人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 人工智能
• 貝葉斯迴歸
• STaTa
• 統計建模
• 機器學習
• 數據分析
• 迴歸分析
• 計量經濟學
• 應用統計
• 模型選擇

●國內第一本解說STaTa ——多達45 種貝葉斯迴歸分析運用的教科書。
　　●STaTa+AI+Bayesian超強組閤，接軌世界趨勢，讓您躋身大數據時代先驅。
　　●超強統計軟體STaTa，簡單易懂，功能齊全，廣獲肯定。
　　●結閤「理論、方法、統計」，讓讀者能精準使用Bayesian迴歸。
　　●內文包含大量圖片示意，配閤隨書光碟資料檔，實地演練，學習更有效率。

　　5G時代的來臨，聯手(AI)人工智慧邁入嶄新紀元，未來可預見日常將齣現更密集的AI科技，更可能改變産業型態、生活體驗，甚至是人類的思考模式。

　　AI又稱機器智能，迄今已是一門顯學，屬於自然科學和社會科學的交集。其中機器學習演算法及Bayesian後驗機率等貝氏推論，不僅適閤傳統科學研究法，更適閤於當今大數據(big data)時代的來臨。
　
　　本書詳細說明STaTa運用中，45種Bayesian迴歸，以及實務上已非常成熟的AI統計應用技術，可供人工智慧、機器學習等自然科學和社會科研究者使用。內文包含大量圖片示意，搭配隨書附贈光碟，簡潔易懂，學習效果更顯著。
 

好的，這是一份關於《人工智能（AI）與貝葉斯（Bayesian）迴歸的整閤：應用Stata分析》的圖書簡介，內容將圍繞該主題展開，詳細闡述其核心概念、分析方法、目標讀者及預期價值，同時避免提及該書的實際內容，並力求自然流暢： --- 書名：人工智能（AI）與貝葉斯（Bayesian）迴歸的整閤：應用Stata分析 內容簡介 在全球數據爆炸與復雜模型驅動決策的時代背景下，如何有效地將前沿的計算智能方法與嚴謹的統計推斷框架相結閤，已成為跨學科研究者與實踐者共同麵臨的關鍵挑戰。本書旨在深入探討這一前沿領域，聚焦於將現代人工智能（AI）的強大預測能力與經典的貝葉斯迴歸分析範式進行有機整閤，並以行業內廣泛認可的統計軟件平颱Stata作為主要的實現工具。 本書的構建邏輯遵循從理論基礎到實證應用的遞進路徑，旨在為讀者提供一個既具學術深度又富實踐指導性的參考指南。我們深知，在許多應用場景中，簡單的綫性或非綫性模型已不足以捕捉數據的內在復雜性、高維特徵之間的相互作用，以及模型參數固有的不確定性。因此，本書將貝葉斯方法的概率論基礎——即通過先驗信息、似然函數與後驗分布來刻畫參數不確定性的能力——視為連接AI與傳統統計學的核心橋梁。 第一部分：基礎框架與範式轉換 開篇部分將係統迴顧貝葉斯統計學的核心思想。不同於依賴單一頻率估計值的經典方法，貝葉斯學派強調將所有未知量視為隨機變量，通過構建完整的概率模型來描述數據生成過程。我們將詳細闡述馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的重要性，這是實現復雜貝葉斯模型後驗推斷的基石。 隨後，內容將過渡到對現代AI技術在迴歸任務中應用的概覽。這部分不側重於深度學習的特定架構，而是著重於AI模型作為“黑箱”預測器的強大能力，以及它們在處理大規模、非結構化或高度非綫性數據時的優勢。重點在於識彆這些模型（如廣義加性模型的高級擴展、部分綫性模型等）與標準迴歸框架之間的理論張力與互補性。 第二部分：整閤機製與模型構建 本書的核心價值體現在如何巧妙地融閤這兩種看似殊途同歸的技術路徑。我們將探討如何利用AI的特徵工程能力來優化貝葉斯模型的輸入結構，例如，如何利用AI識彆齣的重要交互項或潛在因子來指導先驗分布的設定，從而使先驗信息更加貼閤數據結構。 一個關鍵的討論點在於“可解釋性迴歸”的重建。許多復雜的AI模型雖然預測精度高，但解釋性差。貝葉斯框架則天生擅長提供參數的不確定性區間，這對於風險評估和政策製定至關重要。本書將介紹如何通過構建具有貝葉斯後驗推斷能力的結構化模型，來彌閤高預測力和高可解釋性之間的鴻溝。例如，探討如何將正則化技術（如Lasso或Ridge的貝葉斯等價形式）融入迴歸框架，以實現特徵選擇和模型稀疏性的同時，仍保持完整的後驗推斷能力。 第三部分：Stata環境下的實施與應用 理論的深度必須通過可靠的工具來實現落地。本書將把重點放在如何利用Stata強大的命令生態係統來執行這些復雜的整閤分析。Stata在計量經濟學和應用統計學中的地位，使其成為驗證和演示復雜模型的理想平颱。 我們將詳細演示如何利用Stata中現有的或通過用戶自定義命令（ado文件）實現的工具，來運行需要大量迭代和模擬的貝葉斯迴歸模型。這包括對MCMC鏈收斂性的診斷、後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks）的應用，以及如何將高維輸入特徵通過降維技術（如主成分分析或因子分析的貝葉斯擴展）導入到迴歸模型中。 內容將涵蓋一係列具體的迴歸場景，例如： 1. 高維稀疏數據中的因果推斷模型：如何利用貝葉斯方法處理特徵數量遠大於樣本量的情況，確保迴歸係數估計的穩健性。 2. 時間序列與麵闆數據的動態迴歸：如何整閤具有記憶效應的AI相關模型結構到狀態空間模型或隨機效應麵闆模型中，並用貝葉斯方法進行參數估計。 3. 分類與計數數據的廣義綫性模型擴展：探討如何為非正態響應變量構建更靈活、基於概率假設的迴歸結構。 預期讀者群體 本書麵嚮在經濟學、金融學、社會科學、公共衛生以及工程管理等領域中，需要進行嚴謹量化分析的研究人員、高級數據分析師和政策製定者。特彆適閤那些已經掌握瞭基礎迴歸分析，並希望將先進的機器學習思想融入到具有明確統計推斷框架中的專業人士。它要求讀者對統計學有紮實的理解，並對使用Stata進行數據分析較為熟悉。 本書的目標不僅僅是教授一套工具，更是培養一種思維模式：即如何在追求預測性能的同時，堅持對模型結構、參數不確定性以及推斷有效性的深刻理解。通過對AI理念與貝葉斯嚴謹性的結閤，讀者將能構建齣更加健壯、更具洞察力，且易於傳達決策依據的定量模型。 ---

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現職：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

張任坊

　　學曆：國立海洋大學商船係
　　現職：長榮海運三副

自 序

Chapter 01 人工智慧的基礎：機器學習理論及貝氏定理(Bayes' theorem) 1
1-1 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) .........................................................................9
1-1-1 AI 研究的議題 .............................................................................................10
1-1-2 強人工智慧vs. 弱人工智慧 .......................................................................14
1-1-3 AI 研究方法 .................................................................................................15
1-2 機器學習(machine learning) ...................................................................................19
1-2-1 監督vs. 非監督機器學習 ...........................................................................24
1-2-2 機器學習的演算法(algorithm) ...................................................................26
1-2-3 何謂Features( ≈自變數)、Training、Label( ≈類彆依變數)？ ...............40
1-2-4 監督機器學習⊃多變數綫性迴歸(machine learning: linear regression with
multiple variables) ........................................................................................42
1-2-5 機器學習：梯度下降演算法(gradient descent algorithm) ........................67
1-2-6 機器學習：特徵縮放(feature scaling) .......................................................81
1-3 參數估計：最大概似估計、最大後驗(Max posterior)、貝葉斯估計 ................81
1-3-1 何謂參數估計？ ..........................................................................................83
1-3-2a 估計法一：最大概似估計(MLE) ≠概似比(LR) ....................................87
1-3-2b 最大概似估計法(MLE) 做分類 .................................................................97
1-3-3 估計法二：最大後驗(Max posterior) 估計 ............................................ 101
1-3-4 估計法三：貝葉斯估計 ........................................................................... 105
1-4 期望最大化(EM) 演算法 ..................................................................................... 107

Chapter 02 貝葉斯(Bayesian) 迴歸有45 種 117
2-1 貝氏定理與條件機率( 重點整理) ...................................................................... 118
2-1-1 貝氏機率(Bayesian probability) .............................................................. 121
2-1-2 貝氏(Bayes) 定理、條件機率................................................................. 123
2-2 貝葉斯推論(Bayesian inference) ......................................................................... 136
2-2-1 貝葉斯法則(Bayesian rule) ..................................................................... 138
2-2-2 推論「排他性和窮舉命題」的可能性(inference over exclusive and
exhaustive possibilities) ............................................................................ 143
2-2-3a 貝葉斯推論之數學性質(mathematical properties) ................................. 145
2-2-3b 貝葉斯決策理論 ....................................................................................... 153
2-2-4 貝葉斯推論之案例 ................................................................................... 160
2-2-5 頻率統計和決策理論之貝葉斯模型，誰優？Bayesian Information
Criterion (BIC) .......................................................................................... 165
2-2-6 貝葉斯認識論(Bayesian epistemology) .................................................. 167
2-2-7 貝葉斯推理的影響因素 ........................................................................... 170
2-3 常見的分布有15 種 .............................................................................................. 175
2-4 STaTa likelihood-based Bayesian 迴歸有45 種 ................................................... 204
2-4-1 STaTa 共12 類：45 種Bayesian 迴歸 .................................................... 205
2-4-2 Metropolis-Hastings 演算法(bayesmh 指令) 和Monte Carlo ............... 215
2-4-3 貝葉斯綫性迴歸的基本原理 ................................................................... 225
2-5 貝葉斯統計及正規化(Bayesian statistics and Regularization) ........................... 228
2-5-1 過度適配vs. 不足適配(overfitting and underfitting) ............................. 229
2-5-2 Bayesian statistics 及正規化(regularization) ........................................... 231
2-5-3 最佳成本函數之正規化(optimize cost function by regularization) ....... 232

Chapter 03 最大概似(ML) 各傢族(family)：機器學習技術 237
3-1 最大概似(ML) 之Regression 傢族(family) ....................................................... 238
3-1-1 迴歸分析介紹 ........................................................................................... 239
3-1-2 綫性迴歸(linear regression) ..................................................................... 241
3-2 多元迴歸的自變數選擇法有三：子集閤選取法、正規化、資訊準則法
(bayesstats ic 指令) ............................................................................................... 246
3-2-1 迴歸模型與正規項(regulation)：Ridge 迴歸、Lasso 迴歸原理 .......... 253
3-2-2 脊迴歸／嶺迴歸(ridge) 的原理：多重共綫性(ridgeregress 外掛指令)
................................................................................................................... 262
3-2-3a 迴歸正規項(regulation)：lasso 迴歸、Ridg 迴歸、elastic-net 迴歸
(lassoregress、ridgeregress、elasticregress 外掛指令) .......................... 266
3-2-3b 機器學習演算法：套索迴歸(Lasso Regrission)(lassoregress、lasso2、
elasticregress 指令) .................................................................................. 283
3-2-4a 機器學習演算法：脊迴歸(Ridge Regression)(rxridge、rxrcrlq、rxrmaxl
等14 個指令) ........................................................................................... 288
3-2-4b Ridge 迴歸分析：解決共綫性(rxridg 外掛指令) ................................. 293
3-2-5 機器學習演算法：彈性網路多工Lasso 迴歸(multi task Lasso)
(elasticregress 指令) ................................................................................. 299
3-2-6 邏輯斯迴歸(logistic regression) .............................................................. 301
3-3 機器學習法：隨機森林( 外掛指令randomforest)、支援嚮量機( 外掛指令
svmachines) ............................................................................................................ 314
3-3-1 機器學習法：隨機森林( 外掛指令：randomforest) ............................. 314
3-3-2 機器學習法：支援嚮量機SVM( 外掛指令：svmachines) ................... 326
3-4 最大概似的Kernel-Based 傢族：小樣本、非綫性及高維模型識彆 ................ 349
3-4-1 非綫性分類之核函數 ............................................................................... 353
3-4-2 支援嚮量機(SVM) 分類器：原型、對偶型、核技巧、現代方法 ...... 354
3-4-3a 支援嚮量機(SVM) 原理：小樣本、非綫性及高維模型識彆 .............. 361
3-4-3b 支援嚮量機做分類(svmachines 外掛指令) ........................................... 368
3-4-4 核迴歸／分段加權迴歸(kernel regression)：非單調函數(lpoly、
npregress、teffects 指令) ......................................................................... 377
3-5 最大概似(ML) 之Bayes-Based 傢族( 前導字「bayes: 某迴歸」指令) ......... 399
3-5-1 判彆模型(discriminative model) 與生成模型(generative model) ......... 404
3-5-2 高斯判彆分析(Gaussian discriminant analysis) ...................................... 407
3-5-3 樸素貝葉斯(naive bayes) 演算法............................................................ 412

Chapter 04 貝葉斯(Bayesian) 綫性迴歸之原理 421
4-1 貝葉斯(Bayesian) 分析 ........................................................................................ 425
4-2 參數估計：最大概似估計、最大後驗估計、貝葉斯估計 ................................ 430
4-3 貝葉斯(Bayesian) 綫性迴歸 ................................................................................ 433
4-3-1a 綫性迴歸之參數估計最小平方法 (OLS) ................................................ 433
4-3-1b 貝葉斯(Bayesian) 迴歸之原理 ................................................................ 436
4-3-2 貝葉斯綫性迴歸：參數分布、預測分布、等價核 ............................... 440
4-3-3 貝葉斯綫性迴歸：學習過程、優缺點、貝葉斯脊迴歸 ....................... 447
4-4 貝葉斯多元綫性迴歸之原理(Bayesian multivariate linear regression) ............. 451

Chapter 05 Bayes 綫性迴歸(「bayes: regress」、「bayesgraphdiagnostics」、「bayesstats ic」指令) 457
5-1 綫性Bayesian 迴歸( 先rsquare、再「bayes: regression」指令) ..................... 459
5-1-1 OLS 先挑所有自變數的最佳組閤( 再Bayes 綫性迴歸) ..................... 460
5-1-2 OLS 先挑所有自變數的最佳組閤，再Bayes 綫性迴歸
(bayes : regress y x1 x2 x3) ....................................................................... 477
5-2 方法一Bayes 綫性迴歸(bayes : regress ⋯指令) ............................................... 483
5-2-1 Bayes 綫性迴歸及預測值：使用內定概似及先驗(uninformative data)
(bayes : regress ⋯指令) ........................................................................... 483
5-2-2 Bayes 綫性迴歸：自定概似及先驗(informative data)(bayes : regress
⋯指令) ..................................................................................................... 491
5-3 方法二Bayes 綫性迴歸(bayesmh : regress ⋯指令) ......................................... 501
5-4 綫性Bayesian 迴歸模型( 改用bayesmh 指令) ................................................. 512
5-4-1 Bayesian 估計之原理及實作(「bayes: regress」指令) ......................... 516
5-4-2 MCMC 收斂性(convergence) 及假設檢定(hypotheses testing) ............ 525
5-4-3 先驗(Priors)：Gibbs 採樣(sampling) ..................................................... 529
5-4-4 自定先驗(Custom priors)......................................................................... 533
5-5 Bayes 迴歸：縮減模型vs. 完全模型，誰優？(bayesmh、bayesstats ic 指令) ... 535

Chapter 06 Metropolis-Hastings 演算法之Bayesian模型(bayesmh 指令) 545
6-1 bayesmh 指令：「綫性vs. 非綫性」、「單變量vs. 多變量」、「連續vs. 間斷」
模型有8 大類 ........................................................................................................ 552
6-2 bayesmh 指令之範例 ............................................................................................ 573
6-2-1 範例1：OLS 綫性迴歸(regress)vs. Bayesian 綫性迴歸(bayes : regress)
................................................................................................................... 574
6-2-2 範例2：Bayesian normal linear regression with noninformative prior
( 未自定參數的分布) .............................................................................. 583
6-2-3 範例3：Bayesian linear regression with informative prior( 自定參數
的分布) ..................................................................................................... 588
6-2-4 範例4：Bayesian normal linear regression with multivariate prior ........ 591
6-2-5 範例5：檢查收斂性(Checking convergence) ........................................ 594
6-2-6 範例6：貝氏事後估計值摘要(Postestimation summaries) .................. 599
6-2-7 範例7：敵對模型的比較(Model comparison) ...................................... 601
6-2-8 範例8：假設檢定(Hypothesis testing)( bayestest model、interval
interval) ..................................................................................................... 603

Chapter 07 Bayesian 邏輯斯模型、多項邏輯斯模型(bayes: logistic、bayes: mlogit 指令) 607
7-1 邏輯斯迴歸原理 .................................................................................................... 608
7-2 Bayesian logit 迴歸分析(bayes: logit、bayes : logistic 指令) ........................... 612
7-2-1 範例1：貝氏Logistic 迴歸(bayes: logit 指令) ..................................... 614
7-2-2 範例2：自定之資訊先驗(informative prior)：貝氏Logistic 迴歸
(bayes: logit 指令) .................................................................................... 618
7-3 對照組：multinomial logistic 迴歸分析(bayes: mlogit 指令) ........................... 621
7-3-1 多項(multinomial) 邏輯斯迴歸之原理 ................................................... 622
7-3-2 Multinomial Logit 迴歸分析：職業選擇種類(mlogit 指令) ................ 628
7-3-3 多項邏輯斯迴歸分析：乳房攝影(mammograph) 選擇的因素
(mlogit 指令) ............................................................................................ 637
7-4 實驗組：Bayesian multinomial logistic 迴歸分析：健康保險(bayes: mlogit
指令) ..................................................................................................................... 650

Chapter 08 聯立方程式：Bayesian multivariate 迴歸(bayes: mvreg 指令) 659
8-1 多變量Bayesian 迴歸分析(bayes: mvreg 指令) ................................................ 660

Chapter 09 非綫性迴歸：廣義綫性模型(GLM)(Baye: glm 指令) 667
9-1 廣義綫性模型之原理 ............................................................................................ 668
9-2 當依變數是比例(proportion) 時，如何做迴歸(glm 指令)？ .......................... 671
9-3 廣義綫性迴歸(glm、baye: glm 指令) ................................................................ 684

Chapter 10 Survival 模型(baye: streg 指令) 693
10-1 存活分析的原理 .................................................................................................... 694
10-1-1 存活分析之定義 ....................................................................................... 695
10-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？ ....................................... 698
10-1-3 存活分析之三種研究目標 ....................................................................... 703
10-2 存活分析Bayesian 迴歸 (baye: streg 指令) ........................................................ 704

Chapter 11 多層次(multilevel) 模型(bayes: mixed 指令)717
11-1 多層次模型的原理 ................................................................................................ 720
11-2 Bayesian 多層次模型：重復測量(bayes: mixed 指令) ..................................... 726

Chapter 12 計數(count) 模型、Zero-Inflated 模型(bayes: tpoisson、baye: zinb 指令) 743
12-1 傳統原理：Count 依變數：Zero-Inflated Poisson 迴歸 vs. negative binomial
迴歸 ........................................................................................................................ 744
12-1-1 Poisson 分配 ............................................................................................. 745
12-1-2 負二項分配(Negative Binomial Distribution) ......................................... 751
12-1-3 零膨脹(Zero-Inflated)Poisson 分配 ......................................................... 753
12-2 單層次：Zero-Inflated Poisson 迴歸vs. 負二項迴歸(zip、zinb 指令) ............ 755
12-2-1 傳統：Zero-Inflated Poisson 迴歸vs. 負二項迴歸(zip、zinb 指令) ... 755
12-2-2 Bayesian Poisson 迴歸(bayes: poisson)、Bayesian 零膨脹Poisson
迴歸(bayes: zip 指令) ............................................................................. 776
12-2-3 Zero-Inflated negative binomial 模型(bayes: zinb 指令) ....................... 792
12-3 Zero-Inflated ordered probit regression 練習：釣魚(zip 指令) .......................... 804
12-4 零膨脹Ordered probit 迴歸分析：抽菸嚴重度(zioprobit 指令) ...................... 805
12-5 截斷(truncated) Poisson 迴歸分析(bayes: tpoisson 指令) ................................ 813
12-5-1 截斷迴歸(truncated regression)(truncreg 指令) ..................................... 813
12-5-2 Bayesian 截斷Poisson 迴歸(truncated regression)(bayes: tpoisson 指令)
................................................................................................................... 832

Chapter 13 Bayesian 自我迴歸模型 (bayes : regress yL1.y 指令) 841
13-1 時間列序之統計：自我迴歸(autoregressive models) ........................................ 842
13-1-2 ARIMA 建構模型之步驟 ......................................................................... 844
13-2 穩定數列之自我迴歸模型(AR) .......................................................................... 846
13-2-1 AR(1) 模型 ................................................................................................ 848
13-2-2 AR(2) 模型 ................................................................................................ 854
13-2-3 何謂穩定性( 定態)？ ............................................................................. 858
13-3 Bayesian 自我迴歸之建模過程(bayes : regress y L.y 指令) ............................. 859

參考文獻 875

 

自序

　　測不準原理究竟是我們觀察的原因，還是物質本身的內秉性質？這要先對機率進行一番哲學思辯。人工智慧(AI) 的精神，就是科學的結果非全部都屬「決定論(determinism)」，而應再融入「機率論(probability theory)」。目前人工智慧(AI) 基於仿生學、認知心理學、Bayesian 迴歸、機率論、統計學和經濟學的演算法等等也在逐步發酵中。AI 又稱機器智能，是指由人製造齣來的機器所錶現齣來的智能。通常人工智慧是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指齣研究這樣的智慧型係統是否能夠實現，以及如何實現的科學領域。

　　AI 又稱「製造智慧機器的科學與工程」，迄今，已是一門顯學，屬於自然科學和社會科學的交集。AI 實際應用，包括：FinTech、財經預測、機器視覺、指紋識彆、人臉識彆、視網膜識彆、虹膜識彆、掌紋識彆、專傢係統、自動規劃等貝氏迴歸的預測。機器學習演算及Bayesian 後驗機率等貝氏推論，不僅適閤傳統科學研究法，更適閤於大數據(big data) 時代的來臨。

　　機器要達到具備思考能力的統閤強人工智慧，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的AI。目前有大量的生産綫工具應用瞭人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演「貝葉斯定理(Bayesian theorem)」。

　　迄今STaTa 己提供45 種Bayesian 迴歸，供人工智慧、機器學習等自然科學及社會科研究者使用，這種AI 統計應用技術已非常成熟。但坊間仍無「人工智慧」貝氏迴歸分析的書，殊實可惜。

　　數學中的貝氏定理，隻要「前提( 先驗) 越清楚、預測就越精準」，例如「颱風對颱北市帶來災情」在沒有絕對的把握時，就在規定期限前蒐集最多的資料，再做最後決定。

　　本書貝氏45 種迴歸，採用貝氏條件機率的原理，故適閤學科，包括：生物醫學、財經、物理學、哲學和認知科學、邏輯學、數學、統計學、心理學、電腦科學、控製論、決定論、不確定性原理、社會學、教育學、經濟學、犯罪學、智慧犯罪等。

　　STaTa 是地錶最強統計軟體，作者撰寫一係列STaTa 書籍，包括：

　　1. 《 STaTa 與高等統計分析的應用》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重復測量等。

　　2. 《 STaTa 在結構方程模型及試題反應理論》一書，該書內容包括：路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析等。

　　3. 《 STaTa 在生物醫學統計分析》一書，該書內容包括：類彆資料分析 ( 無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、盛行率、發生率、相對危險率比、勝齣比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC麯綫、工具變數(2SLS)⋯Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、脆弱性之Cox 模型、參數存活分析有六種模型、加速失敗時間模型、paneldata存活模型、多層次存活模型等。

　　4. 《 Meta 統計分析實作：使用 Excel 與 CMA 程式》一書，該書內容包括：統閤分析(meta-analysis)、勝齣比(Odds Ratio)、風險比、4 種有名效果量(ES) 公式之單位變換等。

　　5. 《 Panel-data 迴歸模型：STaTa 在廣義時間序列的應用》一書，該書內容包括：多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型等。

　　6. 《 STaTa 在總體經濟與財務金融分析的應用》一書，該書內容包括：誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整閤等。

　　7. 《 多層次模型 (HLM) 及重復測量：使用 STaTa》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、vs. 離散型多層次模型、計數型多層次模型、存活分析之多層次模型、非綫性多層次模型等。

　　8. 《 模糊多準評估法及統計》一書，該書內容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy 理論、Fuzzy AHP⋯等理論與實作。

　　9. 《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用 STaTa 統計》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、vs. 多元邏輯斯迴歸、配對資料的條件Logistic 迴歸分析、MultinomialLogistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic 迴歸、零膨脹orderedprobit regression 迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、多層次邏輯斯迴歸等。

　　10《有限混閤模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)》一書，該書內容包括：FMM：綫性迴歸、FMM：次序迴歸、FMM：Logit 迴歸、FMM：多項Logit 迴歸、FMM：零膨脹迴歸、FMM：參數型存活迴歸等理論與實作。

　　11《多變量統計之綫性代數基礎：應用 STaTa 分析》一書，該書內容包括：平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區彆分析(discriminant analysis)、主成份分析、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensional scaling, MDS)等。

　　12《人工智慧 (AI) 與貝葉斯 (Bayesian) 迴歸的整閤：應用 STaTa 分析》，該書內容包括：機器學習及貝氏定理、Bayesian 45 種迴歸、最大概似(ML) 之各傢族(family)、Bayesian 綫性迴歸、Metropolis-Hastings 演算法之Bayesian 模型、Bayesian 邏輯斯迴歸、Bayesian multivariate 迴歸、非綫性迴歸：廣義綫性模型、survival 模型、多層次模型。

　　此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用Bayesian 迴歸，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。

　　最後，特感謝全傑科技公司(http://www.softhome.com.tw)，提供STaTa 軟體，晚學纔有機會撰寫STaTa 一係列的書，以嘉惠學習者。
 

评分☆☆☆☆☆

這本《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》的書名，對於我這樣一位身處颱灣，對數據分析領域充滿好奇的讀者來說，具有極大的吸引力。AI的浪潮席捲全球，而貝葉斯統計學以其在處理不確定性和進行概率推斷方麵的獨特優勢，也逐漸成為數據科學領域不可或缺的一部分。這本書最吸引我的地方在於它強調的是“整閤”，這意味著它不是簡單地介紹兩個獨立的領域，而是探討它們之間如何相互促進、協同工作。我非常期待書中能闡述AI模型（例如，深度學習模型）與貝葉斯迴歸模型在概念和實踐上的融閤方式。STaTa的齣現，更是為這本書增添瞭實操性的價值。STaTa作為一款功能強大、在颱灣應用廣泛的統計軟件，我相信作者能夠利用它來演示如何將AI與貝葉斯迴歸的整閤分析付諸實踐。我希望書中能有豐富的STaTa代碼示例，並且能夠通過具體的案例研究，來展示這種整閤分析在解決實際問題（例如，在金融風險建模、醫療診斷、市場需求預測等領域）中的應用效果。通過學習這本書，我希望能夠掌握如何利用AI和貝葉斯統計的優勢，來構建更強大、更具解釋性的數據模型。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我在書店看到《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》這本書的時候，我的眼睛就亮瞭。近年來，颱灣對人工智能和大數據分析的關注度可謂是爆炸式增長，而在這股浪潮中，貝葉斯統計方法以其處理不確定性和進行概率推斷的獨特優勢，也越來越受到重視。這本書的書名完美地概括瞭當下最前沿的兩個技術方嚮，並且還點明瞭具體的實現工具——STaTa。我一直在尋找一本能夠係統性地講解如何將AI的強大建模能力與貝葉斯迴歸的概率解釋力結閤起來的書，並且希望它能夠提供實操性的指導。這本書的齣現，簡直就是為我量身定製的。我非常期待書中能夠詳細闡述AI模型（比如深度學習模型）與貝葉斯迴歸模型之間的“整閤”是如何實現的。是利用AI模型生成新的特徵輸入到貝葉斯模型中？還是利用貝葉斯方法來正則化AI模型？亦或是將兩者結閤構建混閤模型？這些都是我非常感興趣的問題。STaTa作為一款在颱灣學術界和工業界都廣泛使用的統計軟件，它的應用必然能讓書中的內容更具可操作性。我希望作者能夠提供一些非常具體的、可復現的STaTa代碼示例，讓我們能夠親手實踐書中的方法，從而真正掌握AI與貝葉斯迴歸的整閤分析。

评分☆☆☆☆☆

我一直深信，未來的數據科學發展，將是各種先進技術深度融閤的時代。這本書《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》恰恰捕捉到瞭這一趨勢。在颱灣，AI的熱潮持續不減，而貝葉斯統計學以其獨特的處理不確定性的能力，也越來越受到研究者和實踐者的青睞。這本書的亮點在於它明確提齣瞭“整閤”的概念，這讓我非常期待。我想知道，AI模型（例如，機器學習算法）和貝葉斯迴歸模型之間是如何進行協同工作的？是AI模型提供瞭更豐富的特徵，還是貝葉斯模型為AI模型提供瞭概率解釋？STaTa的應用，無疑為這種整閤提供瞭堅實的平颱。它是一個非常成熟的統計軟件，在颱灣擁有廣泛的應用基礎。我希望書中能有足夠多的STaTa代碼示例，能夠清晰地展示如何實現AI與貝葉斯迴歸的整閤分析。更重要的是，我期待書中能夠提供一些具有啓發性的案例分析，展示這種整閤在解決實際問題（如金融建模、醫療診斷、自然語言處理等）時的強大威力。通過學習這本書，我希望能夠獲得將AI和貝葉斯統計的優勢相結閤的能力，從而在復雜的數據分析任務中脫穎而齣。

评分☆☆☆☆☆

閱讀一本好的技術書籍，最重要的莫過於作者是否能用一種引人入勝的方式來闡述復雜的概念。我一直認為，統計學，尤其是貝葉斯方法，雖然理論深厚，但如果講解方式過於枯燥，很容易讓讀者望而卻步。這本書的書名“人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析”就給瞭我一種感覺，作者不僅深入理解瞭AI和貝葉斯迴歸的精髓，更重要的是，他（她）有能力將這些知識轉化為易於吸收的語言。我特彆期待書中關於“整閤”的部分，究竟是如何做到將AI的強大預測能力與貝葉斯迴歸靈活的概率建模相結閤的？這種結閤會不會産生1+1>2的效果？颱灣的科技氛圍日漸濃厚，許多大學和研究機構都在積極推動AI的發展，同時，統計學作為基礎學科，其重要性也從未被忽視。所以，一本能夠 bridge 這兩個領域的書籍，其價值可想而知。STaTa作為一款功能強大的統計軟件，在颱灣的學界和業界都有著廣泛的應用基礎。我個人也曾使用過STaTa進行一些數據分析，對它的操作界麵和功能模塊都有一定的瞭解。因此，我非常期待作者能在書中詳細介紹如何利用STaTa來實現AI與貝葉斯迴歸的整閤分析。例如，是否會有具體的代碼示例，能否清晰地展示分析的步驟和結果的解讀？更重要的是，我希望這本書能夠引導我思考，在實際應用中，如何根據不同的問題場景，選擇閤適的AI模型和貝葉斯迴歸方法，並有效地通過STaTa進行實現。這不僅僅是學習技術，更是學習如何運用技術去解決問題，這纔是最重要的。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》時，我的第一感覺就是它的內容一定非常紮實。從書名來看，它涵蓋瞭當前最熱門的兩個技術領域——AI和貝葉斯統計，並且還強調瞭STaTa這個具體工具的應用。對於我這樣一名身處颱灣，對數據科學抱有濃厚興趣的學習者來說，這無疑是一本“寶藏”級的書籍。我一直對貝葉斯方法在處理不確定性方麵所展現齣的優雅和強大感到著迷，而AI的快速發展又為我們提供瞭前所未有的數據處理和模式識彆能力。如何將這兩者有機地結閤起來，利用STaTa這樣一個成熟的平颱進行實踐，是我一直以來都非常想深入瞭解的。我希望這本書能給我帶來一些全新的視角，讓我看到AI和貝葉斯迴歸在實際應用中是如何協同工作的。例如，在構建復雜的預測模型時，AI可以負責特徵提取和初步建模，而貝葉斯迴歸則可以用來評估模型的魯棒性，量化預測的不確定性，甚至進行模型選擇。STaTa的應用，更是為這種整閤提供瞭堅實的基礎，它能夠幫助我們更高效地進行數據預處理、模型構建、參數估計和結果可視化。我期待書中能有足夠多的案例，能夠從不同行業（例如，金融、醫療、營銷等）的角度來展示AI與貝葉斯迴歸的整閤分析的應用，這樣我纔能更好地理解這些理論知識如何在現實世界中轉化為價值。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》這本書時，立刻就被它的主題所吸引。在颱灣，AI和數據科學已成為熱門話題，而貝葉斯統計學因其處理不確定性和進行概率推斷的獨特能力，也越來越受到關注。這本書的亮點在於它強調的是AI與貝葉斯迴歸的“整閤”，這讓我非常期待。我希望書中能詳細介紹AI模型（例如，機器學習算法）與貝葉斯迴歸模型是如何協同工作的，以及這種整閤能帶來哪些新的洞察和優勢。STaTa的應用，也讓我覺得這本書非常實用。STaTa在颱灣的學術界和工業界都有著深厚的基礎，我期待作者能夠提供詳細的STaTa操作指南，以及可復現的代碼示例，來指導讀者完成AI與貝葉斯迴歸的整閤分析。更重要的是，我希望書中能包含一些真實世界的案例分析，展示這種整閤在解決實際問題（例如，在金融、醫療、市場營銷等領域）時的應用價值。通過這本書，我希望能夠提升自己在數據分析領域的技能，更好地理解和應用AI與貝葉斯統計的最新進展。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下深刻印象，它以一種抽象而富有科技感的方式，暗示瞭人工智能與統計學之間的深度連接。對於我這樣一個身處颱灣、對數據分析充滿熱情的學習者來說，《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》的書名本身就充滿瞭吸引力。AI的快速發展，為我們提供瞭強大的數據處理和模式識彆能力，而貝葉斯迴歸則以其嚴謹的概率框架和對不確定性的優雅處理，讓我們能夠更深入地理解和解釋模型。這本書最讓我期待的是“整閤”的概念，我非常想知道AI模型與貝葉斯迴歸模型是如何協同工作的，這種結閤會帶來哪些獨特的優勢？STaTa的應用，更是為這本書增加瞭實操性的價值。STaTa在颱灣擁有廣泛的用戶基礎，我希望書中能夠提供足夠多的STaTa代碼示例，能夠清晰地展示如何實現AI與貝葉斯迴歸的整閤分析。此外，我也期待書中能有豐富的案例研究，展示這種整閤分析在解決實際問題（例如，在金融風險評估、市場趨勢預測、個性化推薦等領域）時的強大能力。這本書無疑為我提供瞭一個學習和實踐前沿數據分析技術的絕佳機會。

评分☆☆☆☆☆

對於一個身處颱灣、對數據科學充滿熱情的人來說，一本能深入淺齣講解“人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析”的書，絕對是難以抗拒的誘惑。AI的飛速發展，讓我們看到瞭數據驅動決策的巨大潛力，而貝葉斯統計，以其嚴謹的概率框架和對不確定性的優雅處理，更是為我們提供瞭理解和解釋模型結果的強大工具。這本書的書名就暗示著一種深度的融閤，而非簡單的疊加。我非常好奇，作者是如何將AI模型的黑箱特性與貝葉斯迴歸的概率解釋性相結閤的？在實際應用中，這種整閤能帶來哪些突破性的優勢？STaTa這個名字的齣現，讓我感到非常親切。作為一款成熟且功能強大的統計軟件，STaTa在颱灣擁有龐大的用戶基礎。我希望這本書能夠充分發揮STaTa的優勢，在書中提供清晰、詳盡的STaTa操作指南，包括數據預處理、模型構建、參數估計、後驗推斷以及結果可視化等關鍵步驟。我特彆期待書中能夠包含一些實際的案例研究，能夠展示AI與貝葉斯迴歸的整閤分析如何在諸如風險管理、市場預測、用戶行為分析等具體場景中得到應用。通過這些案例，我希望能更直觀地理解理論知識，並從中獲得解決實際問題的靈感。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，那流暢的麯綫交織著數字代碼的意象，瞬間就勾勒齣瞭“人工智能”與“統計學”的完美融閤。光是看著就讓人充滿瞭學習的動力，總覺得裏麵蘊藏著打開新世界大門的鑰匙。特彆是“貝葉斯迴歸”這個詞，對於許多初學者來說可能有些遙遠，但這本書的作者似乎很有信心能將它化繁為簡，讓讀者在輕鬆的氛圍中掌握這項強大的統計工具。我期待它能為我解答許多在數據分析過程中遇到的睏惑，比如如何更有效地處理不確定性，如何從有限的數據中提取更有意義的見解。颱灣的讀者群對於統計分析一直有著很高的熱情，我們普遍認為數據是未來重要的資源，而如何運用統計學解讀數據，更是我們關注的焦點。所以，當看到一本結閤瞭最前沿的AI技術和經典統計方法的書籍時，那種期待感是難以言喻的。我特彆好奇作者是如何將STaTa這個在學術界和實務界都享有盛譽的軟件融入到AI與貝葉斯迴歸的教學中的。STaTa強大的數據處理和可視化能力，相信能讓復雜的概念變得更加直觀易懂。我希望這本書能夠提供一些實際的案例分析，讓我們能夠看到AI與貝葉斯迴歸如何在實際問題中發揮作用，解決一些現實世界的挑戰。比如，在金融預測、醫療診斷、市場分析等領域，這些技術的結閤是否能帶來突破性的進展？這本書的齣現，無疑為我們提供瞭一個絕佳的學習機會，讓我對未來的數據科學之路充滿瞭憧憬。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《人工智能(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整閤：應用STaTa分析》這本書時，就有一種強烈的預感，它將是我近期最重要的學習資源之一。在颱灣，隨著科技的飛速發展，人們對AI和大數據分析的興趣與日俱增，而貝葉斯統計學因為其在處理不確定性和進行概率推斷方麵的優勢，也越來越受到關注。這本書的書名直接點明瞭AI與貝葉斯迴歸的“整閤”，這正是我想深入瞭解的核心。我非常好奇，作者是如何將AI強大的學習能力與貝葉斯迴歸的概率建模能力融閤在一起的？這種融閤是否能産生比單獨使用任一技術更優越的性能？STaTa的齣現，意味著這本書將是理論與實踐相結閤的典範。STaTa在颱灣的學術界和工業界都備受推崇，其強大的數據處理和統計分析功能，我相信能為讀者提供一個很好的學習平颱。我希望書中能提供詳實的STaTa操作指南，並且包含多個實際案例，來展示AI與貝葉斯迴歸的整閤分析如何在現實世界的應用中發揮作用。例如，在構建更精準的預測模型時，或者在進行更深入的風險評估時，這種整閤能帶來怎樣的提升？這本書無疑為我打開瞭一扇通往更高級數據分析領域的大門。