统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Samprit Chatterjee，Ali S.Hadi 著，郑忠国，许静 译

图书标签:

• 统计学
• 回归分析
• 数据分析
• 统计建模
• 应用统计
• 计量经济学
• 社会科学
• 统计推断
• SAS
• SPSS

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111431565

版次：1

商品编码：11293262

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2013-08-01

内容简介

　　《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书内容。
　　《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》在探索性数据分析的思想和原则指导下组织材料，包括简单线性回归、多元线性回归、回归诊断、定性预测变量、变量变换、共线性数据分析和逻辑斯谛回归等13章内容。书中强调数据分析的技巧而不是统计理论的发展，几乎是手把手地教读者如何去分析数据、检验结论、改进分析。作者精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的推理和直观的图形方法。
　　《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》既可以作为非统计学专业回归分析的入门教材，又可以作为统计学专业理论回归分析的补充教材，对于从事数据分析的人员来说，本书更是必备的参考书。

目录

中文版序
译者序
前言

第1章 概述
1.1 什么是回归分析
1.2 公用数据集
1.3 回归分析应用实例选讲
1.3.1 农业科学
1.3.2 劳资关系
1.3.3 政府
1.3.4 历史
1.3.5 环境科学
1.3.6 工业生产
1.3.7 挑战者号航天飞机
1.3.8 医疗费用
1.4 回归分析的步骤
1.4.1 问题陈述
1.4.2 选择相关变量
1.4.3 收集数据
1.4.4 模型设定
1.4.5 拟合方法
1.4.6 模型拟合
1.4.7 模型评价和选择
1.4.8 回归分析的目标
1.5 本书的内容和结构
习题

第2章 简单线性回归
2.1 引言
2.2 协方差与相关系数
2.3 实例：计算机维修数据
2.4 简单线性回归模型
2.5 参数估计
2.6 假设检验
2.7 置信区间
2.8 预测
2.9 拟合效果度量
2.10 过原点的回归直线
2.11 平凡的回归模型
2.12 文献
习题

第3章 多元线性回归
3.1 引言
3.2 数据和模型的描述
3.3 实例:主管人员业绩数据
3.4 参数估计
3.5 回归系数的解释
3.6 中心化和规范化
3.6.1 含截距模型的中心化和规范化
3.6.2 无截距模型的规范化
3.7 最小二乘估计的性质
3.8 复相关系数
3.9 单个回归系数的推断
3.10 线性模型中的假设检验
3.10.1 检验所有预测变量的回归系数为
3.10.2 检验某些回归系数为
3.10.3 检验某些回归系数相等
3.10.4 带约束的回归参数的估计和检验
3.11 预测
3.12 小结
习题
附录 多元回归的矩阵表示

第4章 回归诊断：违背模型假定的检测
4.1 引言
4.2 标准回归假定
4.3 各种残差
4.4 图形方法
4.5 拟合模型前的图形
4.5.1 一维图
4.5.2 二维图
4.5.3 旋转图
4.5.4 动态图
4.6 拟合模型后的图形
4.7 检查线性和正态性假定的图形
4.8 杠杆、强影响点和异常值
4.8.1 响应变量的异常值
4.8.2 预测变量中的异常值
4.8.3 伪装和淹没问题
4.9 观测影响的度量
4.9.1 Cook距离
4.9.2 Welsch-Kuh度量
4.9.3 Hadi影响度量
4.10 位势残差图
4.11 如何处理异常点
4.12 回归方程中变量的作用
4.12.1 添加变量图
4.12.2 残差加分量图
4.13 添加一个预测变量的效应
4.14 稳健回归
习题

第5章 定性预测变量
5.1 引言
5.2 薪水调查数据
5.3 交互变量
5.4 回归方程组：两个组的比较
5.4.1 斜率和截距都不同的模型
5.4.2 斜率相同但截距不同的模型
5.4.3 截距相同但斜率不同的模型
5.5 示性变量的其他应用
5.6 季节性
5.7 回归参数随时间的稳定性
习题

第6章 变量变换
6.1 引言
6.2 线性化变换
6.3 X射线灭菌
6.3.1 线性模型的不适用性
6.3.2 对数变换实现线性化
6.4 稳定方差的变换
6.5 异方差误差的检测
6.6 消除异方差性
6.7 加权最小二乘
6.8 数据的对数变换
6.9 幂变换
6.10 总结
习题

第7章 加权最小二乘法
7.1 引言
7.2 异方差模型
7.2.1 主管人员数据
7.2.2 大学教育花费数据
7.3 两阶段估计
7.4 教育费用数据
7.5 拟合剂量反应关系曲线
习题

第8章 相关误差问题
8.1 引言：自相关
8.2 消费支出和货币存量
8.3 Durbin-Watson统计量
8.4 利用变换消除自相关性
8.5 当回归模型具有自相关误差时的迭代估计法
8.6 变量的缺失和模型的自相关性
8.7 住房开工规模的分析
8.8 Durbin-Watson统计量的局限性
8.9 用示性变量消除季节效应
8.10 两个时间序列之间的回归
习题

第9章 共线性数据分析
9.1 引言
9.2 共线性对推断的影响
9.3 共线性对预测的影响
9.4 共线性的检测
9.4.1 共线性的简单征兆
9.4.2 方差膨胀因子
9.4.3 条件指数
习题

第10章 共线性数据的处理
10.1 引言
10.2 主成分
10.3 利用主成分的计算
10.4 施加约束条件
10.5 搜索模型中回归系数的线性函数
10.6 回归系数的有偏估计
10.7 主成分回归
10.8 消除数据中的共线性
10.9 回归系数的约束条件
10.10 主成分回归中的注意事项
10.11 岭回归
10.12 岭估计法
10.13 岭回归：几点注解
10.14 小结
10.15 文献
习题
附录10.A 主成分
附录10.B 岭回归
附录10.C 代理岭回归

第11章 变量选择
11.1 引言
11.2 问题的陈述
11.3 删除变量的后果
11.4 回归方程的用途
11.4.1 描述和建模
11.4.2 估计和预测
11.4.3 控制
11.5 评价回归方程的准则
11.5.1 残差均方
11.5.2 Mallows的Cp准则
11.5.3 信息准则
11.6 共线性和变量选择
11.7 评价所有可能的回归模型
11.8 变量选择方法
11.8.1 前向选择方法
11.8.2 后向剔除方法
11.8.3 逐步回归法
11.9 变量选择的一般注意事项
11.10 对主管人员业绩的研究
11.11 共线性数据的变量选择
11.12 凶杀数据
11.13 利用岭回归进行变量选择
11.14 空气污染研究中的变量选择
11.15 拟合回归模型的可能策略
11.16 文献
习题
附录 误设模型的影响

第12章 逻辑斯谛回归
12.1 引言
12.2 定性数据的建模
12.3 Logit模型
12.4 例子：破产概率的估计
12.5 逻辑斯谛回归模型诊断
12.6 决定变量的去留
12.7 逻辑斯谛回归的拟合度
12.8 多项Logit模型
12.8.1 多项逻辑斯谛回归
12.8.2 例子：确定化学糖尿病
12.8.3 顺序值逻辑斯谛回归
12.8.4 例子：重新考察化学糖尿病的确定问题
12.9 分类问题：另一种方法
习题

第13章 进一步的论题
13.1 引言
13.2 广义线性模型
13.3 泊松回归模型
13.4 引进新药
13.5 稳健回归
13.6 拟合一个二次式模型
13.7 美国海湾中PCB的分布
习题

附录A 统计表
参考文献
索引

前言/序言

数据世界的洞察者：回归分析的艺术与科学 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围。从消费者的购买偏好，到全球气候的变化趋势，再到经济市场的波动规律，数据如同潮水般涌来，蕴藏着无限的规律与奥秘。然而，数据本身并不能直接告诉我们答案。要从中提炼出有价值的见解，洞察事物发展变化的内在联系，就需要一套强大的分析工具。而回归分析，正是数据分析领域中最具代表性、应用最广泛的统计学方法之一，它如同一个精准的“洞察者”，帮助我们理解变量之间的关系，预测未来走向，并为决策提供坚实的依据。 回归分析：解构变量的内在联系 回归分析的核心思想，在于探究一个或多个自变量（解释变量）如何影响或预测一个因变量（响应变量）。它试图通过建立数学模型，量化自变量对因变量的影响程度，并在此基础上进行预测。举例来说，我们想了解广告投入对产品销量的影响。回归分析可以帮助我们构建一个模型，量化每增加一元广告投入，销量会增加多少，并预测在不同广告投入水平下，产品可能达到的销量。这对于企业制定营销策略，优化资源配置具有至关重要的意义。 更进一步，回归分析的应用场景远不止于此。在金融领域，它可以用来预测股票价格的变动，评估投资风险；在医学研究中，它可以探究药物剂量与疗效的关系，识别疾病的危险因素；在社会科学领域，它可以分析教育水平对收入的影响，研究政策干预的效果。回归分析的应用范围之广，几乎渗透到所有需要从数据中获取规律和预测的领域。 经典理论与现代实践的完美融合 尽管回归分析的理念听起来并不复杂，但其背后却蕴含着深厚的统计学理论和精密的数学推导。一本优秀的回归分析著作，不仅要讲解理论的精髓，更要将理论与实际应用紧密结合，让读者在理解概念的同时，也能掌握实际操作的方法。 这本《例解回归分析》（原书第5版）正是这样一部力求在理论深度和实践指导之间取得最佳平衡的著作。它并非仅仅罗列枯燥的公式和抽象的概念，而是通过大量精心设计的实例，将回归分析的强大力量展现在读者面前。每一个统计模型，每一次模型构建，都伴随着清晰的解释和直观的图示，让读者能够“看见”数据的流动，理解变量之间的微妙互动。 从基础到进阶：构建稳固的回归分析知识体系 本书的编排结构，充分考虑了读者从入门到精通的学习路径。它从最基础的线性回归模型入手，逐步深入到多元线性回归，这能够帮助读者建立起对回归分析最核心的理解。读者将学会如何识别和处理可能存在的各种数据问题，例如异常值、多重共线性等，这些都是在实际数据分析中不可避免的挑战。 更令人称道的是，本书并没有止步于基本的线性回归。它还将带领读者探索更复杂的回归模型，比如非线性回归，它能捕捉那些并非简单的直线关系，而是呈现出曲线、指数或其他复杂形态的数据模式。此外，对逻辑回归和泊松回归等模型，本书也给予了充分的关注。逻辑回归尤其在处理二分类因变量（例如是否购买、是否患病）时发挥着巨大作用，而泊松回归则专注于计数型数据（例如事件发生的次数），这进一步拓展了读者分析问题的能力边界。 实例驱动：让理论“活”起来 本书最鲜明的特点之一，便是其“例解”式的教学方法。理论讲解与实例分析交织进行，让抽象的统计概念变得生动而易于理解。书中每一个章节都围绕着一个或多个具体的案例展开，这些案例涵盖了经济学、社会学、心理学、生物学等多个学科领域，力求最大程度地贴近真实的研究场景。 读者将跟随作者的引导，一步步地学习如何： 提出明确的研究问题： 从实际问题出发，定义因变量和自变量。 收集和整理数据： 理解数据的重要性，以及如何进行初步的数据清洗和探索性分析。 选择合适的回归模型： 根据研究问题的性质和数据的特点，选择最恰当的回归模型。 构建和拟合模型： 利用统计软件进行模型拟合，理解模型参数的含义。 解读模型结果： 评估模型的统计显著性，解释变量的系数，理解模型的拟合优度。 进行假设检验和置信区间估计： 对模型的关键参数进行推断，量化不确定性。 模型诊断与优化： 检查模型的假设是否成立，识别潜在问题，并进行必要的模型改进。 进行预测和推断： 利用拟合好的模型预测新的数据点，并对研究结果进行有效的解释。 通过这些贯穿全书的实例，读者将不再是被动地接受知识，而是主动地参与到数据分析的过程中，仿佛亲身经历了一次完整的回归分析项目。这种“学以致用”的学习方式，能够极大地提升读者的学习效率和解决实际问题的能力。 统计软件的实践指导：从理论到工具 在现代数据分析中，统计软件扮演着不可或缺的角色。本书在理论讲解之外，也为读者提供了关于常用统计软件（例如R、SAS、SPSS等）在回归分析中的应用指导。读者将了解到如何在这些软件中实现各种回归模型的构建、拟合和结果解读，掌握将理论知识转化为实际操作的技能。这种软硬件结合的教学方式，使得本书成为一本既有深度又有广度的实用参考书。 超越简单的“相关性”：理解因果的基石 需要强调的是，回归分析虽然常常用来探究变量之间的关系，但“相关不等于因果”。本书在强调回归分析的应用价值的同时，也提醒读者关注因果推断的复杂性。它会引导读者思考如何通过合理的研究设计和模型构建，来尽可能地逼近因果关系，避免简单的相关性结论带来的误导。这对于科学研究和严谨的决策至关重要。 数据驱动的未来：掌握回归分析，掌握主动权 在这个日益依赖数据的时代，掌握回归分析这样强大的统计工具，就如同掌握了洞察数据世界运行规律的钥匙。无论您是统计学专业的学生，希望夯实理论基础，提升实操能力；还是金融分析师、市场研究员、科研人员，希望从海量数据中挖掘有价值的信息，进行更精准的预测和决策；抑或是对数据分析充满好奇，希望提升自身数据素养的各行各业人士，本书都将是您不可多得的良师益友。 它将带领您走进回归分析的精彩世界，从基础概念到高级技巧，从理论推导到实际应用，构建起扎实的知识体系。您将学会如何用数据说话，如何从纷繁复杂的现象中梳理出清晰的脉络，如何为您的研究和决策提供最有力的支持。掌握回归分析，就是掌握了在数据时代驾驭信息、发现规律、引领未来的主动权。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光盘内容确实让人眼前一亮，尤其是那些精心设计的案例研究，简直是理论联系实际的绝佳载体。记得我刚开始接触回归分析的时候，面对那些抽象的公式和概念，总是感觉抓不住重点，而这本书的附带光盘就像一盏明灯，把那些冰冷的理论变得鲜活起来。它不像有些教材那样，只是简单地罗列数据和结果，而是通过一步步的操作演示，让你清晰地看到模型是如何构建的，参数是如何估计的，以及结果是如何解释的。特别是对于那些初学者来说，能够跟着光盘一步步操作，亲身感受模型的威力，会大大增强学习的信心和兴趣。我印象特别深刻的是关于异方差和自相关处理的案例，光盘里详细展示了如何识别这些问题，以及如何选择合适的处理方法，这比单纯看书上的理论描述要直观得多。而且，它似乎还包含了一些常用的统计软件的操作指南，这对于我们这些习惯了动手实践的人来说，简直是福音。如果书本内容能够像光盘一样，在每个章节都配上详尽的操作指导，那就更完美了。总而言之，这张光盘的价值绝对不亚于书本本身，是帮助读者理解和掌握回归分析的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种长期在数据分析领域摸爬滚打的人来说，一本能够真正解决实际问题的统计学书籍至关重要。《例解回归分析》恰恰满足了我的这一需求。它不仅仅是停留在理论层面，而是提供了非常具体的操作指导和案例分析。我最看重的是它对于模型诊断和模型选择的详细阐述，这在实际工作中是至关重要的环节。书中关于如何识别和处理多重共线性、异方差、非正态性等问题，都提供了非常实用的方法。而且，作者并没有回避统计分析中的一些“灰色地带”，而是坦诚地讨论了不同方法之间的优劣，以及在不同情况下应该如何取舍。这让我觉得这本书非常接地气，也非常真诚。它不像某些书籍那样，总是把问题简单化，而是让你看到统计分析的复杂性和挑战性。这本书帮助我建立了一个更加全面和系统的统计分析框架，让我能够更自信地应对各种数据挑战。我甚至觉得，这本书的价值远不止于“例解”，它更像是一本“统计分析实践指南”。

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我看到了统计学研究的严谨性和逻辑性，同时也感受到了作者对回归分析的深刻理解和独到见解。书中对于每一个统计概念的阐述都力求精确，对于每一个模型的推导都力求清晰。但与此同时，作者又非常注重理论与实践的结合，通过大量的实例分析，将抽象的数学公式转化成直观的统计语言。我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的那种“庖丁解牛”般的功力，能够将复杂的统计模型分解成易于理解的步骤，并深入浅出地进行讲解。在阅读过程中，我仿佛置身于一个统计学的研讨会，与作者一起探讨回归分析的奥秘。这本书不仅教会了我如何运用回归分析，更重要的是，它培养了我用统计学思维去分析问题的能力。我现在看待很多问题，都会不自觉地去思考其中是否存在变量之间的关系，以及如何用统计学的方法来量化和解释这种关系。这本书就像一本“思想启迪者”，让我对统计学有了更深层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是它的“例解”二字用得太贴切了！它不是那种高高在上、脱离实际的理论堆砌，而是真正地将回归分析的理论知识融入到具体的实践场景中。我尤其喜欢书中那些贴近生活、贴近工作的例子，比如市场营销、金融分析、医学研究等等。这些例子不仅让我看到了回归分析的广泛应用，更重要的是，它让我理解了如何将抽象的统计模型转化为解决实际问题的有力工具。每一次阅读，我都能从中获得新的启发，发现新的视角。作者在解释每一个模型时，都会先讲述一个背景故事，然后引出需要解决的问题，再逐步展示如何运用回归分析来找到答案。这种“故事化”的教学方法，让原本枯燥的统计学知识变得引人入胜。我常常会一边读一边思考，如何在自己的研究或工作中应用这些方法。这本书的深入浅出，也让我对统计学产生了前所未有的热情，让我觉得统计学不再是遥不可及的学问，而是触手可及的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学有着浓厚的兴趣，但总觉得很多理论书读起来枯燥乏味，缺乏实践指导。这本《例解回归分析》在这一点上做得非常出色，它用大量的实例来阐释复杂的统计概念，让学习过程变得更加生动有趣。我特别欣赏作者的叙事方式，仿佛在和我这个读者进行一场深入的对话，一点点地引导我理解回归分析的精髓。从最基础的线性回归，到多重回归、逻辑回归，再到时间序列分析，每一个章节都充满了作者的匠心独运。让我印象深刻的是，作者不仅仅是给出结论，而是详细解释了每一步的思考过程，以及可能出现的各种问题和应对方法。这种“为什么”和“怎么办”的结合，让我受益匪浅。在处理实际数据时，我常常会遇到各种各样的问题，比如数据清洗、模型选择、结果解读等等，而这本书就像一本万能的“统计医生”，为我提供了清晰的诊断和治疗方案。它让我不再害怕面对复杂的数据，而是能够从容地运用统计学工具来解决实际问题。我甚至觉得，这本书应该成为每一个想要深入了解回归分析的统计学爱好者的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，不过得慢慢啃

评分☆☆☆☆☆

2.12 文献

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

习题

评分☆☆☆☆☆

买了三千多的书，慢慢看吧

评分☆☆☆☆☆

不错，包装很好，好好看有收获

评分☆☆☆☆☆

4.3 各种残差

评分☆☆☆☆☆

回归分析，是统计学中先下比较实用的

评分☆☆☆☆☆

4.8.3 伪装和淹没问题