就已經點出了它的核心主題——多元迴歸分析，這絕對是現代資料科學、經濟學、社會學、甚至生物學等眾多學科中不可或缺的強大工具。我想，這本書對於想要深入理解資料背後關聯性的讀者來說，絕對是一份珍貴的寶藏。畢竟，在這個大數據時代，僅僅知道兩個變數之間的關係是遠遠不夠的，我們需要能夠同時考慮多個影響因素，才能更精準地預測、更深入地解釋現象。這本書的「多元」二字，就點出了它能夠幫助我們跨越單變量分析的侷限，進入一個更廣闊、更複雜但也更貼近真實世界的分析維度。而且，附贈的光碟更是大大增加了這本書的實用性，我想裡面應該會包含許多範例程式碼、資料集，甚至是互動式的教學模組，這對於我們這些習慣動手實作的學習者來說，絕對是如虎添翼！能夠邊讀書邊練習，將理論知識立即轉化為實踐能力，這才是學習的王道啊！我非常期待透過這本書，能夠更精準地掌握如何選擇合適的迴歸模型、如何解釋模型中的係數、如何檢驗模型的假設，以及如何在實際應用中解決可能遇到的各種挑戰。這絕對不是一本讓你快速翻閱的入門書，而是一本需要你靜下心來、仔細揣摩、反覆練習才能真正學有所成的寶典。

评分☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的出現，對我來說，意義重大。近年來，我越來越深刻地體會到，在分析複雜現象時，單一變數的分析往往顯得力不從心，無法捕捉到事物之間千絲萬縷的關聯。多元迴歸分析，正是解決這個問題的關鍵。這本書的標題清晰地傳達了它的核心價值，而「附光碟」的訊息，更是點燃了我對其高度的期待。我推測，光碟中可能包含的是與書中內容相輔相成的實務資源，例如各種模擬資料集、實際案例的資料檔，甚至是預先編寫好的統計軟體腳本。有了這些資源，我們就能夠在學習過程中，立即動手練習，將書本上的抽象概念轉化為具體的分析操作。這對於加深理解、提升技能至關重要。多元迴歸分析的應用範圍極其廣泛，無論是在學術研究中驗證理論、預測未來趨勢，還是在商業領域進行市場分析、風險評估，甚至是在醫療領域探索疾病的影響因素，都離不開它。我相信這本書的內容會涵蓋多元迴歸分析的方方面面，從最基本的線性迴歸模型，到更複雜的複迴歸、邏輯迴歸，甚至可能會觸及一些進階的主題，例如變異數分析（ANOVA）與迴歸分析的結合、類別變數的處理，以及模型診斷與優化等。我非常期待能夠藉由這本書，系統性地梳理並深化對多元迴歸分析的理解，並且透過光碟中的實務操作，將這些知識內化為自身的能力。

评分☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的出現，讓我在眾多統計學書籍中眼前一亮。身處資訊爆炸的時代，能夠深入理解資料背後的多重關聯性，並非易事，而多元迴歸分析無疑是達成此目標的關鍵工具。這本書的標題精準地傳達了其核心價值，而「附光碟」這個額外的附加價值，更讓我對其充滿期待。我猜想，這張光碟將會是學習路上的得力助手，裡頭可能包含各式各樣的實例資料集，以及對應不同統計軟體（如R、Python、SPSS、SAS等）的操作教學或程式碼範本。這對於許多希望在學習理論的同時，也能夠動手實踐的讀者而言，無疑是極大的福音。多元迴歸分析的應用範圍極其廣泛，無論是經濟學中預測GDP、市場研究中分析消費者行為，還是醫學研究中探討疾病影響因素，都扮演著舉足輕重的角色。因此，我相信這本書的內容必然涵蓋了從基礎概念到進階技巧的完整體系。我期待它能詳細闡述如何建立、解釋和評估多元迴歸模型，包括如何處理潛在的多重共線性、如何進行模型診斷與假設檢定，以及如何有效地解釋各個預測變數的影響。我認為這本書將是一本極具價值的參考書，能幫助我在學術研究或工作實務中，更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的出現，讓我感到由衷的興奮。在當今數據驅動的時代，單純的變數分析已經不足以揭示事物之間複雜的關聯。多元迴歸分析，正是一種能夠幫助我們深入理解多個因素如何共同影響結果的強大工具。這本書的標題清晰明瞭，而「附光碟」這個附加資訊，更是讓我對其的實用性充滿了期待。我猜測，這張光碟中會包含許多寶貴的學習資源，例如真實世界的數據集、各種統計軟體（如R、Python、Stata等）的範例程式碼，以及可能是互動式的操作指南。這些資源對於希望將理論知識轉化為實際操作能力的學習者來說，絕對是不可或缺的。多元迴歸分析的學習，往往需要透過實際操作來加深理解。因此，我預期這本書的內容會涵蓋從基礎概念到進階應用。這可能包括如何建立、評估和解釋多元迴歸模型，如何處理不同類型的變數，如何進行模型選擇和診斷，以及如何解釋模型中的係數並進行推論。我非常期待能夠藉由這本書，系統性地提升我在多元迴歸分析方面的知識和技能，並能將所學應用於我感興趣的領域。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，我的心情就像挖掘到寶藏一樣！在現今這個數據爆炸的時代，單純的描述性統計或單變量分析已經無法滿足我們對事物深層次的理解需求。多元迴歸分析，正是解鎖複雜現象背後關聯性的金鑰匙。這本書的標題直指核心，而「附光碟」這三個字，更是讓我眼睛為之一亮，我知道這意味著什麼——實用性！我猜測，光碟裡頭的內容一定是非常豐富且貼近實務的，可能包含各種範例數據集、統計軟體的教學範例程式碼，甚至可能是互動式的操作介面。這對於我們這些需要將理論付諸實踐的學習者來說，簡直是如虎添翼。多元迴歸分析的應用範圍涵蓋了從學術研究到商業決策的各個領域，能夠學好它，絕對是提升個人競爭力的關鍵。我預期這本書的內容會循序漸進，從最基礎的迴歸模型概念講起，逐步深入到各種進階的主題，例如如何處理不同類型的預測變數（連續型、類別型），如何進行模型的選擇與優化，如何診斷模型的假設條件是否滿足，以及如何解讀複雜模型下的分析結果。我非常期待透過這本書，能夠系統性地建立起對多元迴歸分析的紮實學科基礎，並且透過光碟中的實操練習，將這些知識真正地內化，應用於實際的數據分析工作之中。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，我感到非常期待。在學術研究和數據分析領域，多元迴歸分析無疑是最基礎且最重要的工具之一。它能夠幫助我們理解多個自變數如何共同影響一個應變數，並能量化它們之間的關係。而「附光碟」這個訊息，對我來說更是大大增添了這本書的實用價值。我推測，光碟中應該會包含豐富的補充資料，例如作者精心挑選的數據集、統計軟體的範例程式碼（如R、Python、Stata等），甚至可能是教學影片或互動式軟體。這對於我們這些需要大量動手練習的學習者來說，絕對是極大的福音。多元迴歸分析的應用範圍非常廣泛，從經濟學、社會學、心理學到生物學、工程學，幾乎無所不在。因此，我認為這本書的內容一定會涵蓋從基礎理論到實際應用的完整脈絡。我期待它能詳細講解如何建立、解釋和診斷多元迴歸模型，如何處理多重共線性、異質性變異數等常見問題，以及如何進行模型選擇和預測。總而言之，我認為這是一本能夠幫助我深入理解並熟練掌握多元迴歸分析方法的關鍵教材。