回归模型/中国人民大学统计与精算系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孟生旺 著

图书标签:

• 回归分析
• 统计学
• 计量经济学
• 精算
• 中国人民大学
• 统计建模
• 数据分析
• 线性模型
• 回归模型
• 高等教育

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300220642

版次：1

商品编码：11794312

包装：平装

丛书名： 中国人民大学统计与精算系列教材

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：248

内容简介

　　《回归模型/中国人民大学统计与精算系列教材》主要介绍了在实际数据分析中最常使用的线性回归模型和广义线性回归模型，以及它们的推广模型，如零膨胀回归模型和多分类因变量的回归模型等。本书不仅介绍了回归模型的基本原理，而且结合R软件和实际数据，详细介绍了具体的建模过程，讨论了各类回归模型的特点和性质，内容新颖，操作性强，适合统计学、经济学、金融学、保险学、精算学等相关专业的学生使用。

作者简介

　　孟生旺，中国人民大学统计学院副院长、教授、博士生导师，中国人民大学应用统计科学研究中心研究员，主要研究领域包括应用统计、风险管理与非寿险精算。已经出版的著作有《金融数学》、《非寿险精算学》、《回归模型》、《非寿险定价》、《汽车保险的精算统计模型》和《保险定价：经验估费系统研究》等。

目录

第1章 线性回归模型
1．1 模型结构和假设
1．2 解释变量
1．3 参数估计
1．4 异方差与加权最小二乘估计
1．5 假设检验
1．6 模型诊断和改进
1．7 模型的评价与比较
1．8 应用示例
练习题

第2章 广义线性模型
2．1 模型结构
2．2 参数估计
2．3 模型比较与诊断
练习题

第3章 连续型因变量
3．1 正态回归模型
3．2 伽马回归模型
3．3 逆高斯回归模型
3．4 基于R的应用
3．5 模型推广
练习题

第4章 计数型因变量
4．1 泊松回归模型
4．2 负二项回归模型
4．3 模型扩展
练习题

第5章 二分类因变量
5．1 贝努利分布假设下的Logistic回归
5．2 二项分布假设下的Logistic回归
5．3 比例型数据的logistic回归
5．4 Logistic回归系数的解释
5．5 logistic回归模型的拟合优度
5．6 其他连接函数
5．7 过离散问题
练习题

第6章 多分类因变量
6．1 多项logistic回归模型
6．2 定序logistic 回归模型
练习题

第7章 Tweedie回归
7．1 Tweedie分布
7．2 Tweedie回归
7．3 Tweedie回归模型的推广
7．4 零调整逆高斯回归
练习题

第8章 贝叶斯回归模型
8．1 基本概念
8．2 先验分布的选取
8．3 MCMC方法
8．4 贝叶斯广义线性模型
8．5 应用Rstan估计贝叶斯模型
练习题

第9章 应用案例
9．1 数据介绍
9．2 探索性数据分析
9．3 索赔发生概率的回归模型
9．4 索赔频率模型
9．5 索赔强度模型
9．6 对索赔强度进行对数变换之后建模
9．7 纯保费模型
练习题
参考文献

精彩书摘

　　回归模型是应用最为广泛的数据分析方法之一，它的核心思想是建立若干个解释变量与一个因变量的函数关系，并通过这个函数关系对因变量的变化规律进行解释和预测。
　　回归模型包括线性回归模型、广义线性模型、广义可加模型、线性混合模型、广义线性混合模型以及它们的各种扩展模型。本书以线性回归模型和广义线性模型为主，介绍回归模型的基本原理和应用技巧。
　　线性回归模型主要建立在因变量服从正态分布等一系列重要假设之上，所以不能完全满足解决某些特定问题的实际需求。譬如，损失次数是非负的整数，损失金额是大于零的实数，都不符合线性回归模型关于因变量服从正态分布假设的前提条件。在广义线性模型中，因变量可以服从指数分布族中的任意分布，如正态分布、二项分布、泊松分布、伽马分布、逆高斯分布和Tweedie分布等。这些分布非常适合描述保险损失数据，如损失次数可以用二项分布、泊松分布或负二项分布进行描述，损失金额可以用伽马分布或逆高斯分布进行描述。事实上，几乎所有分布假设下的广义线性模型都可以在保险损失数据的分析中找到用武之地，也很难找到另一个数据分析需要用到所有的广义线性模型的实际领域。有鉴于此，本书主要使用汽车保险的损失数据来说明广义线性模型的建模原理，但读者可以毫无困难地将其应用到其他领域的数据分析中。
　　由于实际数据结构的复杂性，广义线性模型还在不断发展。譬如，在广义线性模型的线性预测项中引入平滑函数，就可以建立广义可加模型；在线性预测项中增加随机效应，就得到了广义线性混合效应模型；如果不仅对分布的均值参数建立回归模型，同时对其他参数建立回归模型，就可以将广义线性模型推广到关于位置参数、尺度参数和形状参数的广义可加模型（GAMLSS）。
　　本书将以线性回归模型和广义线性模型为主，介绍回归模型的基本原理和建模技术。书中虽然有一定的理论介绍，但更加侧重于回归模型的实际应用。第1章介绍线性回归模型的基本原理，并通过模拟数据介绍线性回归模型的建模技术。第2章介绍广义线性模型的统计理论，为后面各章的实际应用奠定基础。第3~7章根据因变量的不同类型，分别介绍基于二分类因变量、计数型因变量、连续型因变量和混合型因变量建立回归模型的基本方法，包括参数估计、统计推断、残差分析和模型检验等内容。此外，作为对广义线性模型的进一步拓展，还介绍了基于多分类因变量的回归模型、有限混合回归模型、零膨胀回归模型、零调整逆高斯回归模型和广义可加模型。第8章简要介绍贝叶斯视角下回归模型的参数估计方法。第9章应用我国一家财产保险公司的车损险数据，讨论如何建立索赔发生概率、索赔频率、索赔强度和纯保费的回归模型。
　　本书在建模过程中使用了两种类型的数据，一类是模拟数据；另一类是实际数据。基于模拟数据的建模过程可以清晰地展示数据的生成机理和回归模型的误差，而基于实际数据的建模过程可以揭示回归模型在应用中可能遇到的问题和解决方法。
　　常用的统计软件都包含建立回归模型的模块，如R，SAS和STATA等。本书主要使用了R软件中的lm函数，glm函数和glm�眓b函数，以及gamlss，tweedie，cplm,car，rstan，penalized，data�眛able，ggplot2，knitr等程序包。在此谨向这些程序包的开发者表示感谢。
　　……

前言/序言

好的，这是一本关于计量经济学基础与应用的书籍简介，内容详实，旨在为读者提供扎实的理论基础与实用的分析工具，完全不涉及您提到的那本特定教材的内容。 计量经济学原理与前沿应用：理论构建与实证分析指南 本书简介 在数据驱动的时代，计量经济学已成为经济学、金融学、管理学乃至社会科学领域不可或缺的核心工具。本书旨在系统梳理计量经济学的基本理论框架，并深入探讨当代计量方法在复杂现实问题中的具体应用。本书力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间取得完美平衡，帮助读者不仅理解“模型如何建立”，更能掌握“数据如何分析”以及“结果如何解释”。 第一部分：计量经济学基础与经典模型 本书的开篇聚焦于计量经济学的基石——多元线性回归模型。我们将从最基础的单方程线性回归模型出发，详细阐述最小二乘法（OLS）的原理、估计过程及其统计学性质。重点内容包括高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov Theorem）的深刻含义，以及在理想假设下OLS估计量的最优线性无偏估计（BLUE）特性。 随后，我们将扩展至多元回归环境。读者将学习如何通过变量选择、函数形式选择（如对数变换、多项式项）来构建更贴近经济学理论预期的模型。模型诊断是本部分的核心环节，我们将详尽介绍异方差性（Heteroskedasticity）和序列相关性（Autocorrelation）的检验方法，如怀特检验（White Test）和DW检验。对于这些经典问题的处理，本书不仅会介绍传统的修正方法（如加权最小二乘WLS），还会引入稳健标准误（Robust Standard Errors）的概念及其在实际操作中的优势。 此外，虚拟变量（Dummy Variables）的引入与应用，是处理分类信息的关键。本书将详细解析如何利用虚拟变量进行分组回归、进行结构性变化检验以及建模季节性或政策冲击效应。 第二部分：时间序列分析的深度探索 时间序列数据是经济金融领域中最常见的挑战之一。本部分将系统讲解时间序列计量经济学的核心概念和工具。我们从平稳性（Stationarity）的概念入手，这是进行有效时间序列分析的前提。读者将学习单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验和PP检验，并理解非平稳序列可能带来的伪回归（Spurious Regression）风险。 针对非平稳序列，本书将深入探讨协整（Cointegration）理论。我们将介绍恩格尔-格兰杰两步法以及更强大的约恒定阶模型（VECM）的建立与估计，这对于分析长期均衡关系至关重要。 对于短期动态关系的刻画，自回归滑动平均模型（ARMA/ARIMA）是核心工具。本书将指导读者掌握识别、估计和诊断ARMA族模型的“盒子-詹金斯方法论”（Box-Jenkins Methodology）。更进一步，我们将引入向量自回归模型（VAR）和结构化向量自回归模型（SVAR），用于分析多个时间序列变量之间的相互影响与冲击传播机制，特别是脉冲响应函数（IRF）和方差分解（Variance Decomposition）的经济学解读。 第三部分：微观计量：断点、工具变量与面板数据 随着微观数据的广泛应用，如何准确识别因果效应成为计量分析的焦点。本书将重点讲解内生性（Endogeneity）问题的识别与解决，这是从相关性推导出因果性的桥梁。 工具变量（Instrumental Variables, IV）估计及其两阶段最小二乘法（2SLS）将得到详尽的阐述。本书会细致区分内生性的来源（如遗漏变量、测量误差、同时性），并提供针对性的工具变量选择标准与检验（如弱工具变量检验）。 为有效处理微观截面数据中的个体异质性，面板数据模型是首选。本书将详尽比较固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），并利用豪斯曼检验（Hausman Test）指导读者做出恰当选择。此外，对于处理非线性模型（如Logit/Probit模型）以及选择性样本（如Tobit模型）的进阶议题，本书亦提供了清晰的理论阐释与Stata/R语言的实操指导。 第四部分：因果推断的前沿方法与应用 本书的收官部分聚焦于当代计量经济学中最活跃的领域——因果推断。我们不再满足于“相关性”，而是追求“可信的因果效应”。 核心内容包括： 1. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 无论是清晰断点还是模糊断点，本书都将展示如何利用这一准实验方法来估计局部平均处理效应（LATE）。 2. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细介绍如何构建匹配变量、选择匹配方法（如最近邻匹配、核匹配）以及评估匹配质量，以模拟随机对照试验（RCT）的条件。 3. 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 深入剖析平行趋势假设的检验及其重要性，并介绍多期DiD模型在评估长期政策效果时的应用。 每种方法都配有详尽的经济学案例，帮助读者理解何时、为何选择特定的识别策略，以及如何对估计结果进行稳健性检验，确保推断的可靠性。 适用读者对象 本书适合经济学、金融学、公共政策、社会学及相关量化研究领域的高年级本科生、研究生，以及需要深入掌握计量分析工具的科研人员和专业人士。本书假定读者具备一定的微积分和线性代数基础，但理论推导过程力求清晰易懂，旨在将复杂的数学概念转化为可理解的经济直觉。通过本书的学习，读者将具备构建、估计、诊断和解释复杂计量模型的能力，从而在学术研究和实际决策中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，一开始吸引我的是“回归模型”这四个字，感觉这东西在统计学里太基础也太核心了。我一直对如何从数据中找出规律，预测未来趋势很感兴趣，而回归分析无疑是实现这一目标的关键工具。尤其是在我们这个信息爆炸的时代，无论是市场分析、经济预测，还是社会现象的研究，都离不开回归模型的身影。这本书既然被放在了“中国人民大学统计与精算系列教材”的标题下，我自然对它的专业性和权威性抱有很高的期待。人大的统计学科在国内的地位一直非常靠前，他们的教材往往代表了国内统计学教学的先进水平。我希望这本书能系统地梳理回归模型的理论基础，从最简单的线性回归开始，逐步深入到多元回归、非线性回归，甚至可能包括一些更高级的模型，比如时间序列回归或者面板数据回归。更重要的是，我期待它能提供丰富的实际案例，并清晰地讲解如何利用统计软件（比如R或者Python）来实现模型的构建、检验和解释。毕竟，理论学得再好，最终还是要落地到解决实际问题上。这本书能否成为我理解和应用回归模型，从而在我的研究或工作中取得突破的有力助手，是我最关心的。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我的目光首先被“回归模型”这几个字牢牢吸引。在统计学的大千世界里，回归模型无疑是解释变量关系、预测未知的一种极其强大的工具，它像是连接观测数据与潜在规律的一座桥梁。而“中国人民大学统计与精算系列教材”这个标识，则让我对这本书的品质有了更高的期待，毕竟人大在统计领域的声誉和教学水平是毋庸置疑的。我一直希望能够深入理解回归分析的理论精髓，不仅仅是学会如何套用公式，而是能够透彻地理解各种模型背后的统计原理，比如参数估计的意义、假设检验的逻辑、以及模型的适用条件和局限性。我特别希望书中能够清晰地阐述从简单线性回归到多元线性回归，再到广义线性模型等不同类型的回归方法，并且能够详细讲解如何进行模型选择、诊断和改进。此外，我非常看重教材的实操性，期待书中能够提供丰富的实例，并且指导我如何利用常见的统计软件（例如R、Python）来进行模型的实现和分析。如果这本书能够让我真正掌握回归模型这一利器，并且能够灵活地运用它来分析复杂的数据，解决实际问题，那么它的价值将不可估量。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“回归模型/中国人民大学统计与精算系列教材”这个名字时，我脑海里立刻浮现出的是那些在数据分析领域至关重要的统计工具。作为一名对数据分析充满热情的研究者，我深知回归模型在揭示变量间关系、进行预测和理解现象背后的驱动力方面的巨大作用。而“中国人民大学”这个品牌，更是让我对教材的学术严谨性和前沿性抱有极大的信心。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解回归模型的核心思想，从概念的引入，到模型构建的每一步，都能够清晰明了。我期望它能够涵盖从经典的线性回归到更复杂的非线性回归、面板数据回归，甚至是与时间序列结合的回归模型。更令我期待的是，书中是否能够包含大量的案例分析，特别是能够结合中国本土的实际情况，例如在中国经济、金融、社会学等领域中，回归模型是如何被应用于解决实际问题的。我希望能从中学习到不仅仅是理论知识，更重要的是分析问题的思路和方法，以及如何规避常见的统计陷阱。如果这本书能够成为我理解和掌握回归模型，并且能够灵活运用这些知识来解决我所面临的科研或工作中的实际问题，那么它无疑将是我的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先是被它封面传递出的那种严谨和厚重感所吸引。作为一名对数据分析抱有浓厚兴趣的学习者，我一直在寻找一本既有理论深度，又不失操作指导性的教材。而“中国人民大学统计与精算系列教材”这个定位，一下子就点燃了我内心的渴望。我对统计学领域，特别是建模方面有着一种近乎痴迷的热情，总觉得数据中蕴藏着无数值得探索的秘密。我认为，回归模型就像一把万能钥匙，能够打开通往理解数据背后复杂关系的大门。我希望这本书能够带领我深入理解回归分析的精髓，不仅仅是掌握各种模型的使用技巧，更重要的是能够理解它们背后的统计原理、假设条件以及适用范围。比如，我一直对模型诊断和选择的艺术感到好奇，如何判断一个模型的好坏？如何避免过拟合和欠拟合？书中能否提供一些行之有效的策略和方法？我尤其期待它能通过一些具有中国特色的实际案例，来阐释回归模型在分析中国经济、社会、金融等领域问题时的独特应用和挑战。如果这本书能让我对这些问题有更深刻的洞见，并且能够清晰地指导我如何将理论知识转化为解决实际问题的能力，那它就将是我学习道路上不可或缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，特别是“回归模型”这部分，让我联想到我在学习统计学过程中遇到的诸多挑战。很多时候，理论知识虽然扎实，但如何将其转化为解决实际问题的能力却始终是一道坎。而“中国人民大学统计与精算系列教材”的标签，则让我对其内容质量充满了信心。我一直相信，顶尖学府的教材，往往是经过无数次打磨和验证的精华。我希望这本书能够系统性地介绍回归分析的核心概念和技术。从最基础的散点图、相关性分析，到简单线性回归、多元线性回归，再到可能涉及的逻辑回归、泊松回归等广义线性模型。更重要的是，我期待它能深入讲解模型拟合的统计学原理，比如最小二乘法、极大似然估计等等，并详细阐述如何进行模型诊断，包括残差分析、多重共线性检验、异方差检验等，以及如何利用这些诊断结果来优化模型。我非常看重教材的实践指导性，希望书中能够提供清晰的代码示例，演示如何使用主流的统计软件（如R、Python、SAS等）来实现回归模型的构建、估计、检验和预测。如果这本书能让我不仅知其然，更能知其所以然，并且能够独立地完成一个完整的回归分析项目，那么它将是我统计学学习旅程中的一次重要飞跃。

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很好

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正版图书

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非常非常不错非常不错非常不错非常非常不错非常不错非常不错

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公司员工学习资料，挺好

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一点

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书还不错,希望对学习有帮助

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