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

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• 线性模型
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• 统计建模
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• 数据分析
• 统计学
• 计量经济学
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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.

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。

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。