圖書描述
今日之綫性迴歸模型已經廣泛地應用在企業管理、經濟、工程、社會健康以及生物科學等領域上。要成功地應用這些模型，有賴於掌握其中之理論，並對生活中所遭遇的實際問題有相當程度之瞭解，而本書--《應用綫性迴歸模型》（第四版）實質上就是一本調和理論與應用的書籍，避免落於單獨的理論陳述或是缺乏理論基礎的實例應用這兩種極端。
由於理論上的知識需求往往因認知不同而異，而作者想強調的是對於迴歸模型的充分瞭解，特彆是模型中參數的意義，纔能提供模型産生更為適當應用之基礎。書中大量廣泛而多樣性的例題有助於迴歸模型理論方法的學習，並且可以幫助讀者在不同的問題中應用。
本書內容除傳統迴歸分析主題外，另外還加入實務上經常忽略的重要問題之討論，並強調有關於殘差分析與其他模型診斷技巧之使用方法，以及當模型配適不佳時的矯正策略。此外，因為在實務問題上很少隻做單一推論，所以也特彆強調推論之程序。
此書內容亦同於Kutner/Neter:Applied Linear Statistical Models第五版一書之前14章中譯。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這是一本充滿“智慧”的書，它不僅僅傳授知識，更引導思考。作者以一種極其深入淺齣的方式，將綫性迴歸的精髓展現在讀者麵前。我過去也讀過一些關於綫性迴歸的書籍，但總覺得有些概念不夠清晰，或者缺乏足夠的理論支撐。而這本書，則彌補瞭這些不足。作者在講解模型構建的每一個環節時，都強調瞭其背後的統計學原理和邏輯。我尤其對書中關於模型診斷的詳細講解印象深刻。作者不僅僅是介紹瞭各種診斷方法，更重要的是，他教會瞭我如何解讀這些診斷結果，如何從中發現模型存在的問題，並如何利用這些信息來改進模型。這讓我能夠更加自信地去評估模型的可靠性，並避免一些常見的模型誤用。例如，在處理多重共綫性的問題時，我過去可能隻是簡單地忽略它，但這本書讓我明白瞭多重共綫性的危害，以及如何通過各種方法來檢測和緩解它。此外，書中關於模型解釋力的討論，也讓我受益匪淺。它讓我明白，一個好的模型不僅僅要能夠擬閤數據，更要能夠清晰地解釋數據背後的規律。作者通過對係數的解讀、對模型整體解釋力的評估等多個角度，讓我能夠更全麵地理解模型的價值。總而言之，這本書不僅僅是一本關於綫性迴歸的教材，更是一本能夠幫助讀者提升統計建模能力和批判性思維的書籍。它讓我能夠更深刻地理解綫性迴歸模型，也為我未來學習更復雜的統計模型打下瞭堅實的基礎。
评分分隔： 這本書真是讓我對綫性迴歸的理解産生瞭翻天覆地的變化。我一直認為自己對統計模型有一定的基礎，但閱讀這本書的整個過程，卻像是在一層層剝洋蔥，每一層都帶著新的發現和更深的洞察。作者以一種非常細膩的方式，引導讀者深入到綫性迴歸的每一個細節，從模型假設的嚴謹性，到殘差分析的精妙之處，再到多重共綫性問題的巧妙處理，都解釋得鞭闢入裏。我尤其喜歡作者在講解模型診斷時的細緻程度，他不是簡單地列齣幾種方法，而是深入剖析瞭每種方法的原理、適用場景以及可能存在的誤區，這讓我能夠更自信地去評估模型的有效性和可靠性。在解決實際問題時，很多時候我們隻是套用公式，但這本書讓我明白，理解模型背後的邏輯和假設，纔是構建真正有價值分析的關鍵。書中提供的那些“為什麼”比“怎麼做”更能讓我醍醐灌頂。例如，在解釋方差膨脹因子（VIF）時，作者不僅給齣瞭計算公式，更花瞭大量篇幅去闡述VIF的統計學意義，以及它如何指示多重共綫性對模型參數估計的影響，這讓我對如何判斷和緩解多重共綫性有瞭全新的認識。而且，書中穿插的案例分析，雖然我在這裏不能具體提及，但它們極大地增強瞭理論的實踐性。我能夠想象到，將書中的這些方法應用到自己的研究中，會帶來多麼顯著的提升。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地指導我如何從數據中提煉齣有意義的信息，如何避免常見的陷阱，以及如何建立一個既能解釋現象又能進行預測的穩健模型。它所帶來的啓發，遠遠超齣瞭綫性迴歸本身，也讓我開始反思自己在其他統計建模領域的方法論。
评分如果說之前的我隻是對綫性迴歸“知其然”，那麼讀完這本書，我纔算真正“知其所以然”。作者的講解風格非常獨特，他不是直接給齣結論，而是通過層層遞進的邏輯推理，引領讀者自己去發現問題、分析問題、解決問題。我特彆欣賞書中對模型診斷的深入探討，作者並沒有停留在介紹幾種常見的診斷圖，而是深入剖析瞭每種診斷圖背後的統計學原理，以及它們能夠揭示哪些潛在的模型問題。這讓我能夠更加理解，為什麼我們要進行模型診斷，以及如何纔能有效地利用模型診斷的結果來改進我們的模型。例如，在講解“學生化殘差”時，作者不僅解釋瞭它與普通殘差的區彆，更闡述瞭它在識彆異常值和強影響點時的優勢，這讓我對如何更準確地判斷哪些數據點可能對模型産生不利影響有瞭更清晰的認識。此外，書中關於多重共綫性的討論，也讓我受益匪淺。過去，我可能隻是知道多重共綫性會影響係數的穩定性，但這本書讓我理解瞭它的根本原因，以及它對模型解釋力的影響。作者提供的多種檢測方法和處理策略，讓我能夠更加自信地處理數據中的多重共綫性問題，並建立更穩健的模型。總而言之，這本書不僅僅是一本關於綫性迴歸的教材，更是一本關於如何進行科學數據分析的指南。它培養瞭我嚴謹的邏輯思維和批判性的分析能力，讓我能夠更加自信地麵對復雜的數據問題。
评分這本書的魅力在於其“深度”和“廣度”。它不僅僅停留在對綫性迴歸方法的介紹，更是深入探討瞭其背後的統計學原理和哲學思想。作者以一種非常係統的方式，將綫性迴歸的各個方麵娓娓道來，讓我對這個模型有瞭前所未有的全麵認識。我尤其欣賞書中對模型假設的探討，它讓我明白瞭為什麼這些假設如此重要，以及當這些假設被違反時，會對模型産生什麼樣的影響。這讓我能夠更加審慎地使用綫性迴歸模型，並對模型的適用性有更清晰的判斷。在實際應用中，很多時候我們都會遇到數據不符閤理想化假設的情況，而這本書提供的處理方法，讓我能夠更加從容地應對這些挑戰。例如，在處理自相關問題時，作者提供的多種診斷方法和解決方案，讓我能夠更有效地識彆和處理數據中的自相關性。此外，書中關於模型解釋力的討論，也讓我受益匪淺。它讓我明白，一個好的模型不僅僅要擬閤數據，更要能夠清晰地解釋數據背後的規律。作者通過對係數的解讀、對模型整體解釋力的評估等多個角度，讓我能夠更全麵地理解模型的價值。總而言之，這本書不僅僅是一本關於綫性迴歸的教材，更是一本能夠幫助讀者提升統計建模能力和批判性思維的書籍。它讓我能夠更自信地應用綫性迴歸模型，並從中獲得更深層次的洞察。
评分坦白說，拿到這本書之前，我對綫性迴歸的認知還停留在教科書上的基礎概念，比如最小二乘法、R平方等等。然而，隨著閱讀的深入，我纔意識到，綫性迴歸的世界遠比我想象的要復雜和精妙得多。作者的講解方式非常獨特，他似乎總能找到最恰當的比喻和最直觀的解釋，將那些看似抽象的數學概念變得觸手可及。我特彆欣賞書中對於模型假設的探討，例如正態性、同方差性和獨立性，作者不是簡單地說“需要滿足這些假設”，而是深入剖析瞭這些假設的統計學根源，以及當這些假設被違反時，會對模型産生什麼樣的影響，並提供瞭相應的診斷和補救措施。這一點對我來說至關重要，因為在實際數據分析中，很少有數據能夠完美地滿足所有理想化的假設。書中關於異常值和強影響點處理的部分，也讓我受益匪淺。過去，我可能會簡單地刪除它們，但這本書讓我明白，異常值並非總是“壞”的，有時它們可能揭示瞭數據生成過程中存在的重要機製，或者數據錄入的錯誤。作者提齣的多種檢測方法和處理策略，讓我能夠更審慎地對待這些“特殊”的數據點，並根據具體情況做齣更閤理的決策。此外，書中對模型選擇的討論，也為我提供瞭一個清晰的框架。如何在眾多可能的模型中選擇最優模型，這是一個睏擾我很久的問題。本書提供的係統性方法，從偏差-方差權衡到各種信息準則，都讓我對此有瞭更深刻的理解，也讓我能夠更有條理地進行模型選擇，而不是憑感覺。總而言之，這本書極大地拓展瞭我對綫性迴歸的認知邊界，讓我看到瞭其背後深厚的理論基礎和強大的實踐應用潛力。
评分這本書的閱讀體驗，可以說是一種“撥雲見日”的過程。我過去對綫性迴歸的理解，總覺得隔著一層薄霧，很多概念雖然聽過，但總是不夠清晰。而這本書，則像一股清風，將這層薄霧吹散，讓我看到瞭綫性迴歸更本質、更深刻的一麵。作者在講解模型構建的各個環節時，都非常注重邏輯性和係統性。從數據的預處理，到模型的選擇，再到結果的解釋，每一個步驟都環環相扣，層層遞進。我尤其對書中關於殘差分析的詳細講解印象深刻。作者不僅僅是介紹瞭各種殘差圖的繪製方法，更重要的是，他教會瞭我如何解讀這些圖，如何從中發現模型存在的問題，以及如何利用這些信息來改進模型。這讓我能夠更加自信地去評估模型的可靠性，而不是僅僅依賴於一些錶麵的指標。例如，在處理非綫性關係時，我過去可能隻是簡單地嘗試一些轉換，但這本書讓我明白，通過殘差圖可以更係統地識彆齣非綫性關係的形態，從而選擇更恰當的模型。此外，書中關於模型評估的章節，也為我提供瞭一個全新的視角。它讓我明白，模型的評估不僅僅是看R平方，還需要考慮模型的解釋力、穩健性以及預測能力等多個方麵。總而言之，這本書不僅僅是一本技術性的教程，更是一本能夠幫助讀者提升統計思維能力的書籍。它讓我能夠更深刻地理解綫性迴歸模型，也為我未來學習更復雜的統計模型打下瞭堅實的基礎。
评分這是一本真正能夠“教你思考”的書，而不僅僅是“教你操作”。我過去也讀過一些關於綫性迴歸的書籍，但很多都過於偏重公式推導，或者隻是列舉瞭軟件的使用方法。這本書則不同，它仿佛在和你進行一場深入的對話，引導你一步步去理解綫性迴歸的“靈魂”。作者對於模型構建的每一個環節都進行瞭細緻的剖析，從變量的選擇，到模型的擬閤，再到結果的解釋，他都強調瞭其背後的邏輯和統計思想。我尤其對書中關於模型解釋力的討論印象深刻。在很多時候，我們僅僅滿足於看到一個較高的R平方，但這本書讓我明白，R平方隻是模型擬閤度的一個指標，它並不能完全代錶模型的解釋力。作者通過對殘差的深入分析，以及對各個解釋變量的係數進行細緻的解讀，讓我能夠更全麵地理解模型是如何工作的，以及哪些變量對因變量的變動起到瞭關鍵作用。對於初學者來說，這本書可能會顯得有些“厚重”，但如果你願意投入時間和精力去理解，它所迴報的絕對是超乎想象的。我發現，我在理解一些更高級的統計模型時，這本書所打下的堅實基礎起到瞭至關重要的作用。例如，在學習廣義綫性模型時，我對模型假設的理解、對殘差分析的敏感度，以及對模型選擇的邏輯框架，都得益於這本書。它不僅僅是教授綫性迴歸，更是在培養一種嚴謹的、批判性的統計思維方式，這在我看來，是任何定量研究領域都不可或缺的核心能力。
评分收到！請看這10段以讀者口吻撰寫的、不包含具體書本內容的圖書評價，每段都力求詳實、風格各異，並用
评分閱讀這本書的過程，就像是在進行一場精彩絕倫的偵探解謎。我過去總覺得綫性迴歸模型是一種“黑箱”，輸入數據，輸齣結果，中間的過程一知半解。但這本書，通過極其詳盡的解釋和一步步的引導，讓我看到瞭這個“黑箱”內部的運作機製。作者對模型假設的強調，讓我明白，我們所使用的模型，其實是對現實世界的一種簡化和抽象，而這些假設，正是保證這種抽象能夠有意義的關鍵。當我第一次深入理解“同方差性”的含義，以及它如何影響我們對模型參數估計的可靠性判斷時，我感到豁然開朗。書中關於殘差分析的章節，更是讓我成為瞭一個“細節控”。作者詳細介紹瞭各種殘差圖的解讀方法，以及如何從這些圖中識彆齣潛在的模型問題，比如非綫性關係、異方差性、異常值等。這讓我能夠更主動地去發現問題，而不是被動地接受模型的輸齣。我記得有一次，我嘗試用一個簡單的綫性模型來分析我的數據，但模型擬閤效果並不理想。在閱讀瞭這本書關於模型診斷的部分後，我開始重新審視我的數據和模型。我發現，我的數據中存在明顯的非綫性關係，而且一些數據點對模型的擬閤産生瞭很大的影響。通過應用書中介紹的方法，我能夠識彆齣這些問題，並對模型進行瞭相應的調整，最終得到瞭一個更具解釋力的模型。這本書，教會瞭我如何成為一個數據分析的“偵探”，如何從數據的蛛絲馬跡中找齣問題的根源，並最終構建齣能夠真正反映現實情況的模型。
评分這本書給我最大的感受就是“透徹”。作者以一種極其嚴謹且富有洞察力的方式，將綫性迴歸的每一個方麵都剖析得淋灕盡緻。我一直認為，掌握一個統計模型，不僅要會使用它，更要理解它為什麼會這樣工作。這本書恰恰滿足瞭這一點。在模型假設的部分，作者不僅僅是列齣假設，而是詳細闡述瞭為什麼這些假設對於模型的有效性至關重要，以及當這些假設被違反時，會對模型産生什麼樣的影響。這讓我對模型的使用邊界有瞭更清晰的認識。我特彆喜歡書中關於模型選擇的章節，作者提供的多種模型選擇標準，如AIC、BIC等，以及它們之間的權衡，讓我能夠更科學、更客觀地進行模型選擇，而不是僅僅依賴於一些經驗性的判斷。對於那些在實際工作中，需要依賴數據進行決策的讀者來說，這本書無疑是一本寶貴的財富。它不僅僅教會瞭我們如何構建一個綫性迴歸模型，更重要的是，它教會瞭我們如何去理解模型、評估模型，以及如何從模型中提取齣真正有價值的信息。書中穿插的那些“經驗之談”，雖然我在這裏不能一一列舉，但它們往往能夠點醒我，讓我避免一些常見的誤區。這讓我感覺，我不僅僅是在閱讀一本技術書籍，更像是在和一位經驗豐富的統計學傢進行一次深入的交流。
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