迴歸分析講義與題解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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迴歸分析主要採用的是最小平方法和最大概似法來進行相關議題的討論，本書主要涵蓋高普考過往考試題目，並提齣相對完整與詳實的解答與討論，希望提供讀者一扇通往迴歸分析的大門，讓學子都能認知到迴歸分析的重要性。

《統計學原理與實踐應用》 本書內容簡介 本書係統闡述瞭現代統計學的核心理論基礎與在實際領域中的廣泛應用。它旨在為讀者構建一個堅實的統計學認知框架，從基礎概念的精確理解，到復雜模型的有效構建與檢驗，提供一條清晰的學習路徑。全書內容結構嚴謹，邏輯清晰，力求在理論深度與實踐廣度之間達到完美的平衡。 第一部分：統計學基礎與描述性分析 本部分內容側重於為後續的推斷性統計打下堅實的基礎，並介紹瞭如何對收集到的數據進行初步的整理和描述。 第一章：統計學的基本概念與數據類型 本章首先界定瞭統計學的核心範疇，探討其在科學研究、商業決策乃至社會治理中的重要作用。我們將詳細區分總體（Population）與樣本（Sample）的概念，並闡述抽樣在統計推斷中的關鍵性。 內容涵蓋瞭描述統計（Descriptive Statistics）與推斷統計（Inferential Statistics）的根本區彆。隨後，深入剖析不同類型的數據結構，包括定性數據（分類數據）與定量數據（數值數據）。特彆是對定序、定類、定比、定距等測量尺度的精確定義和相互轉換的可能性進行瞭詳盡的討論。理解數據類型是選擇恰當分析方法的先決條件。 第二章：數據的可視化與探索性分析（EDA） 本章聚焦於如何通過圖形化手段直觀地展示數據特徵。我們不僅僅羅列瞭常用的圖錶類型，更強調瞭“為什麼”要選擇特定圖錶。 核心內容包括： 集中趨勢的度量： 均值（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）的計算及其在不同分布形態下的適用性分析。特彆討論瞭在存在異常值時，中位數優於均值的原理。 離散程度的度量： 方差（Variance）、標準差（Standard Deviation）、極差（Range）以及四分位數間距（IQR）的計算與解釋。重點闡述瞭標準差如何反映數據點圍繞均值的平均偏離程度。 分布形態的描述： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的計算與意義，用於判斷數據分布是否對稱及集中程度。 圖形化工具： 詳細介紹直方圖（Histograms）、箱綫圖（Box Plots）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plots）以及散點圖（Scatter Plots）的繪製規範與解讀技巧。如何通過箱綫圖快速識彆潛在的異常值是本章的實踐重點。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 概率論是統計推斷的理論基石。本部分將嚴謹地引入概率論的核心概念，並將其與隨機變量的理論相結閤。 第三章：概率論的基本要素 本章從集閤論的角度齣發，係統講解瞭概率的基本公理，包括事件、樣本空間、互斥事件和獨立事件的定義。重點講解瞭條件概率（Conditional Probability）的概念，並通過貝葉斯定理（Bayes' Theorem）展示瞭如何根據新的信息修正先前的概率判斷，這對於理解許多高級模型（如樸素貝葉斯分類器）至關重要。 第四章：隨機變量與常見概率分布 本章引入瞭隨機變量（Random Variables）的概念，區分離散型和連續型隨機變量。 對於離散型隨機變量，我們詳述瞭： 二項分布（Binomial Distribution）：描述固定次數獨立試驗中成功的概率。 泊鬆分布（Poisson Distribution）：用於描述在特定時間或空間內事件發生的次數。 對於連續型隨機變量，本章的核心是： 正態分布（Normal Distribution）： 詳細分析瞭正態分布的特性，包括其鍾形麯綫、均值和標準差對形態的影響，並引入瞭標準正態分布（Z-score）的概念及其在概率計算中的應用。 中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 這一被譽為統計學“黃金定理”的原理，是樣本均值分布收斂到正態分布的基礎，也是進行參數估計和假設檢驗的關鍵理論支撐。 第三部分：統計推斷：估計與檢驗 本部分是統計學應用的核心，指導讀者如何從樣本信息推導齣關於總體的可靠結論。 第五章：參數的點估計與區間估計 本章講解如何利用樣本數據對未知的總體參數（如總體均值 $mu$ 或總體比例 $p$）進行估計。 點估計（Point Estimation）： 介紹最大似然估計（MLE）和矩估計法（Method of Moments）的基本思想，並評估估計量的優良性標準，如無偏性、有效性和一緻性。 區間估計（Interval Estimation）： 核心內容是置信區間（Confidence Intervals）的構建。針對總體均值（已知或未知總體方差）和總體比例，分彆推導並演示瞭如何計算 90%、95% 或 99% 的置信區間。強調置信水平的實際含義。 第六章：假設檢驗的基本原理 本章係統地介紹瞭假設檢驗的邏輯框架。 假設的設定： 如何建立和區分原假設（Null Hypothesis, $H_0$）與備擇假設（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 檢驗統計量與P值： 講解瞭檢驗統計量（如 $Z$ 統計量和 $t$ 統計量）的構建，並深入闡釋瞭 $P$ 值（P-value）的含義及其在決策過程中的作用。 錯誤類型： 詳細區分第一類錯誤（Type I Error，拒絕瞭真實的 $H_0$）和第二類錯誤（Type II Error，接受瞭錯誤的 $H_0$），以及統計功效（Power）的概念。 第七章：基於正態分布的參數假設檢驗 本章將理論與實際操作緊密結閤，演示瞭在不同場景下的具體檢驗步驟。 單樣本檢驗： 對總體均值（$t$ 檢驗）和總體比例進行檢驗。 雙樣本檢驗： 比較兩個獨立樣本的總體均值差異（涉及等方差與不等方差的 $t$ 檢驗），以及比較兩個總體比例的差異。 配對樣本檢驗： 針對前後測數據或相關樣本的處理方法。 第四部分：方差分析與非參數方法 本部分擴展瞭推斷統計的範圍，處理多組間比較和不滿足嚴格參數假設的情況。 第八章：方差分析（ANOVA） 方差分析是多組均值比較的有力工具。 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 講解瞭如何通過分解總變異來檢驗三個或更多組彆的均值是否相等。核心在於 $F$ 統計量的計算及其在方差錶（ANOVA Table）中的應用。 多重比較： 在 ANOVA 檢驗齣存在顯著差異後，如何使用事後檢驗（Post-hoc tests），如 Tukey's HSD，來確定具體是哪幾組之間存在差異。 第九章：非參數統計方法 當數據不符閤正態性、樣本量過小或數據為有序變量時，非參數方法是必要的替代方案。 基於秩的檢驗： 介紹符號檢驗（Sign Test）、Wilcoxon 符號秩檢驗（用於配對數據）和 Mann-Whitney U 檢驗（用於獨立雙樣本）。 中位數比較： 闡述這些方法是如何通過比較樣本的秩次來進行推斷，而非依賴於均值和方差的假設。 第五部分：分類數據分析與相關性 本部分關注於分類變量之間的關係探索。 第十章：卡方（$chi^2$）檢驗的應用 本章專門用於分析分類數據。 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit）： 檢驗實際觀測的頻數分布是否與理論預期分布一緻。 獨立性檢驗： 分析兩個分類變量之間是否存在關聯性，例如性彆是否與産品偏好相關。本章詳細講解瞭如何構建列聯錶（Contingency Tables）並計算 $chi^2$ 統計量。 第十一章：相關性分析與直綫擬閤 本章引導讀者理解兩個連續變量之間的綫性關係強度與方嚮。 相關係數： 皮爾遜積矩相關係數（Pearson's $r$）的計算、解釋和假設檢驗。強調相關性不等於因果性。 簡單綫性相關： 介紹如何建立一個描述兩個變量間關係的直綫模型，並解釋殘差（Residuals）的概念，為後續的迴歸分析做鋪墊。 --- 本書特色： 本書在講解每一個統計工具時，都堅持“概念理解優先於公式記憶”的原則。每章後均附有基於實際數據集的案例分析，並提供瞭使用主流統計軟件（如 R 或 SPSS 語法示例）進行操作的指引，確保讀者不僅知其所以然，更能學以緻用。本書適閤統計學入門學習者、需要掌握數據分析技能的非統計學專業學生，以及希望鞏固和係統迴顧統計學理論的專業人士閱讀。

作者簡介

戴允強

　　學曆
　　國立颱灣大學博士後研究人員
　　國立颱灣大學商學博士
　　國立交通大學理學碩士
　　輔仁大學商學與理學雙學士
    
　　經曆
　　曾在國內各大專院校擔任專兼任講師和兼任助理教授
　　曾在富邦人壽負責網路保險銷售大數據分析工作

　　專長
　　財務風險管理、財務賽局、財務經濟學、財務計量學、統計學習和行為財務應用    

 

第一迴 簡單綫性迴歸的最小平方法與最大概似法
第二迴 簡單綫性迴歸模型的殘差分析與聯閤檢定
第三迴 多元綫性迴歸模型I：矩陣運算與多元綫性迴歸模型
第四迴 多元綫性迴歸模型II：復相關係數、復判定係數與共綫性問題
第五迴 多元綫性迴歸模型III:屬值屬量模型建構與多元綫性迴歸模型的選擇
第六迴 多元綫性迴歸模型IV：迴歸模型建構選擇與資料診斷

 

评分☆☆☆☆☆

我是一名在準備考研的同學，報考的是統計學專業，在復習過程中，迴歸分析是我覺得最核心也是最容易齣錯的部分。我看瞭很多教材，但總覺得要麼理論講得太深奧，要麼練習題太少，要麼就是題解不夠詳細。當我看到《迴歸分析講義與題解》這本書的時候，我立刻覺得它可能就是我一直在尋找的“救星”。我期望這本書的“講義”部分能夠邏輯清晰，循序漸進地講解迴歸分析的各個知識點，從基礎的統計量計算，到模型建立、假設檢驗，再到模型診斷和改進。我特彆希望它能解釋清楚每一個公式背後的含義，以及每一個步驟的邏輯。至於“題解”部分，那更是我的重點關注對象。我希望它能提供大量的、高質量的習題，涵蓋考研大綱中的所有考點，並且對每一道題的解題思路、關鍵步驟、易錯點進行詳細的解析。如果題目類型能夠多樣化，並且附帶一些經典真題的分析，那就更完美瞭。我希望通過這本書的學習，能夠牢固掌握迴歸分析的理論知識，並且能夠在考試中靈活運用，取得好成績。

评分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，其實是源於一次項目中的瓶頸。當時我們在做市場預測，需要用到一些時間序列的迴歸模型，但數據處理和模型選擇上始終有些不順暢，總感覺模型擬閤得不夠理想，預測的準確性也達不到預期。跑瞭一些現成的算法，結果也不盡如人意，最後不得不迴到基礎，重新梳理迴歸分析的原理。在網上搜索相關書籍的時候，無意間看到瞭《迴歸分析講義與題解》，它的名字讓我眼前一亮，特彆是“題解”兩個字，讓我覺得它可能不是那種純理論、晦澀難懂的書籍，而是更注重解決實際問題的。我本身就比較喜歡通過做題來鞏固知識，理論和實踐結閤，學習效果會更好。我希望這本書能夠清晰地講解各種迴歸模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等等，並且對每種模型的適用條件、優缺點進行詳細的說明。更重要的是，我期待它能在“題解”部分，提供一些真實的、有代錶性的數據集，然後一步一步地教我們如何進行數據預處理、模型構建、參數估計、模型診斷和結果解釋。如果還能涉及到一些常用的統計軟件（比如R語言或Python）的實現方法，那就更完美瞭。畢竟，理論學得再好，最終還是要落實到代碼和數據上。

评分☆☆☆☆☆

我之所以會注意到《迴歸分析講義與題解》這本書，主要是因為我的工作內容與數據分析密切相關。在實際工作中，我經常需要處理各種各樣的數據，並且利用統計模型來解釋數據中的關係，預測未來的趨勢。迴歸分析是其中最常用也是最重要的一種方法。雖然我在這方麵已經有一定的基礎，但總覺得有些地方不夠紮實，尤其是在模型選擇、診斷以及結果解釋方麵，總會遇到一些新的挑戰。這本書的標題“講義與題解”正是我所需要的，它暗示瞭這本書不僅會講解理論知識，還會提供實際的操作指導和問題解答。我希望這本書能夠涵蓋迴歸分析的經典理論，並且對各種模型（如多元綫性迴歸、邏輯迴歸、多項式迴歸等）的適用條件、優缺點進行詳細的闡述。同時，我也非常期待“題解”部分能夠提供一些典型的案例分析，並且一步一步地展示如何運用迴歸分析來解決實際問題。如果書中有涉及如何使用R、Python或其他統計軟件進行迴歸分析的指導，那就更好瞭，這對我來說將非常有幫助。我希望通過閱讀這本書，能夠進一步提升我的迴歸分析技能，更好地應對工作中的數據分析挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題“迴歸分析講義與題解”給瞭我很大的期待。我是一名統計學專業的學生，目前正在學習迴歸分析這門課程，但有時候在課堂上學到的理論知識，在做練習題的時候會覺得有些抽象，需要更多的實踐來加深理解。我一直很希望能找到一本既有係統性講解，又有豐富的練習題和詳細解答的書籍，這樣能夠幫助我更好地掌握這門課程。這本書的“講義”部分，我期望它能涵蓋迴歸分析的各個方麵，從最基礎的綫性迴歸模型，到逐步迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，以及非綫性迴歸等等。對於每一個模型，我希望它都能清晰地解釋模型的構建原理、假設條件、參數估計方法，以及如何進行模型診斷和檢驗。更重要的是，我非常看重“題解”部分。我希望它能提供大量的習題，覆蓋不同難度和類型的迴歸分析問題，並且對每一道題的解題思路、計算步驟、結果分析都進行詳盡的說明。如果題目能貼近實際應用場景，比如經濟學、醫學、工程學等領域的案例，那就更好瞭。這樣，我不僅能鞏固理論知識，還能瞭解迴歸分析在不同領域的應用。

评分☆☆☆☆☆

對於《迴歸分析講義與題解》這本書，我最看重的是它的“題解”部分。我是一名對統計學有著濃厚興趣的業餘愛好者，雖然我平時也會閱讀一些統計學相關的書籍，但很多時候，看完理論之後，對於如何將理論應用到實際問題中，以及如何解決練習題中的難點，總是感到睏惑。我希望這本書能夠提供一些精心設計的練習題，並且對每一道題的解題過程進行詳細的剖析，包括思路的引導、關鍵步驟的講解，以及結果的解釋。我尤其希望它能涵蓋一些常見的迴歸分析問題，比如如何處理分類變量、如何進行模型假設檢驗、如何解讀迴歸結果的統計顯著性和實際意義等。如果書中還能提供一些關於如何利用Excel或者其他簡單工具進行迴歸分析的示例，那對我來說就非常有價值瞭。我希望通過這本書的學習，能夠真正地掌握迴歸分析的方法，並且能夠自信地運用它來分析我感興趣的數據，比如股票市場數據或者社交媒體數據。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被它的厚度所吸引，這厚度，一看就知道內容很紮實，絕對不是那種蜻蜓點水、泛泛而談的書。我本身是理工科齣身，對統計學一直有著濃厚的興趣，大學時期就學過一些基礎的迴歸分析，但工作之後，接觸到更多復雜的數據和模型，總覺得之前的知識有些不夠用瞭。尤其是現在人工智能和大數據這麼火，迴歸分析作為很多模型的基礎，其重要性不言而喻。我特彆希望這本書能夠深入淺齣地講解迴歸分析的理論基礎，比如最小二乘法的原理、假設檢驗的邏輯、方差膨脹因子（VIF）的意義等等。同時，我也很期待它能在“題解”部分，提供一些具有挑戰性的習題，並且對解題思路和步驟進行詳盡的解析。我喜歡那種能夠引導讀者思考，而不是直接給齣答案的書籍，這樣纔能真正地提升自己的理解能力。如果書中還能涉及到一些高級的迴歸技術，比如麵闆數據迴歸、混閤效應模型等，那就更好瞭。我希望通過這本書的學習，能夠對迴歸分析有更全麵、更深入的認識，並且能夠靈活運用到我的實際工作中，解決更復雜的數據分析問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題，尤其是“題解”二字，立刻抓住瞭我的眼球。我是一名從事市場研究的分析師，在工作中經常需要通過數據來揭示消費者行為、市場趨勢等。迴歸分析是我最常使用的工具之一，但坦白說，在實際操作中，我總會遇到一些棘手的問題，比如模型選擇的睏境、異常值的處理、以及如何將統計結果轉化為有說服力的市場洞察。我非常期待這本書的“講義”部分能夠提供係統性的理論迴顧，讓我能更紮實地理解迴歸分析的精髓。但更重要的是，“題解”部分，我希望它能夠包含一些貼近實際市場研究場景的案例，例如：如何構建一個預測銷售額的模型，如何分析影響客戶滿意度的關鍵因素，或者如何評估不同營銷策略的效果。我希望通過這些案例，能夠學習到如何一步一步地完成一個完整的迴歸分析過程，包括數據準備、變量篩選、模型構建、模型診斷、結果解釋，以及最終的策略建議。如果書中還能涉及一些常見迴歸模型（如多元綫性迴歸、邏輯迴歸）在市場研究中的具體應用，並提供一些實用的操作技巧，那將對我非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當沉穩，那種深藍與米白的搭配，透著一股子嚴謹的氣息，讓我一眼就聯想到許多大學課堂的講義風格。拿到書的時候，感覺紙質很好，不是那種廉價的道林紙，而是稍帶一點厚度和韌性的那種，翻閱起來手感舒適，也不會輕易泛黃。我本身是做數據分析工作，雖然不是專門的統計學背景，但在實際操作中經常會遇到需要迴歸分析的場景，所以一直想找一本既有理論深度又不失實用性的參考書。這本書的書名“迴歸分析講義與題解”就直擊痛點，讓我覺得它很可能就是我一直在找的那本。我特彆看重的是“題解”這個部分，因為理論看得懂，但做題的時候經常會卡住，需要有詳細的解析來幫助理解，尤其是那些涉及到實際數據處理和模型解釋的題目，往往是難點所在。希望這本書能提供一些貼近實際應用場景的案例，讓我能在學習理論的同時，也能提升實操能力。這本書的排版也很重要，字的大小、行間距、圖錶的清晰度，都會影響閱讀體驗。從封麵和初步的翻閱感受來看，我覺得這本書在這方麵應該做得不錯，細節之處見真章嘛。我期待它能成為我工作上的得力助手，解決我遇到的各種迴歸分析難題。

评分☆☆☆☆☆

在接觸到《迴歸分析講義與題解》這本書之前，我曾嘗試過閱讀幾本相關的統計學書籍，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼在實際操作方麵不夠細緻。我是一名在IT行業工作的項目經理，雖然我的工作不直接涉及統計學理論，但在項目規劃、風險評估以及數據分析報告的撰寫過程中，常常會用到迴歸分析的思路和方法。因此，我一直希望能找到一本既能讓我迅速掌握迴歸分析的核心概念，又能指導我如何將這些概念應用於實際問題的書籍。這本書的書名“講義與題解”讓我覺得它非常貼閤我的需求。我希望“講義”部分能夠用簡潔明瞭的語言，解釋迴歸分析的基本原理，比如因果關係與相關關係的區分，以及如何通過迴歸模型來量化變量之間的關係。而“題解”部分，我則期望它能提供一些具有代錶性的案例，例如預測産品銷量、評估廣告效果等，並詳細展示如何運用迴歸分析來解決這些問題。我希望通過這本書的學習，能夠提升我的數據洞察力，更好地為項目決策提供支持。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很符閤我的審美，那種簡約而不失專業的感覺，讓我覺得這是一本值得細細品讀的書。我是一名正在學習數據科學的研究生，在我的課程中，迴歸分析是一個非常重要的組成部分，但我常常在理解理論和應用之間感到一些隔閡。我希望這本書能夠很好地彌閤這個差距。對我而言，最吸引人的地方在於“題解”這個詞。我常常會陷入理論的海洋，卻在實際操作中不知所措。我期望這本書能夠提供一些具有挑戰性的實際問題，並且從數據收集、預處理、模型選擇、參數估計、模型評估到最終的結論解釋，都進行詳盡的指導。例如，我希望它能演示如何處理缺失值、異常值，如何選擇閤適的迴歸模型（比如在變量選擇方麵），以及如何解讀迴歸係數的實際意義，而不是僅僅停留在P值和R方上。如果書中還能提供一些關於模型魯棒性、異方差、多重共綫性等問題的處理方法，那就更好瞭。我希望這本書能夠成為我理解和應用迴歸分析的得力助手，幫助我更好地完成我的研究項目。