多元迴歸分析(附光碟) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 多元迴歸分析
• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 統計建模
• 應用統計
• 社會科學
• 經濟學
• 光盤資源

　　本書依循統計分析方法的曆史發展脈絡，以多元迴歸分析為主軸，結閤趨嚮分析、羅吉斯迴歸、重復量數設計、徑路分析、徑路迴歸結構分析、結構迴歸模型分析、變異數分析、多變項變異數分析、區彆分析與典型相關分析。並以書中的案例檔案為範例，使用 SPSS、MATLAB與LISREL軟體執行分析，並提供資料檔，方便讀者練習。 本書特色:本書適用於社會及行為科學領域的碩士班與博士班研究生。可作為撰寫量化論文，使用統計分析方法時的參考。此外，對於矩陣代數與共變數結構模型的演算，以及其演算軟體的操作有興趣的讀者，亦提供基礎的數學知識。

作者簡介

餘桂霖

　　現任：
　　國防大學政治作戰學院 政治學係專任副教授

　　學曆：
　　政戰學校政研所博士

　　學術專長：
　　社會科學研究方法ˋ國際關係研究

統計建模與預測的深度探索：從基礎到前沿的實證路徑 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有高度實踐指導意義的統計建模與預測框架。它超越瞭傳統統計學教材中側重於理論推導的刻闆印象，而是將重點放在如何利用現代統計工具解決現實世界中的復雜問題。全書結構嚴謹，邏輯清晰，內容覆蓋瞭從經典綫性模型到前沿非綫性方法的完整體係，力求使讀者不僅掌握“如何做”，更能理解“為何如此做”。 第一部分：統計建模的堅實基石 本部分著重於為後續的復雜分析打下堅實的理論和實踐基礎。我們首先迴顧瞭概率論和數理統計學的核心概念，但視角更傾嚮於其在數據分析中的應用意義，而非純粹的數學證明。 第一章：數據驅動決策的思維轉型 探討瞭從描述性統計到推斷性統計的思維邏輯轉換，強調瞭數據質量、變量選擇和研究設計的關鍵作用。詳細闡述瞭數據的尺度、分布特徵（正態性、偏態、峰度）如何影響模型選擇。 第二章：綫性迴歸的全麵解析 這是全書的核心基礎。我們不僅詳細講解瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的最小二乘估計（OLS）原理，更深入探討瞭模型診斷的重要性。診斷部分包括對殘差分析的精細化處理，如殘差的正態性檢驗、同方差性檢驗（如Breusch-Pagan檢驗和White檢驗）。特彆引入瞭Cook距離、杠杆值和DFITS等診斷指標，教導讀者如何識彆和處理異常值和高影響力點。 第三章：模型設定的挑戰與應對策略 重點討論瞭多元迴歸中的常見陷阱。多重共綫性的處理被放在顯著位置，不僅講解瞭方差膨脹因子（VIF），還引入瞭主成分分析（PCA）作為解決共綫性問題的備選方案。此外，變量選擇的藝術被細緻剖析，比較瞭逐步法、前嚮選擇、後嚮剔除以及信息準則法（AIC, BIC）的優缺點和適用場景，強調瞭經濟學意義和統計顯著性之間的權衡。 第二部分：拓展經典框架——超越正態假設與截斷數據 本部分將分析場景從標準的、連續型因變量擴展到更貼近現實的各種復雜數據結構。 第四章：廣義綫性模型（GLM）的威力 當因變量不滿足正態分布假設時，GLM提供瞭強大的工具。本章係統介紹瞭泊鬆迴歸（用於計數數據，如事件發生次數）和邏輯迴歸（用於二元或分類結果，如是/否、成功/失敗）。在邏輯迴歸部分，詳細解釋瞭Logit和Probit模型的區彆，並深入探討瞭優勢比（Odds Ratio）的解釋與應用。 第五章：時間序列與麵闆數據的初步處理 鑒於大量經濟和金融數據具有時間維度，本章簡要介紹瞭處理時間序列數據的基本概念，如平穩性檢驗（ADF檢驗）。重點則放在麵闆數據（Panel Data）的優勢上，闡述瞭如何利用固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）來控製個體異質性，並指導讀者根據Hausman檢驗來做齣正確的模型選擇。 第六章：非綫性迴歸與迭代求解 並非所有關係都能被綫性模型有效擬閤。本章介紹瞭如何構建和估計非綫性模型，如指數模型、冪函數模型等。核心在於闡述迭代優化算法（如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法）的工作原理，以及在非綫性估計中如何進行參數的有效性檢驗。 第三部分：模型評估、預測與穩健性檢驗 一個模型的價值不僅在於其擬閤優度，更在於其預測能力和對假設的敏感性。本部分專注於這些高級應用。 第七章：模型評估的綜閤指標 詳細比較瞭擬閤優度指標（$R^2$的局限性）與預測準確性指標（如均方誤差MSE、平均絕對誤差MAE）。特彆引入瞭交叉驗證（Cross-Validation）的概念，包括K摺交叉驗證，以評估模型在未見數據上的泛化能力。 第八章：穩健性與抗噪處理 現實數據中充滿瞭噪聲和極端值。本章探討瞭穩健迴歸方法，如M-估計、LTS（Least Trimmed Squares）等，它們如何在不剔除異常值的前提下，依然能提供可靠的參數估計。此外，還討論瞭如何通過Bootstrap重抽樣技術來估計參數的標準誤，從而繞過對大樣本正態性假設的依賴。 第九章：麵嚮預測的結構方程建模概述 簡要介紹瞭結構方程模型（SEM）的基本思想，將其定位為對復雜多變量關係進行路徑分析和驗證性因子分析的有效手段。雖然未深入復雜的潛變量模型，但為有興趣的讀者指明瞭從迴歸到更復雜因果推斷的過渡方嚮。 全書通過大量的案例分析貫穿始終，這些案例取自環境科學、市場營銷、社會學調查等多個領域，確保讀者所學知識能夠直接轉化為解決實際問題的能力。書中強調模型的透明性、假設的審慎檢驗以及結果的清晰闡述，培養讀者嚴謹的實證研究態度。

序

PartⅠ　多元迴歸的基礎與認知
Chapter 1 導論
Chapter 2 簡單綫性迴歸與相關
Chapter 3 多元迴歸與相關
Chapter 4 綫性迴歸分析的方法：矩陣的探究途徑
Chapter 5 迴歸分析的假設與 SPSS 的操作
Chapter 6 迴歸分析的問題
Chapter 7 統計的控製：淨相關與半淨相關
Chapter 8 矩陣代數：單變項多元迴歸預測方程式的建構，分析與 MATLAB 的操作演算方法
Chapter 9 矩陣代數：多變項多元迴歸預測方程式的建構，分析與 MATLAB 的操作演算方法

Part Ⅱ　類分與持續變項的迴歸分析
Chapter 10 類比變項的虛擬，效果，與正交編碼
Chapter 11 多元類比變項與因子設計
Chapter 12 趨嚮分析：直綫（綫性）與麯綫性的迴歸
Chapter 13 羅吉斯迴歸
Chapter 14 重復量數設計

Part Ⅲ　因果分析
Chapter 15 徑路分析
Chapter 16 徑路迴歸模型分析
Chapter 17 結構的迴歸模型分析

Part Ⅳ　多變項分析
Chapter 18 區彆分析，多元迴歸，與變異數多變項分析
Chapter 19 典型的與區彆的分析，與多變項變異數分析

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《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，例如如何選擇最閤適的迴歸模型、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錶現。

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麵。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瞭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，能夠係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☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的齣現，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瞭期待。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，係統性地提升我在多元迴歸分析方麵的知識和技能，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，纔能展現齣價值。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齣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係，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瞭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，無疑大大提升瞭它的實用價值。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。有瞭這些實操資源，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麯線可能相對陡峭，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齣發，逐步深入到如何建立、評估和解釋多元迴歸模型。這其中肯定包含瞭對模型假設的討論，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☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的齣現，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瞭其核心價值，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瞭從基礎概念到進階技巧的完整體係。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☆☆☆☆☆

拿到《多元迴歸分析(附光碟)》這本書，我第一個反應就是「哇，這太實用瞭！」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閤的學習者來說，絕對是大大提升學習效率的關鍵。多元迴歸分析的學習，除瞭理論基礎，更重要的是能夠實際動手操作，纔能真正掌握其精髓。這本書的內容，我預期會從最基本的迴歸模型概念齣發，逐步帶領讀者進入更為複雜的多元迴歸分析世界。這包括如何選擇閤適的模型、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，能夠係統性地建構起對多元迴歸分析的紮實理解，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，但每次看到一本有係統、深入淺齣的教科書，還是會忍不住想好好研究一番。這本書的書名就已經點齣瞭它的核心主題——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，纔能更精準地預測、更深入地解釋現象。這本書的「多元」二字，就點齣瞭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瞭這本書的實用性，我想裡麵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，這纔是學習的王道啊！我非常期待透過這本書，能夠更精準地掌握如何選擇閤適的迴歸模型、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、反覆練習纔能真正學有所成的寶典。

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瞭這本書的實用價值。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。

评分☆☆☆☆☆

《多元迴歸分析(附光碟)》這本書的齣現，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韆絲萬縷的關聯。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瞭它的核心價值，而「附光碟」的訊息，更是點燃瞭我對其高度的期待。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。有瞭這些資源，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麵麵，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）與迴歸分析的結閤、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，係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。