SPSS操作與應用：多變量分析實務(二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳明隆

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數據科學前沿：基於R與Python的現代統計建模實戰 作者： 張偉 著 齣版社： 科技創新齣版社 齣版日期： 2024年5月 --- 內容簡介 本書聚焦於當代數據科學領域最核心、應用最廣泛的兩大編程語言——R 和 Python，旨在為讀者提供一套係統、深入且高度實戰化的統計建模與數據分析方法論。與傳統的基於特定軟件界麵的統計分析書籍不同，《數據科學前沿：基於R與Python的現代統計建模實戰》將教學重點完全轉移到代碼實現、模型構建、結果解釋與高級應用上，確保讀者能夠真正掌握數據驅動決策的能力。 本書結構嚴謹，內容涵蓋從基礎數據處理到復雜機器學習模型的全流程，力求平衡統計學的嚴謹性與工程實踐的靈活性。全書共分為五大部分，共計十五章，內容安排如下： --- 第一部分：數據科學基礎與環境搭建（第1-3章） 本部分為後續高級分析打下堅實的基礎，重點在於建立一緻性的分析工作流。 第1章：數據科學生態概覽與環境配置 本章首先概述瞭R和Python在統計學、數據挖掘和機器學習領域的不同定位及優勢互補關係。詳細介紹瞭RStudio和Jupyter Notebook/Lab的環境搭建與最佳實踐。重點講解瞭如何配置虛擬環境（Conda/venv），並演示瞭如何通過包管理器（CRAN/Bioconductor 和 pip/Anaconda）高效管理必要的統計分析和可視化庫，如R的`tidyverse`全傢桶、`data.table`，以及Python的`pandas`、`NumPy`和`SciPy`。 第2章：數據獲取、清洗與預處理的高效實踐 本章深入探討瞭真實世界數據的“髒亂差”問題。在R部分，重點講解瞭`dplyr`和`stringr`在數據轉換、重塑和文本處理中的高效應用，特彆是針對嵌套數據結構的解構與重組。在Python部分，則著重於`pandas`的嚮量化操作、缺失值（NaN）的多策略填補（基於均值、中位數、預測模型），以及異常值（Outliers）的識彆與處理（如箱綫圖分析、IQR法與Z-Score標準化）。此外，本章還包含瞭跨平颱（數據庫、API、Web Scraping）數據提取的實用技巧。 第3章：探索性數據分析（EDA）的深度洞察 EDA是模型構建的靈魂。本章不滿足於簡單的描述性統計，而是強調通過可視化發現數據背後的結構和關係。R側重於使用`ggplot2`構建復雜的多層圖形，如交互式散點圖矩陣、核密度估計圖（KDE）和時間序列分解圖。Python部分則聚焦於`Matplotlib`、`Seaborn`和`Plotly`，展示如何生成專業級彆的統計圖錶，並介紹如何利用`statsmodels`進行初步的協方差分析和相關性矩陣可視化。 --- 第二部分：經典統計推斷與綫性模型（第4-7章） 本部分迴歸經典統計學的核心，但所有操作均通過代碼實現，強化對統計假設的理解。 第4章：描述性統計與假設檢驗的編程實現 本章涵蓋瞭T檢驗、方差分析（ANOVA）的單因素與多因素設計，以及非參數檢驗（如Kruskal-Wallis檢驗）。在R中，側重於`stats`包的函數應用及結果報告的自動化；在Python中，則使用`scipy.stats`模塊，並強調如何利用統計功效分析（Power Analysis）來確定樣本量。 第5章：綫性迴歸模型的構建與診斷 本章是迴歸分析的基石。詳細講解瞭最小二乘法（OLS）的原理，並對比瞭R中的`lm()`函數和Python中`statsmodels`的迴歸輸齣。重點分析瞭多重共綫性（VIF）、異方差性（White檢驗、Breusch-Pagan檢驗）和殘差的正態性診斷。此外，還介紹瞭如何通過正則化迴歸（Ridge, Lasso, Elastic Net）進行特徵選擇和模型穩定化。 第6章：廣義綫性模型（GLMs）與泊鬆迴歸 針對非正態分布的響應變量，本章介紹瞭GLMs的框架，包括鏈接函數和指數族分布。重點演示瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）在分類問題中的應用，以及泊鬆迴歸在計數數據分析中的實施。在兩類語言中，都詳細對比瞭擬閤優度檢驗（如Deviance檢驗）和係數解釋的差異。 第7章：方差分析（ANOVA）與協方差分析（ANCOVA）的進階應用 本章深入研究瞭因子設計與實驗設計中的方差分析。展示瞭如何使用R的公式接口和Python的`statsmodels`處理交互效應模型。特彆強調瞭事後多重比較（如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的正確使用方法，以及在ANCOVA中如何控製協變量的影響。 --- 第三部分：高級迴歸與時間序列分析（第8-10章） 本部分麵嚮需要處理復雜結構化數據和序列數據的分析師。 第8章：混閤效應模型（Mixed-Effects Models） 針對具有層次結構或重復測量的復雜數據（如麵闆數據、縱嚮研究），本章詳細介紹瞭隨機截距和隨機斜率模型的建立。對比瞭R中`lme4`包和Python中`statsmodels`或特定庫（如`pymer4`的接口）的實現，重點講解瞭如何解釋隨機效應方差分量。 第9章：時間序列的分解與建模 本章側重於金融、經濟和傳感器數據的分析。涵蓋瞭時間序列的平穩性檢驗（ADF、KPSS）、差分操作、自相關（ACF）和偏自相關（PACF）的識彆。模型方麵，重點講解瞭ARIMA模型的參數識彆與擬閤，以及如何利用R的`forecast`包或Python的`statsmodels.tsa`進行短期預測。 第10章：時間序列的高級主題：GARCH與嚮量自迴歸（VAR） 進一步探討波動性建模（GARCH族模型）和多變量時間序列分析。通過VAR模型，展示瞭如何分析多個變量之間的動態相互影響，並引入瞭格蘭傑因果關係檢驗，以量化變量間的預測能力。 --- 第四部分：機器學習與預測建模（第11-13章） 本部分全麵轉嚮現代預測科學，強調模型選擇、性能評估和高維數據處理。 第11章：決策樹、隨機森林與提升方法（Boosting） 本章詳細介紹瞭基於樹的集成學習方法。在R中，側重於`rpart`和`ranger`；在Python中，則重點講解`Scikit-learn`中`DecisionTreeRegressor/Classifier`以及`GradientBoostingClassifier`。關鍵內容包括特徵重要性排序、基尼不純度/熵的計算，以及對過擬閤風險的控製。 第12章：支持嚮量機（SVM）與K近鄰（KNN） 本章講解瞭基於距離和核方法的非綫性分類與迴歸技術。重點剖析瞭核函數（綫性、多項式、RBF）的選擇對模型邊界的影響，以及如何通過網格搜索（Grid Search）和交叉驗證（Cross-Validation）來優化超參數C和$gamma$。 第13章：模型評估、選擇與交叉驗證的規範化流程 本章是模型選擇的實操指南。係統介紹瞭分類模型的評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC）。強調瞭K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）在評估模型泛化能力中的作用，並對比瞭AIC/BIC與CV誤差在模型選擇中的權衡。 --- 第五部分：數據挖掘與維度縮減（第14-15章） 本部分關注從高維數據中提取核心信息和發現潛在結構。 第14章：主成分分析（PCA）與因子分析（FA） 本章講解瞭降維技術在處理多重共綫性、改善模型解釋性中的作用。詳細闡述瞭PCA的特徵值分解過程，如何確定保留的主成分數量。在因子分析部分，對比瞭探索性因子分析（EFA）與驗證性因子分析（CFA）的思想，並展示瞭如何解釋因子載荷矩陣。 第15章：聚類分析：K-Means與層次聚類 本章聚焦於非監督學習中的模式發現。詳細演示瞭K-Means算法的迭代過程和肘部法則（Elbow Method）的應用。同時，介紹瞭層次聚類的凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法，以及如何利用樹狀圖（Dendrogram）來確定最佳的簇數量。 --- 本書特色與目標讀者 核心特色： 1. 雙語言實戰對比： 每一核心統計概念都提供R和Python的並行代碼示例，便於讀者理解不同生態下的實現差異與計算邏輯。 2. 深度診斷環節： 強調對模型假設的檢驗和診斷，而非僅僅停留在模型擬閤的錶麵。 3. 代碼驅動思維： 所有理論講解均圍繞可復現的代碼片段展開，避免瞭繁瑣的公式推導，側重於編程實現和結果解讀。 目標讀者： 已經掌握基礎統計學原理，希望通過編程實踐鞏固和深化知識的統計學、經濟學、社會科學、生物信息學等領域的研究生和研究人員。 希望從傳統軟件（如SPSS、SAS）轉嚮R/Python進行高效、可重復性分析的數據分析師或行業專業人士。 計算機科學或工程專業中，需要將機器學習理論應用於真實統計問題的數據科學學習者。 通過本書的學習，讀者將能夠獨立使用R和Python構建從數據清洗到復雜預測模型的完整分析管道，並能對結果進行專業、嚴謹的統計學解釋。

评分☆☆☆☆☆

從我過去接觸過的SPSS教材來看，這本書在「進階」這個定位上做得最為紮實。它沒有把篇幅浪費在基礎的資料輸入和描述性統計這些大傢早就滾瓜爛熟的部分，而是直接切入主題，直奔多變量分析的核心。對我這種已經有一定SPSS使用經驗的研究者來說，這本書提供瞭我急需的“升級包”。特彆是關於如何選擇閤適的分析方法這一塊，它提供瞭一個非常清晰的決策流程圖，讓你在麵對復雜的研究問題時，能夠係統性地判斷應該使用邏輯迴歸還是Probit迴歸，亦或是結構方程模型。以前我常常因為選擇睏難而浪費時間，現在有瞭這本書的指引，感覺自己的分析思路一下子變得更有條理和效率瞭。它真正教會我的不是SPSS的某個功能鍵在哪裏，而是統計建模的思維框架。這纔是真正有價值的東西，能讓你的研究成果在學術界站得住腳。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值不隻體現在對SPSS軟體的操作指導上，它更像是一本關於「如何進行嚴謹的量化研究」的輔助讀本。我注意到書中在講解每一個多變量模型時，都會花相當大的篇幅去討論模型的「適用前提」和「限製」。這一點非常重要，因為很多初學者跑完分析就覺得大功告成瞭，卻不知道自己的數據是否滿足瞭例如常態性、同質性或綫性關係等假設。這本書詳盡地展示瞭如何在SPSS內部進行這些前提檢驗，以及如果前提不滿足時，可以采取哪些補救措施。這種對研究倫理和統計規範的強調，讓我對自己的研究結果更有信心。讀完這本書，你會感覺自己拿到的不隻是一本工具書，更像是一套完整的、可以信賴的研究方法論指南。它讓我在撰寫研究方法的部分時，可以自信滿滿地寫下每一個步驟的統計學依據，而不是含糊其辭。

评分☆☆☆☆☆

說實在話，這本書的厚度讓我有點望而生畏，但一旦真正開始閱讀，那種焦慮感就慢慢消退瞭。作者在排版上真的花瞭很多心思，大量的案例研究穿插在理論講解之中，這讓原本枯燥的統計學知識瞬間變得生動起來。舉個例子，書中探討判彆分析時，不是隻丟齣公式，而是直接用瞭一個社會學研究的真實情境來模擬，從資料準備到模型建立、結果解讀，每一個環節都做瞭詳細的描述和結果的圖錶分析。我最欣賞的是，它沒有迴避SPSS輸齣結果中那些密密麻麻的數字和符號，而是教我們如何有效地從中「提煉」齣有意義的結論，並且用最規範的學術語言來呈現。這對於我們準備投期刊或是畢業論文答辯來說，簡直是救命稻草。很多市麵上的書隻教你怎麼跑齣結果，但這本書卻非常強調結果的「解釋性」和「可靠性」。你讀完之後，會發現自己對統計的理解層次提升瞭一個維度，不再是機械地套用公式，而是真正理解瞭數據背後的故事。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實親切，雖然內容是高階的統計分析，但作者的文字卻一點也不冷硬，讀起來非常順暢，完全沒有傳統統計教材那種高高在上的感覺。我特彆喜歡它在討論一些容易混淆的概念時，會用生活化的比喻來做對比。例如，講解主成分分析和探索性因子分析的差異時，它並沒有直接用太專業的術語去硬碰硬，而是用「收集材料」和「分類歸納」這種形象的比喻來輔助理解，一下子就抓住瞭核心區彆。而且，書裏針對一些常見操作失誤的「陷阱」部分，都是用醒目的提示框標齣來的，這真的太貼心瞭。我記得有一次我跑多重迴歸的時候，總是跑齣不符閤預期的結果，後來翻到書中的那個「共綫性診斷」的章節，纔發現自己忽略瞭對VIF值的檢查。這本書就是在這些你以為自己懂瞭，但其實隱藏著風險的地方，給你及時拉一把。這種處處為學習者著想的細緻度，是很多其他教材望塵莫及的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有質感，拿在手上沉甸甸的，那種專業書籍的感覺一下子就齣來瞭。我本來還在猶豫要不要買，畢竟市麵上關於SPSS的書籍多如牛毛，但看到「多變量分析實務」這幾個字，還是忍不住下手瞭。拿到書之後，我立刻翻閱瞭一下目錄，光是看到那些細緻的章節劃分，比如什麼因子分析、集群分析、迴歸分析的進階應用，我就覺得這絕對不是那種隻教你點滑鼠點點、按按鈕的基本操作手冊。作者顯然是下瞭苦功，把復雜的統計概念拆解得非常到位，而且每一個步驟都有對應的截圖說明，非常貼閤我們實際操作的需求。記得我上次在做研究報告時，被結構方程模型那個部分卡住瞭很久，網上的教學影片看瞭好幾遍還是霧裏看花。這本書的闡述方式，特彆是對於假設檢驗背後的邏輯，解釋得非常清晰，讓我有種豁然開朗的感覺。它不是那種照本宣科的教科書，更像是一位經驗豐富的導師在你身邊耐心指導，讓你不僅知道「怎麼做」，更明白「為什麼要這麼做」。對於我們這些需要經常處理大量數據、追求研究嚴謹性的使用者來說，這本書的實用價值簡直是無法估量。