Applied Linear Statistical Models：Design and Analysis of Experiments（5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 线性模型
• 统计建模
• 实验设计
• 方差分析
• 回归分析
• 实验数据分析
• 统计推断
• 应用统计学
• 实验规划
• 统计学

1. Applied Linear Statistical Models contains 14 chapters on the Applied Linear Regression Models, plus an additional 16 chapters on single and multifactor ANOVA and Experimental Design. The standard regression framework is emphasized throughout the text.

　　2. A new Chapter 15, Introduction to the Design of Experiments and Observational Studies provides a basic framework for the design and analysis of scientific studies.

　　3. Updated throughout to include the latest developments and methods in statistics such as advanced bootstrapping, neural networks, regression trees, other blocking approaches, Taguchi Methodology, and more.

　　4. New open ended 'Cases' based on data sets from business, health care, and engineering are included. Also, many problem data sets have been updated and expanded.

　　5. The text includes a CD with all data sets and the Student Solutions manual in PDF. In addition a new supplement, SAS and SPSS Program Solutions by Replogle and Johnson is available for the Fifth Edition.

好的，这是一本名为《应用线性统计模型：实验设计与分析》（第5版）的图书的详细简介，内容将严格围绕该书的学术主题展开，不包含任何多余的说明。 应用线性统计模型：实验设计与分析（第5版） 图书简介 本书是统计学领域关于线性模型和实验设计领域的经典教材，旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的学习框架。它不仅详细阐述了理论基础，更着重于如何将这些复杂的统计工具应用于实际问题的解决中，特别是针对工程、生物科学、社会科学以及工业质量控制等领域中的实验数据。 本版在继承前几版核心内容的基础上，进行了显著的更新和现代化处理，以反映当前统计实践中的最新发展和计算工具的演进。全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的回归分析出发，逐步深入到更复杂的实验设计结构和模型诊断技术。 第一部分：基础回归分析与模型构建 本书开篇致力于建立稳固的线性模型基础。首先，它详细介绍了简单线性回归模型，涵盖了最小二乘估计的原理、模型假设的检验（如残差分析）以及参数估计的统计性质（如无偏性、有效性和最小方差性）。随后，内容扩展至多元线性回归。这里，重点讲解了如何处理多个预测变量，包括变量选择、多重共线性（Multicollinearity）的影响与处理方法，如岭回归（Ridge Regression）和收缩估计（Shrinkage Estimators）。 模型拟合的深度探讨是本部分的核心。作者详细讨论了假设检验的框架，包括对整体模型显著性的F检验，以及对单个回归系数的t检验。更关键的是，本书强调了模型诊断的重要性。读者将学习如何通过残差图谱、QQ图、Cooks距离等诊断工具来评估模型的适用性，识别异常值（Outliers）和高杠杆点（High-leverage points），并据此进行模型修正或数据转换。 第二部分：方差分析与线性模型统一视角 本书的一个显著特点是将方差分析（ANOVA）视为线性模型的一个特例，从而实现了统计推断方法的统一。这有助于读者从更宏观的视角理解方差分析与回归分析之间的内在联系。 内容涵盖了单因子、双因子及多因子方差分析。对于分类数据，模型如何通过哑变量（Dummy Variables）或指示变量（Indicator Variables）融入到回归框架中进行分析得到了详尽的解释。特别关注了交互作用项（Interactions）的解释和检验，这在实验设计中至关重要，因为它揭示了不同因素组合下的效应变化。 对于复杂的均衡和非均衡设计，本书提供了如何使用最小二乘法来求解加权最小二乘（WLS）或广义最小二乘（GLS）估计的详细步骤。同时，也对随机效应模型（Random Effects Models）和混合效应模型（Mixed Effects Models）的初步概念进行了介绍，为后续更高级的主题打下基础。 第三部分：实验设计原理与实践 本书的核心竞争力在于其对实验设计（Design of Experiments, DOE）的全面覆盖。作者强调了从问题定义到数据收集再到最终分析的整个实验周期管理。 完全随机设计（Completely Randomized Design, CRD）和随机化区组设计（Randomized Block Design, RBD）被深入分析，重点在于如何通过适当的随机化和区组划分来控制实验误差，提高统计功效。 对于需要测试多个因子组合的场景，全因子设计（Full Factorial Designs）的构建、分析及其在解释主效应和交互作用中的应用被详细阐述。随后，本书引入了部分因子设计（Fractional Factorial Designs），这对于资源受限或试验因子众多的情况提供了高效的解决方案。读者将学习如何根据混淆模式（Aliasing Structure）来选择和解释最优的分辨率设计。 此外，本书还探讨了拉丁方设计（Latin Square Designs）、交叉设计（Crossover Designs）以及响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM），后者是优化过程和产品特性的关键工具。 第四部分：模型的扩展与现代计算 为了适应现代统计计算环境，本版对模型拟合、诊断和选择的计算方法进行了大量更新。 模型选择标准是本部分的关键内容，包括AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）以及修正的 $R^2$ 等，并提供了系统化的模型筛选策略。 在处理违反标准正态性或同方差性假设时，本书提供了稳健的解决方案。这包括加权最小二乘法（WLS）、异方差性模型（Heteroscedastic Models）的构建，以及使用稳健回归（Robust Regression）技术来减少异常值的影响。 对于响应变量服从非正态分布（如计数数据、比例数据）的情况，本书将线性模型扩展到了广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）的范畴。通过链接函数（Link Functions）和指数族分布，读者可以掌握泊松回归、逻辑回归等分析技术，从而极大地拓宽了模型的适用范围。 总结 《应用线性统计模型：实验设计与分析（第5版）》不仅仅是一本理论参考书，更是一本面向实践的指南。它将统计理论与数据分析过程无缝衔接，通过大量的、来自真实研究案例的实例（通常使用R或SAS等主流统计软件演示），确保读者能够熟练地应用所学知识来设计高效的实验、分析复杂的数据集，并清晰、准确地传达统计发现。本书适合高年级本科生、研究生以及需要深入理解和应用统计建模技术的科研人员和工程师使用。

作者简介

Michael H. Kutner

　　现职：Emory University

Christopher J. Nachtsheim

　　现职：University of Minnesota

John Neter

　　现职：University of Georgia

William Li

　　现职：University of Minnesota

PART IV: DESIGN AND ANALYSIS OF SINGLE-FACTOR STUDIES
Ch15 Introduction to the Design of Experimental and Observational Studies
Ch16 Single Factor Studies
Ch17 Analysis of Factor Level Means
Ch18 ANOVA Diagnostics and Remedial Measures

PART V: MULTI-FACTOR STUDIES
Ch19 Two-Factor Studies with Equal Sample Sizes
Ch20 Two-Factor Studies-One Case per Treatment
Ch21 Randomized Complete Block Designs
Ch22 Analysis of Covariance
Ch23 Two-Factor Studies with Unequal Sample Sizes
Ch24 Multi-Factor Studies
Ch25 Random and Mixed Effects Models

PART VI: SPECIALIZED STUDY DESIGNS
Ch26 Nested Designs, Subsampling, and Partially Nested Designs
Ch27 Repeated Measures and Related Designs
Ch28 Balanced Incomplete Block, Latin Square, and Related Designs
Ch29 Exploratory Experiments: Two-Level Factorial and Fractional Factorial Designs
Ch30 Response Surface Methodology

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者们显然对线性统计模型有着极其深刻的理解，并且有能力将复杂的概念以一种非常清晰和易于理解的方式呈现出来。作为一名长期在工业界工作的工程师，我经常需要处理各种实验数据，并且应用统计方法来优化产品性能和改进生产流程。我发现这本书的内容非常实用，对于我工作中遇到的许多问题都能提供有效的解决方案。例如，书中关于多重回归分析的章节，详细讲解了如何处理多重共线性、如何选择合适的模型以及如何解释回归系数，这些都是我在实际工作中经常遇到的难题。我尤其欣赏书中提供的R语言和SAS代码示例，这些代码可以直接复制和修改，大大节省了我自己编写代码的时间，让我能够更专注于数据分析本身。这本书对我来说，不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，随时为我提供指导和帮助，让我在数据分析的道路上走得更稳、更远。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直认为统计学是一门枯燥乏味的学科，充满了各种公式和符号，让我望而却步。然而，自从我接触了这本《Applied Linear Statistical Models》，我的看法彻底改变了。这本书的语言风格非常生动有趣，作者用了很多通俗易懂的比喻和类比来解释复杂的统计概念，让原本枯燥的理论变得鲜活起来。我尤其喜欢书中在介绍每一个新的统计模型时，都会先从一个实际的案例出发，说明为什么需要这个模型，以及它能够解决什么问题。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得学习过程充满趣味性，也更容易理解理论知识的实际意义。例如，在讲解广义线性模型时，作者从一个关于疾病发病率的实际问题入手，一步步引出模型，让我觉得非常自然和易于接受。此外，书中还穿插了一些历史趣闻和统计学家的故事，让我在学习知识的同时，也能感受到统计学的魅力和发展历程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。作为一名希望在统计建模领域有所建树的学生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理线性统计模型知识体系的教材，而《Applied Linear Statistical Models》无疑是我的不二之选。书中对于模型假设的讨论非常细致，并提供了如何检验和处理违反假设的方法，这对于建立可靠的统计模型至关重要。我特别欣赏书中关于模型诊断的章节，它教会了我如何通过残差分析、影响点分析等方法来评估模型的拟合优度，并找出潜在的问题。此外，书中对不同类型的数据（如时间序列数据、空间数据）的处理方法也有所涉及，虽然不是本书的重点，但这些补充内容对于拓宽我的视野非常有益。总的来说，这本书为我构建了一个坚实的统计学理论基础，让我能够自信地应对各种数据分析挑战，并为我未来的学术研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太丰富了，简直是统计学领域的一部百科全书。我之前尝试过一些其他的统计学书籍，但总觉得不够系统，或者过于侧重某个方面。而这本《Applied Linear Statistical Models》则做到了很好的平衡，它涵盖了从基础的线性回归到复杂的实验设计，几乎囊括了统计建模和实验分析的方方面面。我个人对实验设计部分尤为感兴趣，书中对各种实验设计方案的详细介绍，包括完全随机设计、区组设计、析因设计等等，让我大开眼界。作者不仅讲解了这些设计的原理和适用场景，还详细阐述了如何进行相应的统计分析，并给出了具体的步骤和注意事项。我特别喜欢书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，它深入浅出，让原本令我头疼的ANOVA变得清晰明了。总而言之，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对统计学有了更全面、更深入的认识，也为我日后的科研工作提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常精美，纸张的质感也很好，阅读起来是一种享受。封面设计简洁大气，给人一种专业而严谨的感觉。翻开书页，字迹清晰，排版合理，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其欣赏书中插图和图表的质量，它们清晰易懂，有效地辅助了复杂的概念讲解，让抽象的统计学原理变得更加直观。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中受益。我是一名在读的研究生，选择这本书是因为它在学术界享有很高的声誉，被许多导师推荐为经典教材。尽管我才刚刚开始学习，但前几章的内容已经让我领略到了作者深厚的学术功底和严谨的逻辑思维。作者在讲解基本概念时，总是循序渐进，从易到难，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。我尤其喜欢书中给出的实际案例，这些案例贴近生活和科研，让我能够更好地理解统计模型在实际问题中的应用，也激发了我进一步探索的兴趣。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是培养读者的统计思维能力，让我学会如何用统计的视角去分析和解决问题。