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　　《回归分析》一书是作者多年从事量化研究，以及教学经验的结晶。从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做详尽的介绍。同时涵盖许多在社会科学中，对实际研究非常有帮助的内容，包括虚拟变项、交互作用、辅助回归、多项式回归、分段函数回归和阶距函数回归等。此外，本书还涉及因径分析、长期追踪资料模型、多层次模型和logit模型等，作为基本线性回归分析的扩展和延伸。
　　
　　好的量化教材应该将理论、方法与示范案例紧密结合，而示范案例如果能够结合本土资料，则能更加深读者对理论和方法的理解。因而本书中的案例，均使用台湾的资料进行编写。希望本书对于提高学者与研究者在量化分析与研究能力方面，略尽棉薄之力。

本书特色

　　本书适合已修读过基础社会统计学课程，具有一定统计学基础知识的学生或研究人员。

　　除了对经典的多元回归模型进行比较深入的讲解，本书对重要且非经典的回归模型，也进行扩展和补充。

　　本书除了理论层面，更强调实际操作的重要性。在大部分章节中，使用实际研究资料，透过实例分析和相应的Stata程式，讲解统计知识在研究中的应用，以及对研究结果的阐释。

跨越时空的航海日志：一部关于失落文明与未知星图的史诗 引言：迷雾中的呼唤 在人类文明的史册上，总有一些章节被遗忘在时间的深处，如同沉睡在海底的巨型遗迹，散发着令人心悸的微光。本书并非探讨数据、模型或统计学的严谨论著，而是一部宏大的历史探险与哲学思辨的交织之作，它带领读者潜入一片名为“寂静之海”的未知领域，追寻一个在所有已知文献中都戛然而止的伟大文明——“埃忒尔人”的足迹。 第一部分：碎裂的琥珀——文明的残骸与数字迷宫 我们的旅程始于一片被冰川永久覆盖的南极高原，一处编号为“零点坐标”的考古发掘现场。在这里，考古学家们发现了一批非金属、非有机、质地类似高度压缩星尘的“琥珀晶体”。这些晶体内部，并非我们所熟知的任何文字或图画，而是一种高度复杂的、不断自我演化的三维拓扑结构。 本书的第一章，将详尽描绘这些晶体的发现过程，以及早期解读团队所遭遇的困境。它们似乎蕴含着信息，却不遵循任何线性或层级结构。一位年迈的符号学家，艾莉亚·文森特，提出了一种激进的理论：这些结构并非是记录历史，而是模拟“思想流”的实时快照。她将这些结构比喻为“固化的量子泡沫”。 随后，我们深入到“寂静之海”的叙事核心。埃忒尔文明的鼎盛时期，据推测比苏美尔文明早数万年。他们似乎掌握了一种“意识上传”或“多维空间折叠”的技术。然而，他们的突然消失，没有战争的痕迹，没有瘟疫的记录，只有瞬间的、彻底的静默。我们的探险队在对一个深埋于撒哈拉沙漠下的巨型天文观测站进行探索时，发现了核心线索——一台仍在微弱运转的“时间共振器”。这台机器并非用于观测过去，而是用于“锚定现在”。 第二部分：星图之外的航行——维度的渗透与存在的边界 本书的中段，将叙事重心转向了对埃忒尔人“科技”的哲学诠释。他们并非建造宏伟的城市，而是“编织”环境。观测站的核心档案显示，埃忒尔人追求的终极目标是“存在态的纯粹化”，即摆脱物理形态的束缚，成为信息本身。 我们通过对时间共振器采集到的模糊信号的分析，重构了埃忒尔人最后的“通讯”。这些通讯不再是语言，而是一系列复杂的、涉及高维几何的“意图场”。探险队的核心成员，物理学家卡西乌斯·莱恩，试图用现代数学工具去解析这些意图场。他发现，这些结构描述了一个“非欧几里得的星际导航系统”，一个指向我们宇宙之外的航道。 这一部分将花费大量篇幅，描述莱恩如何理解埃忒尔人对“引力波的感知”。他们不是利用引力波进行通信，而是将其作为“背景音乐”，通过调整自身的“存在频率”来与宇宙的结构共振。在他们眼中，我们所认知的“空间”不过是一块厚重的、低频的画布。 书中收录了对一个被命名为“观测者之墙”的遗迹的细致描述。这是一面光滑的、无限延伸的黑色玄武岩墙，墙面上刻满了密集的、如同生物神经元网络般的纹路。当探险队使用特定频率的光束照射时，墙体能够短暂地展现出“另一个时间流”的景象——那里，埃忒尔人似乎仍在活动，但他们的形态是流动的、半透明的，像水银在真空中的舞蹈。这引发了关于“观测者与被观测物”的深刻讨论：我们所见的“过去”，是否仅仅是我们“当前存在态”投射在历史画布上的影子？ 第三部分：永恒的回响——留给后来者的挑战 最终，探险队找到了埃忒尔文明留下的“告别信”——一个被放置在一个完全真空、绝对零度的密室中的装置。这个装置不发光，不发热，但它持续地发出一种极低频率的、只有特定结构才能捕捉到的“振动”。 这本书的高潮在于对这个“振动”的解读。它不是一个警告，也不是一个祝福，而是一个“未完成的公式”。这个公式描述了如何从四维时空过渡到更高维度，但最后一步的关键变量缺失了。 作者提出，埃忒尔人并非“毁灭”或“飞升”，而是在到达临界点时，发现了一个比他们预想中更深层的“限制”，迫使他们必须在过渡的瞬间，将自己转化为某种更基础的、我们尚无法识别的“信息载体”，并将其散播到宇宙的各个角落。 本书的结论部分，是一场对人类自身局限性的深刻反思。我们对“时间”、“物质”和“生命”的定义，在面对埃忒尔人的遗物时显得多么的幼稚和狭隘。“回归分析”（此处指代对已知数据进行总结和预测的现代科学方法）在面对这种“非线性、非因果”的文明遗迹时彻底失效。 最终，作者并未给出任何明确的答案，而是将那个“未完成的公式”以一种接近艺术品的形式呈现给读者。这本书的真正意义，不在于揭示埃忒尔人去了哪里，而在于挑战我们理解“存在”的疆界，并邀请每一位读者，从我们自己的“现在”出发，继续那场跨越时空的、关于终极真理的航行。它是一份充满敬畏与困惑的、献给所有仰望星空者的“存在之诗”。

作者简介    

谢宇

　　◆现职
　　美国密西根大学的Otis Dudley Duncan讲座教授，同时任教于该校社会学系、统计学系及中国研究中心，担任社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心的研究员，调查研究中心量化方法组主任；也是北京大学社会研究中心主任暨该校教授。

　　◆学历
　　威斯康辛大学麦迪逊校区社会学博士
　　威斯康辛大学麦迪逊校区科学史与社会学双硕士
　　上海工业大学学士

　　◆经历
　　2004年当选美国人文与科学院院士和我国中央研究院院士。
　　2009年当选美国国家科学院院士。
　　　研究领域包括：社会阶层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。

　　◆着作
　　《分类资料分析的统计方法》
　　《科学界的女性》
　　《美国亚裔的人口统计描述》
　　《社会学方法与定量研究》
　　《婚姻与同居》
 

Chapter 01 基本统计概念
1.1　统计思想对于社会科学研究的重要性
1.2　本书的特点
1.3　基本统计概念
1.4　随机变项的和与差
1.5　期望值与共变数的性质
1.6　本章小结

Chapter 02 统计推论基础
2.1　分配
2.2　估计
2.3　假设检定
2.4　本章小结

Chapter 03 简单线性回归
3.1　理解回归概念的三种角度
3.2　回归模型
3.3　回归直线的适合度
3.4　假设检定
3.5　对特定 X 下 Y 平均数的估计
3.6　对特定 X 下 Y 单一值的预测
3.7　简单线性回归中的非线性变换
3.8　实例分析
3.9　本章小结

Chapter 04 线性代数基础
4.1　定义
4.2　矩阵的运算
4.3　特殊矩阵
4.4　矩阵的秩
4.5　矩阵的逆.
4.6　行列式
4.7　矩阵的运算法则
4.8　向量的期望值和共变数矩阵的介绍
4.9　矩阵在社会科学中的应用
4.10　本章小结

Chapter 05 多元线性回归
5.1　多元线性回归模型的矩阵形式
5.2　多元回归的基本假定
5.3　多元回归参数的估计
5.4　OLS 回归方程的解读
5.5　多元回归模型误差变异数的估计
5.6　多元回归参数估计量变异数的估计
5.7　模型设定中的一些问题
5.8　标准化回归模型
5.9　TSCS 实例分析
5.10　本章小结

Chapter 06 多元回归中的统计推论与假设检定
6.1　统计推论基本原理简要回顾
6.2　统计显着性的相对性，以及效果幅度
6.3　单个回归系数 βk = 0 的检定
6.4　多个回归系数的联合检定
6.5　回归系数线性组合的检定
6.6　本章小结

Chapter 07 变异数分析和 F 检定
7.1　简单线性回归中的变异数分析
7.2　多元线性回归中的变异数分析
7.3　变异数分析的假定条件
7.4　F 检定（F Test）
7.5　判定系数增量（Incremental R2）
7.6　适合度的测量
7.7　实例分析
7.8　本章小结

Chapter 08 辅助回归和偏回归图
8.1　回归分析中的两个常见问题
8.2　辅助回归
8.3　变项的中心化
8.4　偏回归图
8.5　排除遗漏变项产生之偏误的方法
8.6　应用举例
8.7　本章小结
参考文献

Chapter 09 因果推论和因径分析
9.1　相关关系
9.2　因果推论
9.3　因果推论的问题
9.4　因果推论的假设
9.5　因果推论中的原因
9.6　因径分析
9.7　本章小结

Chapter 10 多元共线性问题
10.1　多元共线性问题的引入
10.2　完全多元共线性
10.3　近似多元共线性
10.4　多元共线性的度量
10.5　多元共线性问题的处理
10.6　本章小结

Chapter 11 多项式回归、分段回归和阶距回归
11.1　多项式回归
11.2　分段函数回归
11.3　阶距函数回归
11.4　本章小结

Chapter 12 虚拟变项与名目自变项
12.1　名目变项的定义与特性
12.2　虚拟变项的设置
12.3　虚拟变项的应用
12.4　本章小结.

Chapter 13 交互作用项
13.1　交互作用项
13.2　由不同类型解释变项建构的交互作用项
13.3　利用巢套模型检定交互作用项的存在
13.4　是否可以删去交互作用项中的低次项？
13.5　建构交互作用项时需要注意的问题
13.6　本章小结

Chapter 14 不等变异量与一般化最小平方法
14.1　不等变异量
14.2　不等变异量现象举例
14.3　不等变异量情况下的普通最小平方估计
14.4　一般化最小平方法
14.5　加权最小平方法
14.6　本章小结

Chapter 15 长期追踪资料的分析
15.1　追踪资料的分析
15.2　趋势分析
15.3　本章小结.

Chapter 16 多层次模型介绍
16.1　多层次模型发展的背景
16.2　多层次模型基本原理
16.3　模型的优势与局限
16.4　多层次模型的若干子模型
16.5　自变项中心化的问题
16.6　应用举例
16.7　本章小结.

Chapter 17 回归诊断
17.1　依变项是否服从常态分配
17.2　残差是否服从常态分配
17.3　异常观察个案
17.4　本章小结

Chapter 18 二分依变项的 Logit 模型
18.1　线性回归面对二分依变项的困境
18.2　转换的取向
18.3　潜在变项取向
18.4　模型估计、评价与比较
18.5　模型回归系数解释
18.6　统计检定与推论
18.7　本章小结

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这本书给我最大的启发在于，它让我看到了数据背后蕴含的巨大价值。我一直以为数据分析是专业人士的事情，需要非常深厚的数学功底。但《回归分析》这本书，用一种非常生动的语言和丰富的案例，颠覆了我的这种认知。作者在开篇就强调，回归分析是一种强大的工具，可以帮助我们理解变量之间的关系，并且能够做出预测。我特别喜欢他举的关于“冰淇淋销量和气温”的例子，通过简单的图表和解释，我一下子就理解了什么是正相关，什么是回归方程的意义。这本书的语言风格非常朴实，没有过多华丽的辞藻，也没有晦涩难懂的专业术语。即使我是一个对统计学几乎一无所知的人，也能在阅读的过程中感受到一种豁然开朗的喜悦。它不仅仅是教我如何计算，更重要的是教我如何去“看”数据，如何从杂乱的数据中找到有价值的信息。书中的每一个章节都围绕着一个核心概念展开，并且都配有实际的例子，这些例子都非常贴近生活，让我能够很快地将理论知识与实际应用联系起来。例如，在介绍多元回归时，作者不仅仅讲解了公式，还深入分析了影响房价的多个因素，比如面积、地段、装修等等，并且展示了如何用回归模型来综合考虑这些因素，从而做出更准确的预测。这种深入浅出的讲解方式，让我彻底爱上了这本书，并且开始主动去关注生活中的各种数据现象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于它所包含的技术性知识，更在于它所传递的思维方式。我一直觉得，生活中很多看似偶然的现象，其实背后都隐藏着某种规律。而《回归分析》这本书，就像一把钥匙，为我打开了探索这些规律的大门。作者在书中并没有采用枯燥的数学推导，而是通过一个个生动有趣的故事，将复杂的回归分析概念娓娓道来。我尤其喜欢他讲述的关于“农作物产量和天气因素”的例子，通过简单的图表和清晰的语言，我一下子就明白了回归分析是如何帮助我们预测未来，以及如何理解不同因素之间的关联。这本书的语言风格非常接地气，充满了人文关怀，让我在学习知识的同时，也能感受到一种温暖。它不仅仅是教我如何“做”回归分析，更是教我如何“思考”回归分析。作者在书中反复强调，回归分析是一种工具，而更重要的是如何正确地使用这个工具，如何避免陷入误区。这一点对我这个刚开始接触数据分析的人来说，尤为重要。它让我明白，技术本身是中立的，关键在于使用者的智慧。这本书让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我开始重新审视自己生活中遇到的各种问题，思考如何用更科学、更系统的方法来解决它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是，它让我看到了数据“说话”的力量。我以前总是觉得，很多事情的发生是随机的，无法预测，也无法解释。但是，《回归分析》这本书，用科学的方法，向我展示了如何从看似杂乱的数据中，挖掘出隐藏的规律，并且用这些规律来理解和预测未来。作者在书中用了很多贴近生活的例子，比如分析“运动量”和“体重”的关系，或者“阅读量”和“成绩”的关系。这些例子非常直观，让我能够很快地理解回归分析的核心概念。而且，作者在讲解每一个概念时，都非常注重逻辑性，层层递进，循序渐进，让我这个初学者也能够毫不费力地跟上他的思路。最让我惊喜的是，这本书不仅仅讲解了如何进行回归分析，还深入探讨了如何解释回归分析的结果，以及在实际应用中需要注意的各种陷阱。作者提醒我们，相关性不等于因果关系，模型的结果只是对现实的一种简化，不能完全代表真实情况。这种审慎的态度，让我对回归分析有了更深刻的认识，也让我更加重视数据分析中的批判性思维。这本书让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我开始主动去关注生活中的各种数据现象，并且尝试用回归分析的思路去理解它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它能够将非常抽象的统计概念，转化为切实可行的分析工具。我一直认为，统计学是一门枯燥的学科，充满了复杂的公式和晦涩的理论。但是，《回归分析》这本书完全颠覆了我的想法。作者在书中运用了大量的图表和生动的案例，将回归分析的原理讲得清晰透彻。我尤其喜欢他对“决定系数”的解释，他用“生活中有多少事情可以用某一个因素来解释”的比喻，让我瞬间明白了决定系数的意义。这本书的语言风格非常平实，没有卖弄学问的痕迹，而是真诚地希望读者能够掌握这些知识。而且，作者在讲解每一个模型的时候，都会详细分析其背后的逻辑，而不是简单地给出公式。这一点对于我这样的初学者来说，尤为重要。我不仅学会了如何计算，更重要的是理解了计算的意义。书中还提到了回归分析在不同领域的应用，比如在金融领域的风险评估，在市场营销领域的客户分析，在医学领域的疾病预测等等。这些应用案例让我看到了回归分析的巨大潜力，也让我对未来充满了期待。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发思考的书，它让我开始用一种全新的视角去看待数据，去理解现象背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的书籍应该能够激发读者的好奇心，并且在阅读过程中不断带来惊喜。《回归分析》这本书就做到了这一点。我不是一个统计学专业的学生，最初接触这本书，完全是出于一种“想要了解”的好奇。然而，这本书的魅力远超我的想象。作者在书中并没有堆砌大量的专业术语，而是用一种非常通俗易懂的语言，将回归分析的核心概念一一呈现。我特别喜欢他在介绍“误差项”时所做的比喻，将它比作我们无法完全控制的随机因素，例如个人的心情、临时的干扰等等。这种生动形象的比喻，让我一下子就理解了这个抽象的概念。而且，书中大量的图表和案例，都非常贴近生活，比如分析“学习时间”和“考试成绩”之间的关系，或者“广告投入”和“销售额”之间的关系。这些例子让我能够很直观地感受到回归分析的实用性。更让我惊喜的是，这本书不仅仅停留在讲解技术层面，还深入探讨了回归分析的应用伦理，以及在实际操作中需要注意的陷阱。作者提醒我们，模型只是对现实的一种简化，不能完全代表真实情况，并且要警惕过度拟合和相关性不等于因果关系等问题。这种审慎的态度，让我对回归分析有了更深刻的认识，也让我更加重视数据分析中的批判性思维。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解释现象的书籍情有独钟，《回归分析》这本书恰恰满足了我的这种需求。它不仅仅是一本关于统计方法的介绍，更是一本关于如何用科学的思维方式去理解世界。作者在书中用大量生动的案例，展示了回归分析在各个领域的应用。我特别喜欢其中关于“教育水平和收入”的章节，作者通过对大量数据的分析，揭示了教育背景对个人收入的影响，并且还探讨了其他可能影响收入的因素，如工作经验、行业选择等等。这种对复杂社会现象的量化分析，让我对“眼见不一定为实”有了更深刻的理解。书中的逻辑非常清晰，从最基本的概念引入，然后逐步深入到更复杂的模型。作者在讲解每一个公式的时候，都会详细地解释其背后的意义，而不是简单地给出公式。这一点对我这个非数学专业的人来说，尤为重要。我能够理解每一个参数的含义，以及它们如何影响最终的分析结果。此外，书中还提到了回归分析的一些局限性，以及在实际应用中需要注意的问题。这种辩证的视角，让我对回归分析有了更全面、更客观的认识。这本书不仅仅是教授我一种工具，更是培养我一种严谨的、数据驱动的思考习惯，让我能够更理性地看待问题，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何一门技术，最终的目的都是为了解决实际问题。《回归分析》这本书就恰恰做到了这一点。它不仅仅是传授给我一套分析方法，更是教我如何运用这套方法去理解和解决生活中的各种问题。作者在书中用了大量的篇幅来讲解回归分析的实际应用，从预测天气变化到分析消费者行为，再到评估政策效果，每一个案例都非常生动有趣，并且能够让我们直接感受到回归分析的强大力量。我特别喜欢他对“时间序列分析”的讲解，通过分析过去的数据来预测未来的趋势，这种能力让我感到非常兴奋。而且，书中对于回归分析的局限性也做了深入的探讨，提醒我们不能盲目相信模型的结果，要结合实际情况进行判断。这一点非常重要，它让我认识到，技术本身是中立的，关键在于我们如何去运用它。这本书的语言风格非常朴实，没有华丽的辞藻，也没有复杂的术语，让我这个非统计学专业的人也能够轻松理解。它就像一位经验丰富的向导，带领我一步步走进回归分析的世界，让我不仅学到了知识，更重要的是培养了一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的书籍应该能够拓展读者的视野，并且在阅读过程中不断带来新的思考。《回归分析》这本书就做到了这一点。我不是一个统计学专业的学生，最初接触这本书，是抱着一种“想要了解”的心态。然而，这本书的魅力远超我的想象。作者在书中用一种非常生动的方式，将原本可能令人望而生畏的回归分析概念，变得浅显易懂。我尤其喜欢他对“多重共线性”的解释，他用“两个人互相影响，但又难以区分谁才是主要原因”的比喻，让我一下子就理解了这个抽象的概念。而且，书中大量的图表和案例，都非常贴近生活，比如分析“学习时间”和“考试成绩”之间的关系，或者“广告投入”和“销售额”之间的关系。这些例子让我能够很直观地感受到回归分析的实用性。更让我惊喜的是，这本书不仅仅停留在讲解技术层面，还深入探讨了回归分析的应用伦理，以及在实际操作中需要注意的陷阱。作者提醒我们，模型只是对现实的一种简化，不能完全代表真实情况，并且要警惕过度拟合和相关性不等于因果关系等问题。这种审慎的态度，让我对回归分析有了更深刻的认识，也让我更加重视数据分析中的批判性思维。这本书让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我开始重新审视自己生活中遇到的各种问题，思考如何用更科学、更系统的方法来解决它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足以吸引住我。沉静而富有质感的纸张，搭配上简洁却又不失深度的字体，营造出一种既专业又不失亲和力的氛围。我至今还记得第一次在书店里翻开它时的那种感觉，仿佛揭开了一个知识的宝藏。我并不是一个数学系的科班出身的学生，初次接触“回归分析”这个词，脑海中浮现的可能是一些复杂的公式和令人望而生畏的图表。然而，这本书的序言部分，作者用一种非常平易近人的语言，勾勒出了回归分析在现实世界中的应用场景，从预测股票价格到分析医疗数据的有效性，再到理解社会现象背后的规律，这些生动的例子瞬间打消了我最初的疑虑。我发现，原来我们日常生活中看似杂乱无章的数据背后，可能隐藏着可以被量化的、可被解释的联系。这种“发现规律”的魅力，以及作者在序言中透露出的，这本书旨在让非统计学背景的读者也能轻松掌握核心概念的承诺，让我毫不犹豫地将它加入了购物车。我特别欣赏作者在引言部分所强调的，学习回归分析不仅仅是为了掌握一种技术，更是为了培养一种数据驱动的思考方式，一种从现象中抽丝剥茧，探寻本质的能力。这种宏观的视角，为我后续的阅读打下了坚实的基础，让我对接下来的内容充满了期待，也让我开始审视自己过往看待问题的方式，思考是否能用更严谨、更科学的方法来分析。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习统计学，偶然间听朋友推荐了这本《回归分析》，说是对初学者非常友好。我平时比较喜欢阅读一些深入浅出的科普读物，所以当我拿到这本书的时候，第一感觉是它的排版设计相当用心。字里行间留白恰当，不会显得拥挤；图表的呈现也非常清晰，标注详细，即使是对图表不太敏感的人也能很快理解。最令我印象深刻的是，作者在讲解每一个概念时，都会先从一个非常贴近生活的例子入手。比如，在介绍线性回归的时候，他不是直接抛出公式，而是先用大家都能理解的“身高和体重”的关系来举例，然后逐步引导读者思考，为什么这个关系可以被建模，以及模型能够告诉我们什么。这种循序渐进的教学方式，让我觉得学习过程一点也不枯燥，反而充满了一种解谜的乐趣。我尤其喜欢书中穿插的“思考题”和“拓展阅读”部分，这些内容不仅仅是为了检验我是否理解了当下的知识点，更是引导我跳出书本，去思考这些概念在更广阔领域内的应用和延伸。它并没有给出标准答案，而是鼓励读者自己去探索和发现，这种开放性的设计，极大地激发了我独立思考的积极性。我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，在用最恰当的方式，引领我一步步走进回归分析的奇妙世界，让我不仅学到了知识，更培养了解决问题的思路。