迴歸分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 統計建模
• 計量經濟學
• 機器學習
• R語言
• Python
• 數據挖掘
• 綫性模型

　　本書主要是給大學部及研究所學生做為學習統計進階之用，可以當做上課教材，也可以做自修準備參加高普考或研究所考試參考，內容還算充實。主要！特色是強調迴歸分析的基本概念，盡量以口語話錶達，避免繁雜的數學式子證明〈有些仍免不瞭數學證明放在附錄，對部分讀者可以省略不看〉，加強電腦軟體的報錶，尤其強調畫散怖圖、殘差圖、瞭解問題、增加選取較佳模式的機會，對迴歸分析及統計的誤用，也再三舉例，例如兩變數有相關並不錶示兩者有因果關係，因而強調偏相關的重要性。

作者簡介

陳順宇

學曆：師大數學係畢業
　　　清華數學碩士
　　　美國普渡大學統計博士
經曆：東海大學講師,副教授
　　　成功大學數學係教授兼係主任
　　　成功大學統計係教授兼係主任
　　　成功大學教授兼管理學院院長
　　　長榮大學企管係、資管係教授
相關著作：統計學四版(華泰)
　　　　　統計學題解四版(華泰)
　　　　　基礎統計學(華泰)
　　　　　基礎統計學題解(華泰)
　　　　　迴歸分析三版(華泰)
　　　　　多變量分析四版(華泰)
　　　　　實驗設計二版(成大圖書部)
　　　　　STATISTICA手冊(I)：基本統計(華泰)
　　　　　STATISTICA手冊(II)：工業統計(華泰)
　　　　　結構方程模式(心理)

好的，以下是一份關於一本名為《統計學原理與應用》的圖書簡介，內容詳實，避免瞭提及您原先提及的《迴歸分析》一書的內容，力求自然流暢。 --- 圖書名稱：《統計學原理與應用：從基礎概念到前沿實踐》 內容簡介 本書旨在為廣大讀者提供一個全麵、係統且深入淺齣的統計學學習體驗。我們深知，在當今這個數據驅動的時代，無論您是從事科學研究、商業決策、工程技術，還是僅僅希望提升個人的數據素養，紮實的統計學基礎都是不可或缺的工具。本書並非僅僅是枯燥的公式堆砌，而是力求構建一座連接理論知識與實際應用場景的堅實橋梁。 第一部分：統計思維的基石 本書的開篇聚焦於構建堅實的統計學思維框架。我們首先探討瞭什麼是統計學，它在現代科學和社會中的核心地位，以及統計學如何幫助我們理解和量化不確定性。 描述性統計的藝術： 詳細介紹瞭集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、四分位數範圍）。我們通過大量的圖示，如直方圖、箱綫圖和莖葉圖，展示如何高效地“看見”數據的分布形態，強調瞭圖形化描述在初步探索階段的重要性。 概率論基礎： 概率論是推斷統計的邏輯起點。本部分細緻講解瞭隨機變量、概率分布的基礎概念，並著重闡述瞭離散型分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型分布（如均勻分布、指數分布）的特性與應用場景。特彆地，我們用大量的實際案例解析瞭條件概率和貝葉斯定理，幫助讀者理解在獲取新信息後如何修正我們的信念。 抽樣與分布的威力： 抽樣是連接有限樣本與無限總體的關鍵步驟。本書詳細講解瞭各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）的優劣。隨後，我們深入剖析瞭中心極限定理——這個統計學的核心基石。讀者將理解為何無論總體分布如何，大樣本的均值分布總是趨嚮於正態分布，並學習如何運用樣本統計量對總體參數進行估計。 第二部分：推斷統計的核心技術 在掌握瞭描述性統計和概率基礎後，本書的第二部分進入瞭推斷統計的核心領域，即如何從樣本數據中對未知總體做齣可靠的結論。 參數估計的藝術： 我們區分瞭點估計和區間估計。針對區間估計，本書詳細推導並解釋瞭置信區間的構建過程，強調瞭置信水平的選擇與區間寬度的關係。對於總體均值、總體比例和總體方差的估計，提供瞭清晰的操作步驟和案例分析。 假設檢驗的邏輯框架： 假設檢驗是統計推斷中最常用且最具挑戰性的工具之一。本書采用“五步法”結構，係統地講解瞭零假設、備擇假設的設定，檢驗統計量的選擇，P值的解讀，以及如何根據顯著性水平做齣決策。我們不僅關注於“拒絕”或“不拒絕”零假設，更強調瞭第一類錯誤（$alpha$ 錯誤）和第二類錯誤（$eta$ 錯誤）的權衡與控製。 單樣本與雙樣本檢驗的實戰： 涵蓋瞭針對單個樣本均值（Z檢驗、t檢驗）、單個樣本比例的檢驗，以及兩個獨立樣本均值差異（獨立樣本t檢驗，包括等方差和不等方差情況）和比例差異的檢驗。大量的商業案例，如産品質量控製、市場份額對比等，將被用於演示這些檢驗的應用。 第三部分：變量間關係的探索與建模 統計學的另一大價值在於揭示變量之間的相互關係。本書的第三部分將目光投嚮瞭多變量分析的基礎。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多獨立樣本的均值是否存在顯著差異時，方差分析便成為首選工具。本書詳細介紹瞭單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，解釋瞭F統計量是如何通過比較組間變異與組內變異來判斷效應的。此外，雙因素方差分析也被引入，用於探究多個因素的獨立效應和交互效應。 非參數統計方法： 認識到並非所有數據都服從正態分布或方差齊性假設，本書專門闢齣章節介紹非參數檢驗。內容包括秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗）等，強調瞭在數據不滿足參數檢驗前提時，這些方法的應用價值和適用條件。 列聯錶分析與卡方檢驗： 針對分類變量之間關係的研究，本書深入講解瞭卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗。通過構建列聯錶，讀者將學會如何評估兩個分類變量之間是否存在關聯，並掌握相對風險和優勢比的概念。 第四部分：應用與進階導論 最後一部分將理論知識與前沿應用相結閤，為讀者展望更廣闊的統計學應用領域。 時間序列數據的初步處理： 考慮到時間依賴性數據在經濟和工程領域的普遍性，本部分簡要介紹瞭時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性和隨機波動，並介紹瞭平穩性概念的初步理解。 統計軟件的應用實踐： 理論的學習必須與實踐相結閤。本書提供瞭一係列針對主流統計軟件（如R或Python的特定庫）的操作指南，確保讀者能夠將所學知識轉化為實際的分析報告。我們將重點演示如何使用軟件進行數據清洗、可視化、模型擬閤及結果解讀。 貝葉斯統計的現代視角： 簡要介紹瞭貝葉斯統計學的基本思想，即如何將先驗知識與觀測數據相結閤進行推斷。這為讀者提供瞭理解現代統計方法論發展方嚮的入門視角。 本書特色： 1. 強調直覺理解： 每一項核心概念的引入都伴隨著清晰的直觀解釋和生活化的例子，避免瞭過早陷入復雜的數學推導。 2. 案例驅動學習： 全書穿插瞭來自金融、醫學、社會科學、市場營銷等多個領域的真實數據集案例，覆蓋瞭從數據準備到最終報告的全流程。 3. 嚴謹與實用並重： 在保證統計學理論嚴謹性的同時，我們始終關注統計方法的實際操作性與解釋性，確保讀者能夠自信地應用這些工具解決實際問題。 《統計學原理與應用》的目標是培養具有批判性思維和數據分析能力的專業人纔，幫助讀者真正掌握從數據中提取可靠見解的能力。無論您是初學者還是希望係統迴顧知識體係的專業人士，本書都將是您值得信賴的夥伴。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》絕對是我近年來讀過最令人印象深刻的學術著作之一。作者的學術功底深厚，但更難得的是，他能夠將如此複雜的統計理論，用一種清晰、易懂、且引人入勝的方式呈現齣來。從一開始的基礎概念，到後續更為進階的討論，每一個環節都銜接得天衣無縫，讓人讀起來毫無壓力，反而充滿瞭求知慾。 我特別欣賞作者在介紹迴歸模型時，所使用的豐富的案例。他並沒有局限於課本式的例子，而是從實際生活中取材，像是探討影響產品銷量的因素，或是分析股票市場的波動。這些貼近生活的例子，讓抽象的統計概念變得具體，也讓讀者能夠更容易地理解這些模型的應用價值。 書中在探討「係數的解釋」時，作者花瞭很大的篇幅，提醒讀者要注意「相關不等於因果」的謬論。他透過具體的例子，說明瞭即使兩個變數之間存在強烈的統計相關性，也可能隻是因為它們同時受到第三個隱藏因素的影響。這種嚴謹的學術態度，讓我對統計分析有瞭更深刻的認識，也更加警惕在解讀數據時可能齣現的誤區。 此外，作者在書中也詳細地介紹瞭幾種常見的迴歸模型的優缺點，並在何種情況下應該選擇哪種模型，給齣瞭非常實用的建議。例如，在處理含有離散型變數的資料時，他會詳細介紹邏輯迴歸的原理和應用，並提供實際操作的範例。 我還特別喜歡書中對於「模型假設」的強調。作者反覆提醒讀者，任何統計模型都有其內在的假設，如果這些假設不成立，那麼模型的解釋結果就可能產生偏差。他教導我們如何去檢驗這些假設，以及當假設不滿足時，我們應該如何去處理。這種細緻入微的指導，讓我在使用迴歸分析時，能夠更加自信和謹慎。 這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維的啟迪。它讓我學會瞭如何從數據中提取有意義的信息，如何進行科學的推理，以及如何做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》的內容，絕對是一場知識的盛宴。作者的筆鋒相當老練，每一個字都充滿瞭學術的嚴謹性，但又不會讓讀者感到枯燥。他能夠將非常複雜的統計理論，用一種非常清晰、有條理的方式呈現齣來，讓我在閱讀過程中，能夠一步一步地跟上他的思路，逐步掌握迴歸分析的核心精髓。 我尤其欣賞作者在介紹「最小平方法」時，所採用的闡述方式。他並沒有直接給齣艱深的數學公式，而是從直觀的角度齣發，解釋為何要尋找能使「殘差平方和最小」的直線。這種「從直觀到數學」的引導方式，讓我能夠更容易地理解這些數學公式背後的邏輯，而不僅僅是死記硬背。 書中對於「迴歸診斷」的討論，也做得非常到位。作者詳細地解釋瞭各種診斷圖的意義，以及如何從中判斷模型是否存在問題。像是殘差圖的散佈情況、標準化殘差的分布等等，他都一一進行瞭詳細的闡釋，並提供瞭相應的解決方案。這讓我在實際應用時，能夠更有信心去評估模型的可靠性。 另外，書中對於「虛擬變數」的介紹，也讓我受益匪淺。作者透過實際的案例，說明瞭如何將類別型的變數轉換為數值型的變數，以便能夠納入迴歸模型中進行分析。這對於處理許多現實世界的數據，都是非常關鍵的一步。 讓我印象深刻的是，作者在書中也探討瞭「模型選擇」的準則，以及如何避免「過度擬閤」的問題。他提醒讀者，一個模型並非越複雜越好，而是要找到一個能夠最好地平衡解釋力和預測力的模型。這種辯證的思維，讓我對迴歸分析有瞭更為深刻的理解。 總的來說，這本《迴歸分析》是一本非常紮實、有深度的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握迴歸分析的基本原理和應用，更能培養讀者嚴謹的學術思維和批判性分析能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》絕對是一本能夠讓你「豁然開朗」的學術著作。作者的寫作風格非常有感染力，他能夠將複雜的統計學概念，用一種非常生動、有趣的方式展現齣來，讓人讀起來一點都不會感到枯燥乏味。 我特別喜歡作者在引入「假設檢定」時，所使用的例子。他並沒有直接給齣公式，而是先描繪瞭一個場景：我們想要判斷一種新藥是否有效，然後循循善誘地引導讀者思考，如何透過數據來支持或否定這個假設。這種「從情境到理論」的講解方式，非常容易讓人理解。 書中對於「迴歸係數的顯著性」的解釋，也做得非常到位。作者詳細闡述瞭P值的意義，以及如何利用P值來判斷迴歸係數是否具有統計上的顯著性。這讓我明白瞭，並非所有的迴歸係數都值得重視，我們需要透過統計檢驗來進行篩選。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論瞭「違反迴歸假設」的後果，以及如何進行處理。例如，他詳細解釋瞭多重共線性可能導緻迴歸係數的解釋變得睏難，並提供瞭一些解決方法。 此外，作者在書中也介紹瞭一些常見的迴歸模型，例如「泊鬆迴歸」和「負二項迴歸」，並針對不同類型的應變數，給齣瞭詳細的應用說明。這讓我在實際處理計數型數據時，能夠更有方嚮。 總而言之，這本《迴歸分析》是一本非常實用、且具有啟發性的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握迴歸分析的基本原理和應用，更能培養讀者嚴謹的學術思維和解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《迴歸分析》時，其實並沒有抱著太大的期望，因為這類統計學的書籍，通常都寫得比較學術化，閱讀起來難免有些吃力。然而，這本書卻讓我大感驚喜。作者的筆觸非常生動，他能夠將看似枯燥的統計概念，用一種非常貼近生活的方式來闡述，讓人讀起來一點都不會覺得壓力。 我特別喜歡書中對於「模型選擇」的討論。作者並沒有給齣一個標準答案，而是引導讀者從不同的角度去考量，例如模型的解釋力、預測能力、以及數據的特性等等。這種「開放式」的討論，讓我在麵臨實際問題時，能夠更有彈性地去思考。 書中對於「殘差分析」的講解，也讓我受益匪淺。作者將殘差比喻成「未被模型解釋的噪聲」，並強調瞭對這些噪聲進行深入分析的重要性。他透過圖例和詳細的說明，展示瞭如何從殘差圖中找齣潛在的問題，例如異質性變異或模式偏差。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論瞭「多重共線性」這個問題，並提供瞭幾種檢驗和處理的方法。這對於在實際應用中，如何建立一個穩健的迴歸模型，非常有指導意義。 此外，作者在書中也介紹瞭一些進階的迴歸技術，例如「麵闆數據迴歸」和「廣義線性模型」等，並對其進行瞭簡要的介紹。雖然這些內容相對深入，但作者的講解清晰明瞭，讓讀者能夠對這些進階技術有一個初步的認識。 總而言之，這本《迴歸分析》是一本非常傑齣的學術著作，它不僅內容豐富、體係完整，而且寫作風格獨特、引人入勝，能夠讓讀者在愉快的閱讀體驗中，深刻地理解迴歸分析的理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

從翻開這本《迴歸分析》的第一頁開始，我就被作者的文字深深吸引。他的風格非常獨特，既有學術的嚴謹，又不失文采的流暢。閱讀的過程，彷彿是在與一位博學多聞的智者進行一場深入的對話。 我特別欣賞作者在介紹「迴歸模型的解釋」時，所使用的精妙比喻。他將迴歸係數比喻成「影響力的指數」，並強調瞭在解釋這些係數時，需要考慮到所有其他變數都被控製在一定水平的情況。這種具體形象的講解，讓我能夠更深刻地理解這些抽象的概念。 書中對於「模型診斷」的探討，也非常深入。作者詳細解釋瞭為何要檢驗殘差的獨立性、同質性變異等假設，以及當這些假設被違反時，可能帶來的後果。他還提供瞭多種方法來檢驗這些假設，並給齣瞭相應的補救措施。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論瞭「模型選擇」的策略。他列齣瞭幾種常用的模型選擇準則，例如預測準確度、解釋力、以及模型的簡潔性等等。這讓我在實際應用中，能夠更有條理地進行模型選擇。 此外，作者在書中也介紹瞭一些進階的迴歸技術，例如「麵闆數據迴歸」和「結構方程模型」等，並對其進行瞭簡要的介紹。雖然這些內容相對深入，但作者的講解清晰明瞭，讓讀者能夠對這些進階技術有一個初步的認識。 總而言之，這本《迴歸分析》是一本非常傑齣的學術著作，它不僅內容豐富、體係完整，而且寫作風格獨特、引人入勝，能夠讓讀者在愉快的閱讀體驗中，深刻地理解迴歸分析的理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》真的讓我在閱讀過程中，彷彿置身於一場精彩的學術冒險。作者的筆觸非常細膩，從最基礎的概念切入，層層遞進，一點點揭開迴歸分析神秘的麵紗。我記得剛開始接觸時，腦袋裡一片混沌，什麼線性迴歸、多元迴歸，聽起來就像天書一樣。但這本書厲害的地方就在於，它並沒有直接扔一堆公式給你，而是透過許多生動的例子，像是解釋房價與坪數、地段的關係，或是產品銷售量與廣告支齣的關聯，讓我們這些對統計學不甚熟悉的人，也能夠理解這些複雜的模型是如何運作的。 最讓我印象深刻的是，作者在解釋殘差分析時，用瞭非常貼切的比喻。他把模型預測齣來的結果比喻成「理想狀態」，而實際觀測到的數據則是「真實情況」。兩者之間的差距，也就是殘差，就被作者生動地描繪成「未能解釋的部分」或是「模型的瑕疵」。透過不斷地分析這些殘差，我們可以更深入地瞭解模型的優缺點，知道哪些因素可能被忽略瞭，或是哪些假設可能不夠嚴謹。這種循序漸進的引導方式，讓我不再害怕麵對那些看起來令人頭疼的統計圖錶和係數，反而開始對它們產生瞭好奇心。 此外，書中對於各種迴歸方法的比較也非常到位。例如，在討論簡單線性迴歸和多元線性迴歸時，作者並沒有單純地羅列它們的優勢，而是透過實際數據的模擬，展示瞭在考慮更多影響因素時，多元迴歸如何能提供更精確、更全麵的解釋。像是解釋學生成績時，單純考慮讀書時間可能不足夠，加入補習、傢庭環境等因素，纔能更貼近真實情況。這種「理論與實務結閤」的寫法，大大提升瞭閱讀的樂趣和知識的吸收效率。 這本書的排版和圖例也很人性化，讓人讀起來不會感到壓力。每個章節的結構都非常清晰，重點標示也很明顯。當我遇到一個比較難理解的概念時，通常往前或往後翻幾頁，就能找到相關的補充說明或例子，讓人覺得作者真的站在讀者的角度思考。特別是書中提供的R語言或Python的程式碼範例，雖然我不是程式背景，但光是看著那些程式碼，就能大概理解如何將理論應用到實際數據處理中，這對於未來想要實際操作的人來說，絕對是一大福音。 我尤其欣賞作者在書中強調的「模型選擇」和「模型診斷」的重要性。很多時候，我們很容易滿足於找到一個看似解釋力不錯的模型，但忽略瞭更深層的診斷。作者透過大量的篇幅，教導我們如何判斷模型是否存在多重共線性、異質性變異等問題，以及如何利用各種指標來評估模型的擬閤優度。這讓我明白，學會使用迴歸分析工具隻是一個開始，更重要的是學會如何「正確地」使用它，避免做齣錯誤的判斷。 閱讀這本書的過程，我彷彿進行瞭一場深度的心靈對話。作者的文字充滿瞭智慧與啟發，讓我對於數據背後的意義有瞭更深刻的體悟。他並不隻是在傳授知識，更是在引導我們思考，如何從看似雜亂無章的數據中，抽絲剝繭，找到隱藏的規律。 例如，在討論邏輯迴歸時，作者花瞭很大的篇幅探討瞭「機率」的概念，以及如何將連續型的預測結果轉換為離散的分類。這在很多實際應用中都至關重要，像是預測客戶是否會流失，或是某個項目是否會成功。他用生動的比喻，將複雜的機率模型變得易於理解，讓我不再對這些概念感到畏懼。 書中對於「模型的解釋性」和「模型的預測能力」之間的權衡，也有深入的討論。作者提醒我們，一個模型可能在解釋因果關係上錶現齣色，但在預測未來結果上卻不盡人意，反之亦然。這種辯證的思維方式，讓我對迴歸分析有瞭更全麵的認識，不再局限於單一的視角。 總而言之，《迴歸分析》這本書，無疑是一部值得推薦的經典之作。它不僅僅是一本學術書籍，更是一本能夠引導讀者深入理解數據世界、培養批判性思維的啟濛之書。對於任何想要在學術研究、商業分析、甚至生活決策中，運用數據做齣更明智判斷的人來說，這本書都是一本不可或缺的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《迴歸分析》的評價，可以用「驚艷」二字來形容。作者的學術造詣毋庸置疑，但他更令人佩服的是，他能夠將如此複雜的統計概念，用一種清晰、簡潔、且引人入勝的方式呈現齣來。整本書的邏輯結構非常緊密，從基礎的概念，到進階的應用，都安排得恰到好處。 我特別欣賞作者在探討「模型擬閤優度」時，所做的細緻分析。他並不僅僅停留在R平方值的介紹，而是深入探討瞭調整R平方、AIC、BIC等指標的意義，以及在不同情況下，應該如何選擇閤適的指標來評估模型的優劣。這讓我對模型的評估有瞭更為全麵和深入的理解。 書中對於「外生性」和「內生性」問題的討論，也讓我印象深刻。作者透過具體的例子，解釋瞭為何這些問題會對迴歸分析的結果產生嚴重的偏差，以及有哪些方法可以嘗試去解決。這對於處理具有因果關係的研究問題，非常有幫助。 另外，作者在書中也詳細介紹瞭幾種常見的迴歸模型，例如羅吉斯迴歸、泊鬆迴歸等等，並針對不同類型的應變數，給齣瞭詳細的使用說明和注意事項。這讓我在麵對不同數據時，能夠更有針對性地選擇閤適的模型。 讓我感到意外的是，作者在書中也提到瞭「時間序列迴歸」和「空間迴歸」等一些進階主題，並對其進行瞭簡要的介紹。雖然這些內容並非本書的核心，但卻為讀者提供瞭一個進一步學習的門徑。 總的來說，這本《迴歸分析》是一本非常全麵、深入的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握迴歸分析的核心知識，更能啟發讀者對數據分析的深入思考，提升其學術研究的嚴謹性和實踐能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》的問世，絕對是統計學領域的一大福音。作者的學術功底紮實，筆觸卻極具感染力，他能夠將複雜的統計理論，轉化為一種清晰、易懂、且充滿智慧的語言。從基礎的概念入手，一步步引導讀者深入探討迴歸分析的精髓。 我特別讚賞作者在解釋「迴歸模型的解釋」時，所採用的生動比喻。他並非直接羅列公式，而是透過日常生活中的例子，例如房價與坪數的關係，來闡述迴歸係數的含義。這種「由淺入深」的講解方式，讓讀者能夠在輕鬆的氛圍中，掌握核心概念。 書中對於「模型診斷」的探討，也做得非常到位。作者詳細解釋瞭為何要檢驗殘差的獨立性、同質性變異等假設，以及當這些假設被違反時，可能帶來的後果。他還提供瞭多種方法來檢驗這些假設，並給齣瞭相應的補救措施。 讓我印象深刻的是，作者在書中也討論瞭「模型選擇」的策略。他列齣瞭幾種常用的模型選擇準則，例如預測準確度、解釋力、以及模型的簡潔性等等。這讓我在實際應用中，能夠更有條理地進行模型選擇。 此外，作者在書中也介紹瞭一些進階的迴歸技術，例如「時間序列迴歸」和「空間迴歸」等，並對其進行瞭簡要的介紹。雖然這些內容並非本書的核心，但卻為讀者提供瞭一個進一步學習的門徑。 總而言之，這本《迴歸分析》是一本非常全麵、深入的學術著作，它不僅能夠幫助讀者掌握迴歸分析的核心知識，更能啟發讀者對數據分析的深入思考，提升其學術研究的嚴謹性和實踐能力。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本《迴歸分析》的期望並不高，畢竟這類主題的書籍，很多時候都寫得枯燥乏味，像是在念經一樣。但沒想到，這本書徹底顛覆瞭我對統計學教科書的刻闆印象。作者的寫作風格非常活潑，充滿瞭個人色彩，讓人讀起來一點都不會覺得壓力。他巧妙地運用瞭大量的日常案例，將那些抽象的統計概念，轉化成我們生活中熟悉的事物，使得學習過程充滿瞭樂趣。 我印象最深刻的是，當書中探討到「虛擬變數」時，作者並沒有直接給齣定義，而是先用瞭一個假設情境：假設我們想分析學生的考試成績，除瞭讀書時間之外，還有性別的影響。他循循善誘地引導讀者思考，如何將「男」和「女」這兩個類別變數，轉化成數學模型能夠理解的數字。這種「引導式」的教學方式，真的非常高明，讓人能夠在不知不覺中，就掌握瞭核心概念。 書中對於「模型的診斷」部分，也有非常獨到且實用的見解。作者強調，光是看到R平方值很高，並不代錶模型就一定是好的。他詳細地解釋瞭為何要檢查殘差圖，為何要關注P值，以及當模型齣現問題時，我們應該如何進行修正。這讓我意識到，統計分析並非是僵化的公式套用，而是一個需要不斷反思和調整的過程。 讓我特別驚喜的是，書中不僅僅停留在理論的介紹，還提供瞭許多實際操作的建議。例如，在選擇閤適的迴歸模型時，作者會列齣一些實用的考量因素，像是模型的解釋能力、預測能力、以及數據的特性等等。這對於我這種希望將所學應用到實際工作中的讀者來說，非常有幫助。 最讓我感動的是，作者在字裡行間透露齣對統計學的熱情。他並非隻是冷冰冰地陳述事實，而是用一種分享的心態，帶領讀者一起探索迴歸分析的奧秘。這種真誠的傳遞，讓我在閱讀過程中，感受到一種溫暖的力量，也更加堅定瞭我要學好這門學問的決心。 這本書就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我在統計分析的廣袤世界中，踏上瞭一段充滿驚喜的旅程。它讓我不再懼怕數字，而是開始欣賞數據背後所蘊含的智慧。

评分☆☆☆☆☆

這本《迴歸分析》的齣現，對於我來說，簡直是如獲至寶。作者的寫作風格非常獨特，充滿瞭個人魅力，讓人讀起來彷彿是在與一位經驗豐富的導師對話。他並不是單純地羅列知識點，而是用一種引導式的方式，帶領讀者一步一步地探索迴歸分析的奧秘。 我最喜歡的部分是，作者在引入新的概念時，總是會先從一個具體的問題情境齣發。例如，當他要介紹「多元迴歸」時，他會先提齣一個問題：如果我們想知道影響房價的因素有哪些，除瞭坪數之外，還有哪些因素也需要考慮？然後，他會循序漸進地引導讀者思考，如何將這些因素納入模型中，最終得齣多元迴歸的概念。 書中對於「殘差分析」的闡述，也讓我印象深刻。作者將殘差比喻成「未被模型捕捉到的訊息」，並強調瞭對這些訊息進行深入分析的重要性。他透過圖例和詳細的解釋，展示瞭如何從殘差圖中找齣潛在的問題，例如異質性變異或模式偏差。 此外，作者在書中也對於「多重共線性」這個問題，給予瞭充分的重視。他不僅解釋瞭多重共線性可能帶來的後果，還提供瞭幾種檢驗和處理的方法。這對於在實際應用中，如何建立一個穩健的迴歸模型，非常有指導意義。 讓我感到欣慰的是，這本書並沒有將讀者置於孤立的學習環境中。作者在書中穿插瞭許多「點評」和「提醒」，例如在解讀迴歸係數時，需要注意單位和上下文的關係。這些細節，都體現瞭作者的用心和對讀者的關懷。 總而言之，這本《迴歸分析》是一本非常優秀的學術著作，它不僅內容紮實，而且寫作風格生動有趣，能夠讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中，掌握迴歸分析的精髓。