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[美] 郝令昕，丹尼尔·Q.奈曼 著，肖东亮 译

图书标签:

• 分位数回归
• 回归分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 模型建立
• 经济学
• 金融学
• 统计建模
• 应用统计

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543227330

版次：1

商品编码：12174828

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2017-04-01

用纸：轻型纸

页数：189

字数：129000

正文语种：中文

编辑推荐

分位数回归的思想起源于1760年。然而，这一回归方法计算的复杂性直到最近依然是一大挑战。虽然如今快速的计算机功能和统计软件的广泛应用使得拟合分位数回归模型变得容易了很多，但至今我们仍未提供任何关于分位数回归是什么的介绍。本书填补了该领域的空白，有助于社会科学研究者熟悉分位数回归。

内容简介

作者在本书中提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体例子演示了对分位数回归估计值的解释。同时，作者也提供了应用分位数回归分析美国1991年和2001年收入不平等的完整实例，以此确定这一方法的思想和步骤。

作者简介

郝令昕（Lingxin Hao），1990年获芝加哥大学社会学博士，目前是约翰?霍普金斯大学的社会学教授，Russell Sage基金会2002年至2003年访问学者。专业领域包括家庭与公共政策、社会不平等、移民、定量研究方法和高级统计。研究焦点是美国家庭，强调除个体和家庭因素以外的结构、制度和情景的作用，并通过高级统计方法和大规模全国调查数据来检验从社会学和经济学理论中推导出来的研究假设。其著作发表在各类杂志上，包括《社会学方法论》、《社会学方法与研究》、《定性与定量研究》、《美国社会学杂志》、《社会力、教育社会学、社会科学研究》和《国际移民研究评论》。

丹尼尔·奈曼（Daniel Q. Naiman），1982年获伊利诺伊大学厄巴纳—尚佩恩分校数学博士，目前是约翰?霍普金斯大学应用数学与统计系教授兼系主任。1997年被选为数学统计研究所会员，并于2005年成为坎特伯雷大学的厄斯金研究员（Erskine fellow）。他的数学研究工作主要集中在进行多元检验的几何与计算方法。他在生物信息学、经济计量学、环境健康、基因、水文学和微生物学等领域应用统计技术进行合作。其作品出现在各类杂志上，包括《统计学年报》、《生物信息学》、《生物统计学》、《人类遗传》、《多元分析杂志》和《美国统计学会杂志和自然科学》。

目录

序
第1章 引言
第2章 分位数和分位数函数
第1节 分布函数、分位数和分位数函数
第2节 样本分位数的抽样分布
第3节 位置和形状的分位差测量方法
第4节 分位数作为某些最小化问题的解决方法
第5节 分位数的性质
第6节 小结
第3章 分位数回归模型及其估计量法
第1节 线性回归模型及其局限性
第2节 条件中位数和分位数回归模型
第3节 分位数回归估计
第4节 转化与同变性
第5节 小结
第4章 分位数回归的推论
第1节 LRM的标准误和置信区间
第2节 QRM的标准误和置信区间
第3节 QRM的自举法
第4节 QRM的拟合优度
第5节 小结
第5章 分位数回归估计值的解释
第1节 参照与比较
第2节 条件均值与条件中位数
第3节 其他个别条件分位数的解释
第4节 不同分位数系数的等值检验
第5节 通过QRM结果解释形状变化
第6节 小结
第6章 单调转换QRM的解释
第1节 对数尺度上的位置变化
第2节 从对数单位回到初始单位
第3节 对数单位系数的图解
第4节 从对数单位拟合测量形状变化
第5节 小结
第7章 实例：1991年和2001年的收入不平等
第1节 观察到的收入差别
第2节 描述统计值
第3节 收入调查数据记录
第4节 拟合优度
第5节 条件均值回归与条件中位数回归
第6节 收入和对数收入方程中QRM估计值的图像化
第7节 非中心位置的分位数回归：绝对效应
第8节 评估影响位置和形状变化的协变量效应
第9节 小结
附录
注释
参考文献
译名对照表

深入探索统计分析的边界：一本关于前沿建模方法的指南 在统计学的广袤领域中，理解和预测数据中复杂关系一直是研究的核心。经典线性回归模型以其简洁的解释性和广泛的应用性，奠定了统计分析的基石。然而，现实世界中的数据往往表现出非线性的、异方差的特征，传统模型的假设在这种情况下可能会失效，导致分析结果的偏差和预测精度的下降。本书正是为了应对这些挑战而生，它将带领读者深入探索统计建模的前沿领域，揭示一种更为强大和灵活的分析工具——分位数回归模型，并在此基础上拓展至一系列更为精密的统计建模方法。 超越均值：分位数的视角 本书并非仅仅介绍一种模型，而是提供了一种全新的数据分析视角。传统回归模型主要关注因变量的条件期望，即在给定自变量条件下，因变量的平均值。这种“均值”的焦点，虽然直观且易于理解，但却常常忽略了数据分布的整体形态。举例而言，在分析收入与教育水平的关系时，我们不仅关心教育水平对平均收入的影响，更可能对教育水平对低收入群体（例如收入的第10百分位数）或高收入群体（例如收入的第90百分位数）的影响感兴趣。分位数回归模型正是应运而生，它能够直接对因变量的任何条件分位数进行建模，从而提供对数据分布更为全面的洞察。 本书将从分位数回归模型的基本原理出发，深入剖析其数学基础和统计特性。读者将了解到，与最小二乘法（OLS）最小化平方误差和不同，分位数回归的目标是最小化加权绝对误差，这种设计使得模型对异常值不那么敏感，并能捕捉到因变量的条件分布的各种变化。我们将详细讲解如何构建和解释不同分位数回归模型的结果，例如，如何解读“教育水平对收入的第25百分位数的影响”与“教育水平对收入的第75百分位数的影响”之间的差异，从而揭示教育在不同收入阶层中扮演的角色。 分位数回归模型的扩展与深化 本书的内容并不仅限于单一的分位数回归模型。我们将进一步探讨其强大的扩展性，以及如何将其与其他统计方法相结合，以解决更复杂的数据分析问题。 非参数分位数回归 (Nonparametric Quantile Regression)：在许多实际应用中，因变量与自变量之间的关系可能难以用简单的函数形式来描述。非参数分位数回归模型，例如核回归或局部多项式回归在分位数建模中的应用，能够允许数据自身来决定函数的形式，提供了更高的灵活性。本书将深入介绍这些非参数方法的原理、实现细节以及在处理高维数据和复杂关系时的优势。 面板数据分位数回归 (Panel Data Quantile Regression)：面板数据，即包含多个观测单元在多个时间点上的数据，在经济学、社会学和生物医学等领域非常常见。传统的面板数据模型通常也侧重于均值分析。本书将详细介绍如何将分位数回归的思想应用于面板数据，捕捉不同个体在不同分位数上的异质性发展轨迹，以及如何处理面板数据中的固定效应和随机效应问题。 广义分位数回归 (Generalized Quantile Regression)：当因变量的分布不再是连续的，或者模型的假设需要进一步放宽时，广义分位数回归模型就显得尤为重要。本书将介绍如何处理离散型因变量（如计数数据或二元数据）的分位数建模，以及如何处理模型的其他复杂性。 变量选择与模型诊断 (Variable Selection and Model Diagnostics)：在构建任何统计模型时，变量选择和模型诊断都是至关重要的步骤。本书将探讨在分位数回归框架下如何进行有效的变量选择，例如使用Lasso或SCAD等正则化技术来识别重要的预测变量，并评估模型的拟合优度，例如通过残差分析、拟合优度检验等手段来确保模型的有效性。 贝叶斯分位数回归 (Bayesian Quantile Regression)：传统的参数分位数回归方法通常基于最大似然估计。本书将介绍贝叶斯视角下的分位数回归，即如何利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等方法来估计分位数回归模型的后验分布，从而获得更全面的不确定性量化，并能够整合先验信息。 理论与实践的完美结合 本书旨在提供一种严谨而实用的统计建模指南。每一章节都将理论讲解与实际应用相结合，通过丰富的案例研究和详细的算法实现，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 数学严谨性：本书将提供必要的数学推导和证明，帮助读者深入理解模型背后的统计原理，从而能够灵活运用并避免潜在的陷阱。 计算实现：我们将介绍使用主流统计软件（如R、Python等）实现各种分位数回归模型的方法。书中会提供清晰的代码示例，并解释代码的逻辑，使读者能够快速上手，将模型应用于自己的数据集。 案例研究：本书将涵盖来自不同学科领域的实际案例，例如： 经济学：分析教育、家庭背景等因素对收入分布的影响，揭示收入不平等的根源。 医学：研究治疗方案或基因型对疾病发病率、恢复时间等不同分位上的影响，为个体化治疗提供依据。 环境科学：评估气候变化对极端天气事件（如降水量、温度）的影响，并预测未来可能出现的最坏情况。 社会学：探讨社会经济地位、文化背景等对个体生活满意度、健康状况等不同分位上的影响。 机器学习：将分位数回归的思想融入机器学习模型，例如在回归树或神经网络中实现分位数预测，以提供更具信息量的预测区间。 读者定位 本书适合对统计建模有一定基础，希望扩展其分析工具箱的各领域研究人员、数据科学家、统计学专业学生以及任何对深入理解数据驱动的决策感兴趣的专业人士。无论您是初次接触分位数回归，还是希望深化对此方法的理解，本书都将是您宝贵的参考。 本书的价值 在数据爆炸的时代，准确而全面的数据分析能力至关重要。本书提供的分位数回归模型及其扩展方法，将使读者能够： 更精细地刻画关系：超越均值，揭示自变量对因变量整个分布的影响。 更鲁棒地处理异常值：分位数回归对异常值的敏感性较低，能够提供更稳定的估计。 更全面地量化不确定性：通过预测区间，提供对未来观测值的可靠估计范围。 更有效地进行风险评估：识别和预测低分位数事件（如极端损失、低回报），为风险管理提供支持。 更深入地理解异质性：捕捉不同群体在同一关系中的不同表现，为精准决策提供依据。 本书是一次深入统计分析前沿的探索之旅，它将帮助您解锁数据中隐藏的更深层次的信息，并为您的研究和决策提供更强大、更灵活的统计支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献部分，是一份值得单独称赞的宝藏。它不仅仅是一份简单的列表，更像是一份精心策划的“史诗导览图”。作者引用了大量跨越数十年、涵盖多个学科领域的经典文献，从经典的统计学期刊到前沿的计算机科学论文都有涉猎。通过附注中的简短评论，读者可以快速了解每一篇关键文献的历史地位和主要贡献。这极大地拓宽了我的研究视野，让我意识到了当前所使用的许多“新”方法，其实都有着深厚的历史根基和多学科的交叉影响。它引导着读者不仅要掌握工具，更要去追溯工具的起源和演变，去理解不同学派是如何看待同一个问题的。总而言之，这本书与其说是一本工具书，不如说是一部关于现代统计建模思想史的编年史，它要求的不只是阅读，更是一种深度的学术对话。

评分☆☆☆☆☆

我真正开始感到兴奋，是在翻到关于“分布假设的鲁棒性”那一章节时。这本书在探讨模型适用性边界时，展现出了极强的实战派视野。它没有满足于仅仅罗列各种估计方法的名称，而是通过一系列精心构造的模拟案例，直观地展示了当数据偏离正态分布的“理想状态”时，不同估计器性能的巨大差异。作者的笔法在这里变得生动而具有批判性，他似乎在不断地与那些“一刀切”的应用者对话，提醒我们，在不了解数据底层的真实分布结构之前，任何模型选择都可能是一场基于运气的赌博。我特别喜欢其中关于“尾部风险”的论述，那部分内容突破了传统教材的框架，深入探讨了在金融或风险管理领域，那些极端事件发生的概率如何被标准模型严重低估。这种将理论与高风险应用场景紧密结合的处理方式，极大地提升了本书的实用价值和思想深度，让人忍不住想要立刻动手，用自己的数据集去验证这些论断的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排堪称一绝，它没有采用线性叙事，而是采取了一种螺旋上升的知识构建方式。读到中期，你会发现，那些最初看似孤立的理论点——比如密度估计的某些性质，或者特定优化算法的收敛条件——突然在某个更宏大的框架下被重新整合起来。这让我对统计建模的理解从零散的工具箱升级成了一套连贯的、具有内在一致性的系统。作者在介绍新工具时，总是习惯性地将它与已学知识进行对比，详细说明新方法解决了旧方法的哪一类核心缺陷，而不是仅仅展示其优势。这种对比性的阐述方式，使得读者能够清晰地分辨出不同方法论之间的哲学差异，而不是被淹没在各种参数和公式之中。我尤其欣赏其中对“模型选择”这一主题的反复强调，书中几乎用三分之一的篇幅在讨论“如何知道模型已经足够好”，这种对不确定性的坦诚，远比那些声称能找到“最优模型”的浅薄读物要可信得多。

评分☆☆☆☆☆

这本定价不菲的统计学专著，初次上手时便给人一种深邃、严谨的学院派气息。封面设计简洁，排版紧凑，光是目录就显得内容量巨大，让人不禁对其中涉及的理论深度心生敬畏。我带着对“模型”二字的好奇与敬畏翻开了前几章，首先映入眼帘的是对经典线性回归模型的详尽回顾与批判性审视。作者似乎并不满足于停留在教科书式的陈述上，而是深入剖析了传统最小二乘法在面对异常值和异方差性时的脆弱。特别是关于残差分布假设的讨论，作者旁征博引，引用了大量早期计量经济学家的经典论述，那种层层递进、步步为营的逻辑推演，仿佛带领读者回到那个统计学思想激烈碰撞的年代。整段阅读过程就像在攀登一座知识的高峰，每读完一个小节，都需要停下来消化一番，才能继续向下领会更复杂的概念。虽然理论密度极高，但作者在某些关键步骤的处理上，又流露出一种令人欣慰的细腻，比如对特定数学证明的简化注释，这让初学者不至于完全迷失在复杂的公式海洋中。

评分☆☆☆☆☆

对于那些习惯了快速入门和即插即用的软件操作指南的读者来说，这本书无疑是一次彻底的“祛魅”。它的数学推导部分占据了相当大的比重，而且毫不含糊。如果你期望直接跳到代码实现，你可能会感到挫败。然而，如果能坚持下来，你会发现这种对数学本质的深挖，恰恰是建立稳固理解的基石。书中对渐近性质的讨论尤为详尽，各种收敛速度的比较，以及在不同限制条件下的效率权衡，都被严谨地量化和论证。这使得即便是那些参数估计量背后的统计学意义，也变得清晰可见。我感觉自己仿佛又回到了大学时代，不得不重温高等数学和概率论的基础知识，但这一次，这些基础不再是抽象的概念，而是直接服务于解决现实世界中复杂数据的工具。这种“重拾基础，提升应用”的体验，是许多现代应用统计书籍所无法提供的深度体验。

评分☆☆☆☆☆

还不错，内容还可以。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好，用来学习

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

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不错很好

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈呵呵呵呵

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努力学习成绩斐然

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

很喜欢的一本书，希望对设想的工作有帮助。

评分☆☆☆☆☆

很好，用来学习