Applied Linear Statistical Models：Design and Analysis of Experiments（5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 綫性模型
• 統計建模
• 實驗設計
• 方差分析
• 迴歸分析
• 實驗數據分析
• 統計推斷
• 應用統計學
• 實驗規劃
• 統計學

1. Applied Linear Statistical Models contains 14 chapters on the Applied Linear Regression Models, plus an additional 16 chapters on single and multifactor ANOVA and Experimental Design. The standard regression framework is emphasized throughout the text.

　　2. A new Chapter 15, Introduction to the Design of Experiments and Observational Studies provides a basic framework for the design and analysis of scientific studies.

　　3. Updated throughout to include the latest developments and methods in statistics such as advanced bootstrapping, neural networks, regression trees, other blocking approaches, Taguchi Methodology, and more.

　　4. New open ended 'Cases' based on data sets from business, health care, and engineering are included. Also, many problem data sets have been updated and expanded.

　　5. The text includes a CD with all data sets and the Student Solutions manual in PDF. In addition a new supplement, SAS and SPSS Program Solutions by Replogle and Johnson is available for the Fifth Edition.

好的，這是一本名為《應用綫性統計模型：實驗設計與分析》（第5版）的圖書的詳細簡介，內容將嚴格圍繞該書的學術主題展開，不包含任何多餘的說明。 應用綫性統計模型：實驗設計與分析（第5版） 圖書簡介 本書是統計學領域關於綫性模型和實驗設計領域的經典教材，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實踐導嚮的學習框架。它不僅詳細闡述瞭理論基礎，更著重於如何將這些復雜的統計工具應用於實際問題的解決中，特彆是針對工程、生物科學、社會科學以及工業質量控製等領域中的實驗數據。 本版在繼承前幾版核心內容的基礎上，進行瞭顯著的更新和現代化處理，以反映當前統計實踐中的最新發展和計算工具的演進。全書結構嚴謹，邏輯清晰，從基礎的迴歸分析齣發，逐步深入到更復雜的實驗設計結構和模型診斷技術。 第一部分：基礎迴歸分析與模型構建 本書開篇緻力於建立穩固的綫性模型基礎。首先，它詳細介紹瞭簡單綫性迴歸模型，涵蓋瞭最小二乘估計的原理、模型假設的檢驗（如殘差分析）以及參數估計的統計性質（如無偏性、有效性和最小方差性）。隨後，內容擴展至多元綫性迴歸。這裏，重點講解瞭如何處理多個預測變量，包括變量選擇、多重共綫性（Multicollinearity）的影響與處理方法，如嶺迴歸（Ridge Regression）和收縮估計（Shrinkage Estimators）。 模型擬閤的深度探討是本部分的核心。作者詳細討論瞭假設檢驗的框架，包括對整體模型顯著性的F檢驗，以及對單個迴歸係數的t檢驗。更關鍵的是，本書強調瞭模型診斷的重要性。讀者將學習如何通過殘差圖譜、QQ圖、Cooks距離等診斷工具來評估模型的適用性，識彆異常值（Outliers）和高杠杆點（High-leverage points），並據此進行模型修正或數據轉換。 第二部分：方差分析與綫性模型統一視角 本書的一個顯著特點是將方差分析（ANOVA）視為綫性模型的一個特例，從而實現瞭統計推斷方法的統一。這有助於讀者從更宏觀的視角理解方差分析與迴歸分析之間的內在聯係。 內容涵蓋瞭單因子、雙因子及多因子方差分析。對於分類數據，模型如何通過啞變量（Dummy Variables）或指示變量（Indicator Variables）融入到迴歸框架中進行分析得到瞭詳盡的解釋。特彆關注瞭交互作用項（Interactions）的解釋和檢驗，這在實驗設計中至關重要，因為它揭示瞭不同因素組閤下的效應變化。 對於復雜的均衡和非均衡設計，本書提供瞭如何使用最小二乘法來求解加權最小二乘（WLS）或廣義最小二乘（GLS）估計的詳細步驟。同時，也對隨機效應模型（Random Effects Models）和混閤效應模型（Mixed Effects Models）的初步概念進行瞭介紹，為後續更高級的主題打下基礎。 第三部分：實驗設計原理與實踐 本書的核心競爭力在於其對實驗設計（Design of Experiments, DOE）的全麵覆蓋。作者強調瞭從問題定義到數據收集再到最終分析的整個實驗周期管理。 完全隨機設計（Completely Randomized Design, CRD）和隨機化區組設計（Randomized Block Design, RBD）被深入分析，重點在於如何通過適當的隨機化和區組劃分來控製實驗誤差，提高統計功效。 對於需要測試多個因子組閤的場景，全因子設計（Full Factorial Designs）的構建、分析及其在解釋主效應和交互作用中的應用被詳細闡述。隨後，本書引入瞭部分因子設計（Fractional Factorial Designs），這對於資源受限或試驗因子眾多的情況提供瞭高效的解決方案。讀者將學習如何根據混淆模式（Aliasing Structure）來選擇和解釋最優的分辨率設計。 此外，本書還探討瞭拉丁方設計（Latin Square Designs）、交叉設計（Crossover Designs）以及響應麯麵法（Response Surface Methodology, RSM），後者是優化過程和産品特性的關鍵工具。 第四部分：模型的擴展與現代計算 為瞭適應現代統計計算環境，本版對模型擬閤、診斷和選擇的計算方法進行瞭大量更新。 模型選擇標準是本部分的關鍵內容，包括AIC（赤池信息準則）、BIC（貝葉斯信息準則）以及修正的 $R^2$ 等，並提供瞭係統化的模型篩選策略。 在處理違反標準正態性或同方差性假設時，本書提供瞭穩健的解決方案。這包括加權最小二乘法（WLS）、異方差性模型（Heteroscedastic Models）的構建，以及使用穩健迴歸（Robust Regression）技術來減少異常值的影響。 對於響應變量服從非正態分布（如計數數據、比例數據）的情況，本書將綫性模型擴展到瞭廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLM）的範疇。通過鏈接函數（Link Functions）和指數族分布，讀者可以掌握泊鬆迴歸、邏輯迴歸等分析技術，從而極大地拓寬瞭模型的適用範圍。 總結 《應用綫性統計模型：實驗設計與分析（第5版）》不僅僅是一本理論參考書，更是一本麵嚮實踐的指南。它將統計理論與數據分析過程無縫銜接，通過大量的、來自真實研究案例的實例（通常使用R或SAS等主流統計軟件演示），確保讀者能夠熟練地應用所學知識來設計高效的實驗、分析復雜的數據集，並清晰、準確地傳達統計發現。本書適閤高年級本科生、研究生以及需要深入理解和應用統計建模技術的科研人員和工程師使用。

作者簡介

Michael H. Kutner

　　現職：Emory University

Christopher J. Nachtsheim

　　現職：University of Minnesota

John Neter

　　現職：University of Georgia

William Li

　　現職：University of Minnesota

PART IV: DESIGN AND ANALYSIS OF SINGLE-FACTOR STUDIES
Ch15 Introduction to the Design of Experimental and Observational Studies
Ch16 Single Factor Studies
Ch17 Analysis of Factor Level Means
Ch18 ANOVA Diagnostics and Remedial Measures

PART V: MULTI-FACTOR STUDIES
Ch19 Two-Factor Studies with Equal Sample Sizes
Ch20 Two-Factor Studies-One Case per Treatment
Ch21 Randomized Complete Block Designs
Ch22 Analysis of Covariance
Ch23 Two-Factor Studies with Unequal Sample Sizes
Ch24 Multi-Factor Studies
Ch25 Random and Mixed Effects Models

PART VI: SPECIALIZED STUDY DESIGNS
Ch26 Nested Designs, Subsampling, and Partially Nested Designs
Ch27 Repeated Measures and Related Designs
Ch28 Balanced Incomplete Block, Latin Square, and Related Designs
Ch29 Exploratory Experiments: Two-Level Factorial and Fractional Factorial Designs
Ch30 Response Surface Methodology

评分☆☆☆☆☆

我之前一直認為統計學是一門枯燥乏味的學科，充滿瞭各種公式和符號，讓我望而卻步。然而，自從我接觸瞭這本《Applied Linear Statistical Models》，我的看法徹底改變瞭。這本書的語言風格非常生動有趣，作者用瞭很多通俗易懂的比喻和類比來解釋復雜的統計概念，讓原本枯燥的理論變得鮮活起來。我尤其喜歡書中在介紹每一個新的統計模型時，都會先從一個實際的案例齣發，說明為什麼需要這個模型，以及它能夠解決什麼問題。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我覺得學習過程充滿趣味性，也更容易理解理論知識的實際意義。例如，在講解廣義綫性模型時，作者從一個關於疾病發病率的實際問題入手，一步步引齣模型，讓我覺得非常自然和易於接受。此外，書中還穿插瞭一些曆史趣聞和統計學傢的故事，讓我在學習知識的同時，也能感受到統計學的魅力和發展曆程。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在是太豐富瞭，簡直是統計學領域的一部百科全書。我之前嘗試過一些其他的統計學書籍，但總覺得不夠係統，或者過於側重某個方麵。而這本《Applied Linear Statistical Models》則做到瞭很好的平衡，它涵蓋瞭從基礎的綫性迴歸到復雜的實驗設計，幾乎囊括瞭統計建模和實驗分析的方方麵麵。我個人對實驗設計部分尤為感興趣，書中對各種實驗設計方案的詳細介紹，包括完全隨機設計、區組設計、析因設計等等，讓我大開眼界。作者不僅講解瞭這些設計的原理和適用場景，還詳細闡述瞭如何進行相應的統計分析，並給齣瞭具體的步驟和注意事項。我特彆喜歡書中關於方差分析（ANOVA）的講解，它深入淺齣，讓原本令我頭疼的ANOVA變得清晰明瞭。總而言之，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我對統計學有瞭更全麵、更深入的認識，也為我日後的科研工作提供瞭寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常精美，紙張的質感也很好，閱讀起來是一種享受。封麵設計簡潔大氣，給人一種專業而嚴謹的感覺。翻開書頁，字跡清晰，排版閤理，即使長時間閱讀也不會感到疲勞。我尤其欣賞書中插圖和圖錶的質量，它們清晰易懂，有效地輔助瞭復雜的概念講解，讓抽象的統計學原理變得更加直觀。無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能從中受益。我是一名在讀的研究生，選擇這本書是因為它在學術界享有很高的聲譽，被許多導師推薦為經典教材。盡管我纔剛剛開始學習，但前幾章的內容已經讓我領略到瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的邏輯思維。作者在講解基本概念時，總是循序漸進，從易到難，確保讀者能夠紮實地掌握每一個知識點。我尤其喜歡書中給齣的實際案例，這些案例貼近生活和科研，讓我能夠更好地理解統計模型在實際問題中的應用，也激發瞭我進一步探索的興趣。這本書不僅僅是傳授知識，更重要的是培養讀者的統計思維能力，讓我學會如何用統計的視角去分析和解決問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者們顯然對綫性統計模型有著極其深刻的理解，並且有能力將復雜的概念以一種非常清晰和易於理解的方式呈現齣來。作為一名長期在工業界工作的工程師，我經常需要處理各種實驗數據，並且應用統計方法來優化産品性能和改進生産流程。我發現這本書的內容非常實用，對於我工作中遇到的許多問題都能提供有效的解決方案。例如，書中關於多重迴歸分析的章節，詳細講解瞭如何處理多重共綫性、如何選擇閤適的模型以及如何解釋迴歸係數，這些都是我在實際工作中經常遇到的難題。我尤其欣賞書中提供的R語言和SAS代碼示例，這些代碼可以直接復製和修改，大大節省瞭我自己編寫代碼的時間，讓我能夠更專注於數據分析本身。這本書對我來說，不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，隨時為我提供指導和幫助，讓我在數據分析的道路上走得更穩、更遠。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。作為一名希望在統計建模領域有所建樹的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理綫性統計模型知識體係的教材，而《Applied Linear Statistical Models》無疑是我的不二之選。書中對於模型假設的討論非常細緻，並提供瞭如何檢驗和處理違反假設的方法，這對於建立可靠的統計模型至關重要。我特彆欣賞書中關於模型診斷的章節，它教會瞭我如何通過殘差分析、影響點分析等方法來評估模型的擬閤優度，並找齣潛在的問題。此外，書中對不同類型的數據（如時間序列數據、空間數據）的處理方法也有所涉及，雖然不是本書的重點，但這些補充內容對於拓寬我的視野非常有益。總的來說，這本書為我構建瞭一個堅實的統計學理論基礎，讓我能夠自信地應對各種數據分析挑戰，並為我未來的學術研究打下瞭堅實的基礎。