Applied Linear Statistical Models：Applied Linear Regression Models（5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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1. Added material on important techniques for data mining, including regression trees and neural network models in Chapters 11 and 13.

　　2. The Chapter on logistic regression (Chapter 14) has been extensively revised and expanded to include a more thorough treatment of logistic, probit, and complementary log-log models, logistic regression residuals, model selection, model assessment, logistic regression diagnostics, and goodness of fit tests. We have also developed new material on polytomous (multicategory) nominal logistic regression models and polytomous ordinal logistic regression models.

　　3. We have expanded the discussion of model selection methods and criteria. The Akaike information criterion and Schwarz Bayesian criterion have been added, and a greater emphasis is placed on the use of cross-validation for model selection and validation.

　　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，以下是基于您提供的书名和版本信息，撰写的一份不包含该书内容的详细图书简介，力求自然、详尽，并避免任何AI痕迹： --- 《现代回归分析与预测模型：理论基础与应用实践》 作者：[此处可填入假想的作者名，例如：张伟、李明] 版次：[假想的版次，例如：第一版] 出版社：[假想的出版社名称，例如：高等教育出版社/科学出版社] 内容简介： 在当今数据驱动的科学研究、工程设计与商业决策领域，构建准确、可靠的预测模型是解决复杂问题的核心能力之一。本书《现代回归分析与预测模型：理论基础与应用实践》旨在为读者提供一套全面、深入且极具操作性的统计建模工具箱。它并非简单地罗列公式，而是侧重于回归分析思想的内在逻辑、模型选择的审慎原则以及结果解释的严谨性，特别强调如何将统计理论与现实世界中的复杂数据结构相结合。 本书的结构设计遵循了从基础概念到高级扩展的渐进路线，确保初学者能够打下坚实的基础，同时为有经验的研究人员提供深入探索的广阔空间。 第一部分：回归分析的基石与经典线性模型 本部分聚焦于回归分析最核心的理论框架——普通最小二乘法（OLS）及其在简单和多元线性回归中的应用。我们首先回顾必要的概率论和统计推断背景，确保读者对参数估计的性质（如无偏性、有效性）有深刻理解。 重点内容包括： 1. 模型设定与假设检验： 详细阐述了线性回归模型的经典假设（如误差项的独立性、同方差性和正态性），并系统介绍了如何通过图形化方法和统计检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验）来诊断模型假设是否被违反。 2. 多重共线性问题处理： 深入探讨了多重共线性的成因、影响，并详细比较了岭回归（Ridge Regression）和主成分回归（Principal Component Regression）等经典缩减（Shrinkage）方法的数学原理和实际应用场景。 3. 变量选择的艺术： 我们不推崇单一“最佳”选择方法的教条主义，而是系统地对比了逐步回归（Stepwise Selection）、前向选择（Forward Selection）、后向剔除（Backward Elimination）以及信息准则驱动的方法（如AIC、BIC）的优缺点，强调基于领域知识的变量选择才是王道。 第二部分：广义线性模型（GLM）与非正态响应变量 现实世界中，响应变量往往不服从正态分布（如计数数据、比例数据、二元事件数据），此时经典的OLS模型便不再适用。本部分将读者引导至更具弹性的广义线性模型（GLM）框架。 本书对GLM的讲解具有以下特点： 1. 指数族与链接函数： 清晰阐释了指数族分布的统一性，以及选择适当的链接函数（如Logit、Probit、Log）对模型拟合的决定性作用。 2. 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）： 详尽解析了二元响应变量的建模，包括对优势比（Odds Ratio）的精确解释和模型拟合优度的评估（如Hosmer-Lemeshow检验，ROC曲线分析）。 3. 泊松回归与负二项回归： 针对计数数据，本书深入比较了泊松模型在方差等于均值假设下的适用性，并详细介绍了当存在过度分散（Overdispersion）时，负二项回归作为更稳健替代方案的建立和解释。 第三部分：时间和空间数据的回归建模 当数据点之间存在内在的顺序依赖性或地理相关性时，标准的独立性假设被打破。本部分专门处理时间序列回归和空间计量模型的前沿技术。 1. 时间序列回归： 涵盖了时间序列数据的预处理（如平稳性检验、差分），自回归（AR）、移动平均（MA）过程在回归模型中的嵌入，以及引入滞后变量（Lagged Variables）时的注意事项，如格兰杰因果关系检验的应用。 2. 面板数据模型（Panel Data）： 深入剖析了如何利用面板数据来控制不可观测的个体异质性。详细讲解了固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）的估计差异、检验方法（如Hausman检验），以及动态面板模型（如GMM估计）的必要性。 第四部分：模型诊断、稳健性与非参数回归前沿 任何一个模型，无论多么复杂，其价值都取决于其对未知数据的预测能力和对模型假设的敏感度。本部分专注于提升模型的稳健性与预测性能。 1. 回归诊断的深度挖掘： 超越传统的残差分析，本书引入了影响点分析（如Cook's Distance, DFFITS），指导读者识别和处理对模型估计产生重大影响的异常观测值。 2. 稳健回归技术： 介绍了最小绝对值偏差（LAD）回归、M-估计等方法，用于在存在严重异常值或误差分布偏离正态性时，依然能获得可靠的参数估计。 3. 非参数与半参数方法简介： 作为对经典参数模型的补充，本章简要介绍了局部加权回归（LOWESS）和平滑样条（Smoothing Splines）等方法，使读者了解如何在模型形式不确定的情况下进行数据探索和拟合。 适用对象： 本书适合统计学、经济学、金融学、社会科学、生物统计学、数据科学及工程学领域的高年级本科生、研究生，以及需要运用高级回归方法进行数据分析和建模的专业人士。读者应具备一定的微积分和基础统计学知识。 本书特色： 强调直觉与应用： 每一个复杂的数学推导后，都配有清晰的统计解释和实际案例分析。 软件中立性与兼容性： 理论阐述侧重于概念，同时提供使用主流统计软件（如R语言的`lm()`、`glm()`函数及相关包）进行实际操作的指导思路。 案例驱动学习： 书中引用了大量来自不同学科领域的真实数据集案例，帮助读者掌握如何根据具体问题选择和调整模型。 通过研读本书，读者将能够超越简单的“拟合曲线”层面，真正掌握构建、评估和解释复杂统计预测模型的全流程能力。 ---

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 I: SIMPLE LINEAR REGRESSION
Ch 1 Linear Regression with One Predictor Variable
Ch 2 Inferences in Regression and Correlation Analysis
Ch 3 Diagnostics and Remedial Measures
Ch 4 Simultaneous Inferences and Other Topics in Regression Analysis
Ch 5 Matrix Approach to Simple Linear Regression Analysis

PART II: MULTIPLE LINEAR REGRESSION
Ch 6 Multiple Regression I
Ch 7 Multiple Regression II
Ch 8 Regression Models for Quantitative and Qualitative Predictors
Ch 9 Building the Regression Model I: Model Selection and Validation
Ch10 Building the Regression Model II: Diagnostics
Ch11 Building the Regression Model III: Remedial Measures
Ch12 Autocorrelation in Time Series Data

PART III: NONLINEAR REGRESSION
Ch13 Introduction to Nonlinear Regression and Neural Networks
Ch14 Logistic Regression, Poisson Regression, and Generalized Linear Models

评分☆☆☆☆☆

这本书真的像一个宝藏，每次翻阅都能有所发现。我尤其欣赏书中对于统计思想的阐述，不仅仅是给出公式和方法，而是深入剖析这些方法背后的逻辑和假设。例如，在讲解模型解释力时，作者并没有停留在R-squared的表面，而是深入分析了 Adjusted R-squared 的必要性，以及各种统计量在不同情境下的适用性。此外，书中对于处理实际数据中常见问题的介绍，如缺失值、异常值、类别变量的处理等，都提供了非常实用的技巧和建议。让我印象深刻的是，在介绍交互项时，书中不仅仅展示了如何添加交互项，更重要的是解释了交互项的意义，以及如何解读其系数，这对于理解变量之间的复杂关系至关重要。这本书的优点在于，它能够将抽象的统计理论与具体的实际应用紧密结合起来，让读者在掌握理论的同时，也能学会如何将其运用到解决现实问题中。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这是一本需要静下心来研读的书。它不像一些“速成”类的书籍，直接给出操作方法，而是循序渐进地构建起一个坚实的统计理论体系。我之所以如此推崇，是因为它对每一个概念的解释都力求严谨和透彻。例如，在讲解最小二乘法时，作者不仅仅给出了求解公式，更详细地阐述了其背后的几何意义以及欧几里得空间中的投影原理，这让我对“最佳拟合”有了更深刻的理解。又比如，在讨论模型假设的违反时，书中列举了各种情况，并提供了相应的诊断工具和补救措施，这让我在面对实际数据时，能够更加自信地去识别和处理模型中的问题。即使是对于一些看似基础的章节，作者也总能挖掘出更深层次的含义，例如，在介绍协方差矩阵时，书中详细阐述了它在多变量统计中的作用，这对于理解多个变量之间的关系非常有帮助。总的来说，这本书更像是一位经验丰富的导师，他不会直接给你答案，而是引导你一步步地去探索和发现，最终让你自己掌握解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中已经陪伴了我不少时光，可以说它是我的“入门”启蒙书，但也是我“深入”探索的阶梯。最初，我被它那“面面俱到”的系统性所吸引。从最基础的最小二乘法原理，到逐步回归、向前选择、向后剔除等模型构建策略，再到残差分析、杠杆点、影响点等模型诊断的方方面面，都呈现出一种近乎完美的逻辑链条。我尤其喜欢它在解释各种统计检验背后的原理时，那种不厌其烦的推导和清晰的逻辑梳理。例如，关于F检验和t检验在回归模型中的关系，书中花了很大篇幅来阐述，这让我对模型的整体显著性和个体参数的显著性有了更深刻的认识。还有，书中在介绍广义线性模型时，从泊松回归到逻辑回归，每一种模型的构建思路、假设条件以及参数解释都做得非常到位，这为我理解更复杂的模型打下了坚实的基础。虽然说它是一本“应用”的书，但我深感，没有扎实的理论基础，所谓“应用”也只是空中楼阁。这本书恰恰满足了这种需求，它既教会了我“做什么”，也深刻地解释了“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Applied Linear Statistical Models: Applied Linear Regression Models (5th Edition)》真是让我又爱又恨。爱它是因为作为一本经典教材，它确实提供了扎实的线性回归理论基础，从最基本的模型假设，到各种诊断图的解读，再到多重共线性、异方差等常见问题的处理，都讲得非常透彻。每一次回顾，总能发现之前忽略的细节，加深对概念的理解。特别是那些细致的推导过程，虽然有时让人头大，但确实是理解模型背后逻辑的关键。书中大量的例子也很有帮助，它们不仅是理论的应用，更像是循循善诱的导师，引导我一步步分析和解决实际问题。比如，在处理非线性关系时，书中介绍了多项式回归和样条回归，并且给出了清晰的界定何时选择何种方法。还有关于模型选择的章节，交叉验证、AIC、BIC等方法的介绍，都非常有实践指导意义。我甚至会在遇到一些棘手的实际数据时，翻开书里相关的章节，看看作者是如何一步步构建模型、评估模型的。它就像一个知识宝库，总能在你需要的时候提供最精准的答案。尽管如此，有时候读起来还是觉得有些吃力，毕竟是学术专著，语言的严谨性和逻辑的深度是必然的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对线性回归的理解上升到了一个全新的维度。书中的内容涵盖了从基础理论到高级技巧的方方面面，几乎没有遗漏。我印象最深刻的是关于模型诊断的部分，作者详尽地介绍了各种图示诊断方法，如残差图、Q-Q图、杠杆点图等，并详细解释了如何从这些图中识别出潜在的问题，比如异方差、异常值、多重共线性等。这些诊断方法对于构建稳健的模型至关重要，而这本书在这方面提供了非常全面的指导。此外，书中对于各种模型选择准则的介绍也让我受益匪浅，例如AIC、BIC等，让我能够更科学地权衡模型的拟合优度和复杂度。即便是在一些看似简单的概念上，作者也总能深入挖掘其背后的数学原理，比如最小二乘法的几何解释，这有助于加深我对模型内在机制的理解。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面且深入的线性回归学习框架，让我能够自信地处理各种复杂的回归问题。