回归分析讲义与题解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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回归分析主要採用的是最小平方法和最大概似法来进行相关议题的讨论，本书主要涵盖高普考过往考试题目，并提出相对完整与详实的解答与讨论，希望提供读者一扇通往回归分析的大门，让学子都能认知到回归分析的重要性。

《统计学原理与实践应用》 本书内容简介 本书系统阐述了现代统计学的核心理论基础与在实际领域中的广泛应用。它旨在为读者构建一个坚实的统计学认知框架，从基础概念的精确理解，到复杂模型的有效构建与检验，提供一条清晰的学习路径。全书内容结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与实践广度之间达到完美的平衡。 第一部分：统计学基础与描述性分析 本部分内容侧重于为后续的推断性统计打下坚实的基础，并介绍了如何对收集到的数据进行初步的整理和描述。 第一章：统计学的基本概念与数据类型 本章首先界定了统计学的核心范畴，探讨其在科学研究、商业决策乃至社会治理中的重要作用。我们将详细区分总体（Population）与样本（Sample）的概念，并阐述抽样在统计推断中的关键性。 内容涵盖了描述统计（Descriptive Statistics）与推断统计（Inferential Statistics）的根本区别。随后，深入剖析不同类型的数据结构，包括定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据）。特别是对定序、定类、定比、定距等测量尺度的精确定义和相互转换的可能性进行了详尽的讨论。理解数据类型是选择恰当分析方法的先决条件。 第二章：数据的可视化与探索性分析（EDA） 本章聚焦于如何通过图形化手段直观地展示数据特征。我们不仅仅罗列了常用的图表类型，更强调了“为什么”要选择特定图表。 核心内容包括： 集中趋势的度量： 均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算及其在不同分布形态下的适用性分析。特别讨论了在存在异常值时，中位数优于均值的原理。 离散程度的度量： 方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）、极差（Range）以及四分位数间距（IQR）的计算与解释。重点阐述了标准差如何反映数据点围绕均值的平均偏离程度。 分布形态的描述： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的计算与意义，用于判断数据分布是否对称及集中程度。 图形化工具： 详细介绍直方图（Histograms）、箱线图（Box Plots）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）以及散点图（Scatter Plots）的绘制规范与解读技巧。如何通过箱线图快速识别潜在的异常值是本章的实践重点。 第二部分：概率论基础与随机变量 概率论是统计推断的理论基石。本部分将严谨地引入概率论的核心概念，并将其与随机变量的理论相结合。 第三章：概率论的基本要素 本章从集合论的角度出发，系统讲解了概率的基本公理，包括事件、样本空间、互斥事件和独立事件的定义。重点讲解了条件概率（Conditional Probability）的概念，并通过贝叶斯定理（Bayes' Theorem）展示了如何根据新的信息修正先前的概率判断，这对于理解许多高级模型（如朴素贝叶斯分类器）至关重要。 第四章：随机变量与常见概率分布 本章引入了随机变量（Random Variables）的概念，区分离散型和连续型随机变量。 对于离散型随机变量，我们详述了： 二项分布（Binomial Distribution）：描述固定次数独立试验中成功的概率。 泊松分布（Poisson Distribution）：用于描述在特定时间或空间内事件发生的次数。 对于连续型随机变量，本章的核心是： 正态分布（Normal Distribution）： 详细分析了正态分布的特性，包括其钟形曲线、均值和标准差对形态的影响，并引入了标准正态分布（Z-score）的概念及其在概率计算中的应用。 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 这一被誉为统计学“黄金定理”的原理，是样本均值分布收敛到正态分布的基础，也是进行参数估计和假设检验的关键理论支撑。 第三部分：统计推断：估计与检验 本部分是统计学应用的核心，指导读者如何从样本信息推导出关于总体的可靠结论。 第五章：参数的点估计与区间估计 本章讲解如何利用样本数据对未知的总体参数（如总体均值 $mu$ 或总体比例 $p$）进行估计。 点估计（Point Estimation）： 介绍最大似然估计（MLE）和矩估计法（Method of Moments）的基本思想，并评估估计量的优良性标准，如无偏性、有效性和一致性。 区间估计（Interval Estimation）： 核心内容是置信区间（Confidence Intervals）的构建。针对总体均值（已知或未知总体方差）和总体比例，分别推导并演示了如何计算 90%、95% 或 99% 的置信区间。强调置信水平的实际含义。 第六章：假设检验的基本原理 本章系统地介绍了假设检验的逻辑框架。 假设的设定： 如何建立和区分原假设（Null Hypothesis, $H_0$）与备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 检验统计量与P值： 讲解了检验统计量（如 $Z$ 统计量和 $t$ 统计量）的构建，并深入阐释了 $P$ 值（P-value）的含义及其在决策过程中的作用。 错误类型： 详细区分第一类错误（Type I Error，拒绝了真实的 $H_0$）和第二类错误（Type II Error，接受了错误的 $H_0$），以及统计功效（Power）的概念。 第七章：基于正态分布的参数假设检验 本章将理论与实际操作紧密结合，演示了在不同场景下的具体检验步骤。 单样本检验： 对总体均值（$t$ 检验）和总体比例进行检验。 双样本检验： 比较两个独立样本的总体均值差异（涉及等方差与不等方差的 $t$ 检验），以及比较两个总体比例的差异。 配对样本检验： 针对前后测数据或相关样本的处理方法。 第四部分：方差分析与非参数方法 本部分扩展了推断统计的范围，处理多组间比较和不满足严格参数假设的情况。 第八章：方差分析（ANOVA） 方差分析是多组均值比较的有力工具。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 讲解了如何通过分解总变异来检验三个或更多组别的均值是否相等。核心在于 $F$ 统计量的计算及其在方差表（ANOVA Table）中的应用。 多重比较： 在 ANOVA 检验出存在显著差异后，如何使用事后检验（Post-hoc tests），如 Tukey's HSD，来确定具体是哪几组之间存在差异。 第九章：非参数统计方法 当数据不符合正态性、样本量过小或数据为有序变量时，非参数方法是必要的替代方案。 基于秩的检验： 介绍符号检验（Sign Test）、Wilcoxon 符号秩检验（用于配对数据）和 Mann-Whitney U 检验（用于独立双样本）。 中位数比较： 阐述这些方法是如何通过比较样本的秩次来进行推断，而非依赖于均值和方差的假设。 第五部分：分类数据分析与相关性 本部分关注于分类变量之间的关系探索。 第十章：卡方（$chi^2$）检验的应用 本章专门用于分析分类数据。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 检验实际观测的频数分布是否与理论预期分布一致。 独立性检验： 分析两个分类变量之间是否存在关联性，例如性别是否与产品偏好相关。本章详细讲解了如何构建列联表（Contingency Tables）并计算 $chi^2$ 统计量。 第十一章：相关性分析与直线拟合 本章引导读者理解两个连续变量之间的线性关系强度与方向。 相关系数： 皮尔逊积矩相关系数（Pearson's $r$）的计算、解释和假设检验。强调相关性不等于因果性。 简单线性相关： 介绍如何建立一个描述两个变量间关系的直线模型，并解释残差（Residuals）的概念，为后续的回归分析做铺垫。 --- 本书特色： 本书在讲解每一个统计工具时，都坚持“概念理解优先于公式记忆”的原则。每章后均附有基于实际数据集的案例分析，并提供了使用主流统计软件（如 R 或 SPSS 语法示例）进行操作的指引，确保读者不仅知其所以然，更能学以致用。本书适合统计学入门学习者、需要掌握数据分析技能的非统计学专业学生，以及希望巩固和系统回顾统计学理论的专业人士阅读。

作者简介

戴允强

　　学历
　　国立台湾大学博士后研究人员
　　国立台湾大学商学博士
　　国立交通大学理学硕士
　　辅仁大学商学与理学双学士
    
　　经历
　　曾在国内各大专院校担任专兼任讲师和兼任助理教授
　　曾在富邦人寿负责网路保险销售大数据分析工作

　　专长
　　财务风险管理、财务赛局、财务经济学、财务计量学、统计学习和行为财务应用    

 

第一回 简单线性回归的最小平方法与最大概似法
第二回 简单线性回归模型的残差分析与联合检定
第三回 多元线性回归模型I：矩阵运算与多元线性回归模型
第四回 多元线性回归模型II：复相关系数、复判定系数与共线性问题
第五回 多元线性回归模型III:属值属量模型建构与多元线性回归模型的选择
第六回 多元线性回归模型IV：回归模型建构选择与资料诊断

 

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被它的厚度所吸引，这厚度，一看就知道内容很扎实，绝对不是那种蜻蜓点水、泛泛而谈的书。我本身是理工科出身，对统计学一直有着浓厚的兴趣，大学时期就学过一些基础的回归分析，但工作之后，接触到更多复杂的数据和模型，总觉得之前的知识有些不够用了。尤其是现在人工智能和大数据这么火，回归分析作为很多模型的基础，其重要性不言而喻。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解回归分析的理论基础，比如最小二乘法的原理、假设检验的逻辑、方差膨胀因子（VIF）的意义等等。同时，我也很期待它能在“题解”部分，提供一些具有挑战性的习题，并且对解题思路和步骤进行详尽的解析。我喜欢那种能够引导读者思考，而不是直接给出答案的书籍，这样才能真正地提升自己的理解能力。如果书中还能涉及到一些高级的回归技术，比如面板数据回归、混合效应模型等，那就更好了。我希望通过这本书的学习，能够对回归分析有更全面、更深入的认识，并且能够灵活运用到我的实际工作中，解决更复杂的数据分析问题。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会注意到《回归分析讲义与题解》这本书，主要是因为我的工作内容与数据分析密切相关。在实际工作中，我经常需要处理各种各样的数据，并且利用统计模型来解释数据中的关系，预测未来的趋势。回归分析是其中最常用也是最重要的一种方法。虽然我在这方面已经有一定的基础，但总觉得有些地方不够扎实，尤其是在模型选择、诊断以及结果解释方面，总会遇到一些新的挑战。这本书的标题“讲义与题解”正是我所需要的，它暗示了这本书不仅会讲解理论知识，还会提供实际的操作指导和问题解答。我希望这本书能够涵盖回归分析的经典理论，并且对各种模型（如多元线性回归、逻辑回归、多项式回归等）的适用条件、优缺点进行详细的阐述。同时，我也非常期待“题解”部分能够提供一些典型的案例分析，并且一步一步地展示如何运用回归分析来解决实际问题。如果书中有涉及如何使用R、Python或其他统计软件进行回归分析的指导，那就更好了，这对我来说将非常有帮助。我希望通过阅读这本书，能够进一步提升我的回归分析技能，更好地应对工作中的数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在准备考研的同学，报考的是统计学专业，在复习过程中，回归分析是我觉得最核心也是最容易出错的部分。我看了很多教材，但总觉得要么理论讲得太深奥，要么练习题太少，要么就是题解不够详细。当我看到《回归分析讲义与题解》这本书的时候，我立刻觉得它可能就是我一直在寻找的“救星”。我期望这本书的“讲义”部分能够逻辑清晰，循序渐进地讲解回归分析的各个知识点，从基础的统计量计算，到模型建立、假设检验，再到模型诊断和改进。我特别希望它能解释清楚每一个公式背后的含义，以及每一个步骤的逻辑。至于“题解”部分，那更是我的重点关注对象。我希望它能提供大量的、高质量的习题，涵盖考研大纲中的所有考点，并且对每一道题的解题思路、关键步骤、易错点进行详细的解析。如果题目类型能够多样化，并且附带一些经典真题的分析，那就更完美了。我希望通过这本书的学习，能够牢固掌握回归分析的理论知识，并且能够在考试中灵活运用，取得好成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很符合我的审美，那种简约而不失专业的感觉，让我觉得这是一本值得细细品读的书。我是一名正在学习数据科学的研究生，在我的课程中，回归分析是一个非常重要的组成部分，但我常常在理解理论和应用之间感到一些隔阂。我希望这本书能够很好地弥合这个差距。对我而言，最吸引人的地方在于“题解”这个词。我常常会陷入理论的海洋，却在实际操作中不知所措。我期望这本书能够提供一些具有挑战性的实际问题，并且从数据收集、预处理、模型选择、参数估计、模型评估到最终的结论解释，都进行详尽的指导。例如，我希望它能演示如何处理缺失值、异常值，如何选择合适的回归模型（比如在变量选择方面），以及如何解读回归系数的实际意义，而不是仅仅停留在P值和R方上。如果书中还能提供一些关于模型鲁棒性、异方差、多重共线性等问题的处理方法，那就更好了。我希望这本书能够成为我理解和应用回归分析的得力助手，帮助我更好地完成我的研究项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当沉稳，那种深蓝与米白的搭配，透着一股子严谨的气息，让我一眼就联想到许多大学课堂的讲义风格。拿到书的时候，感觉纸质很好，不是那种廉价的道林纸，而是稍带一点厚度和韧性的那种，翻阅起来手感舒适，也不会轻易泛黄。我本身是做数据分析工作，虽然不是专门的统计学背景，但在实际操作中经常会遇到需要回归分析的场景，所以一直想找一本既有理论深度又不失实用性的参考书。这本书的书名“回归分析讲义与题解”就直击痛点，让我觉得它很可能就是我一直在找的那本。我特别看重的是“题解”这个部分，因为理论看得懂，但做题的时候经常会卡住，需要有详细的解析来帮助理解，尤其是那些涉及到实际数据处理和模型解释的题目，往往是难点所在。希望这本书能提供一些贴近实际应用场景的案例，让我能在学习理论的同时，也能提升实操能力。这本书的排版也很重要，字的大小、行间距、图表的清晰度，都会影响阅读体验。从封面和初步的翻阅感受来看，我觉得这本书在这方面应该做得不错，细节之处见真章嘛。我期待它能成为我工作上的得力助手，解决我遇到的各种回归分析难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“回归分析讲义与题解”给了我很大的期待。我是一名统计学专业的学生，目前正在学习回归分析这门课程，但有时候在课堂上学到的理论知识，在做练习题的时候会觉得有些抽象，需要更多的实践来加深理解。我一直很希望能找到一本既有系统性讲解，又有丰富的练习题和详细解答的书籍，这样能够帮助我更好地掌握这门课程。这本书的“讲义”部分，我期望它能涵盖回归分析的各个方面，从最基础的线性回归模型，到逐步回归、岭回归、Lasso回归，以及非线性回归等等。对于每一个模型，我希望它都能清晰地解释模型的构建原理、假设条件、参数估计方法，以及如何进行模型诊断和检验。更重要的是，我非常看重“题解”部分。我希望它能提供大量的习题，覆盖不同难度和类型的回归分析问题，并且对每一道题的解题思路、计算步骤、结果分析都进行详尽的说明。如果题目能贴近实际应用场景，比如经济学、医学、工程学等领域的案例，那就更好了。这样，我不仅能巩固理论知识，还能了解回归分析在不同领域的应用。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，其实是源于一次项目中的瓶颈。当时我们在做市场预测，需要用到一些时间序列的回归模型，但数据处理和模型选择上始终有些不顺畅，总感觉模型拟合得不够理想，预测的准确性也达不到预期。跑了一些现成的算法，结果也不尽如人意，最后不得不回到基础，重新梳理回归分析的原理。在网上搜索相关书籍的时候，无意间看到了《回归分析讲义与题解》，它的名字让我眼前一亮，特别是“题解”两个字，让我觉得它可能不是那种纯理论、晦涩难懂的书籍，而是更注重解决实际问题的。我本身就比较喜欢通过做题来巩固知识，理论和实践结合，学习效果会更好。我希望这本书能够清晰地讲解各种回归模型，比如线性回归、逻辑回归、岭回归、Lasso回归等等，并且对每种模型的适用条件、优缺点进行详细的说明。更重要的是，我期待它能在“题解”部分，提供一些真实的、有代表性的数据集，然后一步一步地教我们如何进行数据预处理、模型构建、参数估计、模型诊断和结果解释。如果还能涉及到一些常用的统计软件（比如R语言或Python）的实现方法，那就更完美了。毕竟，理论学得再好，最终还是要落实到代码和数据上。

评分☆☆☆☆☆

在接触到《回归分析讲义与题解》这本书之前，我曾尝试过阅读几本相关的统计学书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么在实际操作方面不够细致。我是一名在IT行业工作的项目经理，虽然我的工作不直接涉及统计学理论，但在项目规划、风险评估以及数据分析报告的撰写过程中，常常会用到回归分析的思路和方法。因此，我一直希望能找到一本既能让我迅速掌握回归分析的核心概念，又能指导我如何将这些概念应用于实际问题的书籍。这本书的书名“讲义与题解”让我觉得它非常贴合我的需求。我希望“讲义”部分能够用简洁明了的语言，解释回归分析的基本原理，比如因果关系与相关关系的区分，以及如何通过回归模型来量化变量之间的关系。而“题解”部分，我则期望它能提供一些具有代表性的案例，例如预测产品销量、评估广告效果等，并详细展示如何运用回归分析来解决这些问题。我希望通过这本书的学习，能够提升我的数据洞察力，更好地为项目决策提供支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，尤其是“题解”二字，立刻抓住了我的眼球。我是一名从事市场研究的分析师，在工作中经常需要通过数据来揭示消费者行为、市场趋势等。回归分析是我最常使用的工具之一，但坦白说，在实际操作中，我总会遇到一些棘手的问题，比如模型选择的困境、异常值的处理、以及如何将统计结果转化为有说服力的市场洞察。我非常期待这本书的“讲义”部分能够提供系统性的理论回顾，让我能更扎实地理解回归分析的精髓。但更重要的是，“题解”部分，我希望它能够包含一些贴近实际市场研究场景的案例，例如：如何构建一个预测销售额的模型，如何分析影响客户满意度的关键因素，或者如何评估不同营销策略的效果。我希望通过这些案例，能够学习到如何一步一步地完成一个完整的回归分析过程，包括数据准备、变量筛选、模型构建、模型诊断、结果解释，以及最终的策略建议。如果书中还能涉及一些常见回归模型（如多元线性回归、逻辑回归）在市场研究中的具体应用，并提供一些实用的操作技巧，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

对于《回归分析讲义与题解》这本书，我最看重的是它的“题解”部分。我是一名对统计学有着濃厚兴趣的业余爱好者，虽然我平时也会阅读一些统计学相关的书籍，但很多时候，看完理论之后，对于如何将理论应用到实际问题中，以及如何解决练习题中的难点，总是感到困惑。我希望这本书能够提供一些精心设计的练习题，并且对每一道题的解题过程进行详细的剖析，包括思路的引导、关键步骤的讲解，以及结果的解释。我尤其希望它能涵盖一些常见的回归分析问题，比如如何处理分类变量、如何进行模型假设检验、如何解读回归结果的统计显著性和实际意义等。如果书中还能提供一些关于如何利用Excel或者其他简单工具进行回归分析的示例，那对我来说就非常有价值了。我希望通过这本书的学习，能够真正地掌握回归分析的方法，并且能够自信地运用它来分析我感兴趣的数据，比如股票市场数据或者社交媒体数据。