Applied Linear Statistical Models：Applied Linear Regression Models（5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 綫性模型
• 綫性迴歸
• 統計建模
• 應用統計
• 迴歸分析
• 數據分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 機器學習
• R語言

1. Added material on important techniques for data mining, including regression trees and neural network models in Chapters 11 and 13.

　　2. The Chapter on logistic regression (Chapter 14) has been extensively revised and expanded to include a more thorough treatment of logistic, probit, and complementary log-log models, logistic regression residuals, model selection, model assessment, logistic regression diagnostics, and goodness of fit tests. We have also developed new material on polytomous (multicategory) nominal logistic regression models and polytomous ordinal logistic regression models.

　　3. We have expanded the discussion of model selection methods and criteria. The Akaike information criterion and Schwarz Bayesian criterion have been added, and a greater emphasis is placed on the use of cross-validation for model selection and validation.

　　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.

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 I: SIMPLE LINEAR REGRESSION
Ch 1 Linear Regression with One Predictor Variable
Ch 2 Inferences in Regression and Correlation Analysis
Ch 3 Diagnostics and Remedial Measures
Ch 4 Simultaneous Inferences and Other Topics in Regression Analysis
Ch 5 Matrix Approach to Simple Linear Regression Analysis

PART II: MULTIPLE LINEAR REGRESSION
Ch 6 Multiple Regression I
Ch 7 Multiple Regression II
Ch 8 Regression Models for Quantitative and Qualitative Predictors
Ch 9 Building the Regression Model I: Model Selection and Validation
Ch10 Building the Regression Model II: Diagnostics
Ch11 Building the Regression Model III: Remedial Measures
Ch12 Autocorrelation in Time Series Data

PART III: NONLINEAR REGRESSION
Ch13 Introduction to Nonlinear Regression and Neural Networks
Ch14 Logistic Regression, Poisson Regression, and Generalized Linear Models

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這是一本需要靜下心來研讀的書。它不像一些“速成”類的書籍，直接給齣操作方法，而是循序漸進地構建起一個堅實的統計理論體係。我之所以如此推崇，是因為它對每一個概念的解釋都力求嚴謹和透徹。例如，在講解最小二乘法時，作者不僅僅給齣瞭求解公式，更詳細地闡述瞭其背後的幾何意義以及歐幾裏得空間中的投影原理，這讓我對“最佳擬閤”有瞭更深刻的理解。又比如，在討論模型假設的違反時，書中列舉瞭各種情況，並提供瞭相應的診斷工具和補救措施，這讓我在麵對實際數據時，能夠更加自信地去識彆和處理模型中的問題。即使是對於一些看似基礎的章節，作者也總能挖掘齣更深層次的含義，例如，在介紹協方差矩陣時，書中詳細闡述瞭它在多變量統計中的作用，這對於理解多個變量之間的關係非常有幫助。總的來說，這本書更像是一位經驗豐富的導師，他不會直接給你答案，而是引導你一步步地去探索和發現，最終讓你自己掌握解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書在我手中已經陪伴瞭我不少時光，可以說它是我的“入門”啓濛書，但也是我“深入”探索的階梯。最初，我被它那“麵麵俱到”的係統性所吸引。從最基礎的最小二乘法原理，到逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除等模型構建策略，再到殘差分析、杠杆點、影響點等模型診斷的方方麵麵，都呈現齣一種近乎完美的邏輯鏈條。我尤其喜歡它在解釋各種統計檢驗背後的原理時，那種不厭其煩的推導和清晰的邏輯梳理。例如，關於F檢驗和t檢驗在迴歸模型中的關係，書中花瞭很大篇幅來闡述，這讓我對模型的整體顯著性和個體參數的顯著性有瞭更深刻的認識。還有，書中在介紹廣義綫性模型時，從泊鬆迴歸到邏輯迴歸，每一種模型的構建思路、假設條件以及參數解釋都做得非常到位，這為我理解更復雜的模型打下瞭堅實的基礎。雖然說它是一本“應用”的書，但我深感，沒有紮實的理論基礎，所謂“應用”也隻是空中樓閣。這本書恰恰滿足瞭這種需求，它既教會瞭我“做什麼”，也深刻地解釋瞭“為什麼這麼做”。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的像一個寶藏，每次翻閱都能有所發現。我尤其欣賞書中對於統計思想的闡述，不僅僅是給齣公式和方法，而是深入剖析這些方法背後的邏輯和假設。例如，在講解模型解釋力時，作者並沒有停留在R-squared的錶麵，而是深入分析瞭 Adjusted R-squared 的必要性，以及各種統計量在不同情境下的適用性。此外，書中對於處理實際數據中常見問題的介紹，如缺失值、異常值、類彆變量的處理等，都提供瞭非常實用的技巧和建議。讓我印象深刻的是，在介紹交互項時，書中不僅僅展示瞭如何添加交互項，更重要的是解釋瞭交互項的意義，以及如何解讀其係數，這對於理解變量之間的復雜關係至關重要。這本書的優點在於，它能夠將抽象的統計理論與具體的實際應用緊密結閤起來，讓讀者在掌握理論的同時，也能學會如何將其運用到解決現實問題中。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對綫性迴歸的理解上升到瞭一個全新的維度。書中的內容涵蓋瞭從基礎理論到高級技巧的方方麵麵，幾乎沒有遺漏。我印象最深刻的是關於模型診斷的部分，作者詳盡地介紹瞭各種圖示診斷方法，如殘差圖、Q-Q圖、杠杆點圖等，並詳細解釋瞭如何從這些圖中識彆齣潛在的問題，比如異方差、異常值、多重共綫性等。這些診斷方法對於構建穩健的模型至關重要，而這本書在這方麵提供瞭非常全麵的指導。此外，書中對於各種模型選擇準則的介紹也讓我受益匪淺，例如AIC、BIC等，讓我能夠更科學地權衡模型的擬閤優度和復雜度。即便是在一些看似簡單的概念上，作者也總能深入挖掘其背後的數學原理，比如最小二乘法的幾何解釋，這有助於加深我對模型內在機製的理解。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常全麵且深入的綫性迴歸學習框架，讓我能夠自信地處理各種復雜的迴歸問題。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《Applied Linear Statistical Models: Applied Linear Regression Models (5th Edition)》真是讓我又愛又恨。愛它是因為作為一本經典教材，它確實提供瞭紮實的綫性迴歸理論基礎，從最基本的模型假設，到各種診斷圖的解讀，再到多重共綫性、異方差等常見問題的處理，都講得非常透徹。每一次迴顧，總能發現之前忽略的細節，加深對概念的理解。特彆是那些細緻的推導過程，雖然有時讓人頭大，但確實是理解模型背後邏輯的關鍵。書中大量的例子也很有幫助，它們不僅是理論的應用，更像是循循善誘的導師，引導我一步步分析和解決實際問題。比如，在處理非綫性關係時，書中介紹瞭多項式迴歸和樣條迴歸，並且給齣瞭清晰的界定何時選擇何種方法。還有關於模型選擇的章節，交叉驗證、AIC、BIC等方法的介紹，都非常有實踐指導意義。我甚至會在遇到一些棘手的實際數據時，翻開書裏相關的章節，看看作者是如何一步步構建模型、評估模型的。它就像一個知識寶庫，總能在你需要的時候提供最精準的答案。盡管如此，有時候讀起來還是覺得有些吃力，畢竟是學術專著，語言的嚴謹性和邏輯的深度是必然的。