近代迴歸分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

梅長林，王寜 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 數據分析
• 統計建模
• 綫性模型
• 非綫性模型
• 時間序列分析
• R語言
• Python

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030327956

版次：1

商品編碼：12135550

包裝：平裝

叢書名： 西安交通大學研究生教育係列教材

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：230

字數：290000

正文語種：中文

內容簡介

　　《近代迴歸分析方法》結閤SAS軟件的應用介紹瞭從綫性迴歸分析到近三十多年來迅速發展起來的非參數迴歸分析中幾類具有代錶性的迴歸模型的估計和統計推斷方法，具體內容包括綫性迴歸模型的*小二乘估計、廣義綫性模型的似然估計、非參數迴歸模型的核光滑方法、變係數模型的局部綫性估計、廣義變係數模型的局部似然估計以及空間變係數模型的地理加權迴歸估計，並簡要介紹瞭SAS軟件的基礎知識和相關的SAS過程。
　　《近代迴歸分析方法》可作為高等院校統計、經濟、醫學及相關專業的研究生教材，也可供科研人員及數據分析應用工作者參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 綫性迴歸模型
1．1 引言
1．2 綫性迴歸模型及其最小二乘估計
1．2．1 綫性迴歸模型及其矩陣錶示
1．2．2 參數的最小二乘估計
1．2．3 最小二乘估計的性質
1．2．4 參數的綫性約束最小二乘估計
1．3 離差平方和的分解與參數的假設檢驗
1．3．1 離差平方和的分解與復決定係數
1．3．2 參數綫性約束關係的檢驗
1．3．3 迴歸關係的顯著性檢驗
1．3．4 迴歸係數的顯著性檢驗
1．4 迴歸診斷與改進措施
1．4．1 殘差分析
1．4．2 因變量的Box-Cox變換
1．4．3 自變量復共綫性診斷
1．4．4 參數的嶺估計及其性質
1．5 因變量的預測

第2章 廣義綫性模型
2．1 引言
2．2 指數族分布與廣義綫性模型
2．2．1 指數族分布
2．2．2 連接函數
2．2．3 廣義綫性模型
2．3 廣義綫性模型的最大似然估計
2．3．1 參數的似然方程
2．3．2 似然方程的迭代加權最小二乘解法
2．3．3 似然方程的Newton-Raphson迭代法和Fisher標分法
2．4 廣義綫性模型的統計推斷
2．4．1 參數的最大似然估計的漸近分布
2．4．2 參數的假設檢驗
2．5 廣義綫性模型應用舉例

第3章 非參數迴歸模型
3．1 非參數迴歸模型及其局部擬閤思想
3．2 局部常數擬閤方法
3．2．1 Nadaraya-Watson估計及其性質
3．2．2 Gasser-Muller估計及其性質
3．3 局部多項式擬閤方法
3．3．1 局部多項式估計
3．3．2 局部多項式估計的性質
3．3．3 等價核及局部多項式估計的偏與方差的等價核錶示
3．3．4 局部多項式光滑中多項式階的選取
3．3．5 均方誤差準則下局部多項式擬閤的最優光滑參數
3．4 光滑參數的確定
3．4．1 局部多項式擬閤中光滑參數確定的一個經驗方法
3．4．2 交叉確認及其相關方法
3．5 誤差方差的估計
3．5．1 誤差方差為常數時的估計
3．5．2 誤差方差為自變量函數時的估計
3．6 局部擬閤在綫性迴歸模型殘差分析中的應用舉例
3．6．1 殘差趨勢性分析的假設檢驗
3．6．2 模擬試驗
3．6．3 實例分析
3．7 多元非參數迴歸模型及其維數災難問題

第4章 變係數模型與廣義變係數模型
4．1 變係數模型與其他相關模型
4．2 變係數模型的擬閤及其推斷
4．2．1 變係數模型的局部綫性估計
4．2．2 局部綫性估計的漸近偏與方差
4．2．3 變係數模型的二步估計
4．2．4 係數函數的置信帶與假設檢驗
4．3 半變係數模型及其擬閤方法
4．3．1 半變係數模型的二階段估計及其漸近偏和方差
4．3．2 半變係數模型的輪廓最小二乘估計
4．3．3 半變係數模型的統計推斷
4．4 廣義變係數模型及其局部似然估計
4．4．1 廣義變係數模型
4．4．2 廣義變係數模型的局部綫性似然估計
4．4．3 廣義變係數模型的一步Newton-Raphson估計
……

第5章 空間變係數模型與地理加權迴歸估計
第6章 SAS軟件基礎知識與有關分析過程簡介

參考文獻

前言/序言

　　迴歸分析方法是統計數據分析的強有力工具之一，被廣泛應用於自然科學及社會科學的各個領域，同時也一直是統計學的一個熱門研究方嚮，從經典的綫性迴歸模型到最近三十多年來藉助電子計算機的強大計算能力而迅速發展起來的非參數迴歸模型及相關模型，從參數迴歸模型的最小二乘估計、最大似然估計到非參數迴歸模型的基函數逼近、局部光滑方法，迴歸模型種類繁多，擬閤方法豐富多彩。
　　本書結閤SAS軟件，以綫性迴歸模型為切入點，以廣義綫性模型為導引，介紹瞭近期迅速發展起來的非參數迴歸分析中有代錶性的幾類模型及其局部擬閤方法。全書共分為6章：第1章介紹瞭綫性迴歸模型的最小二乘估計方法、約束最小二乘方法、迴歸診斷與改進措施等內容；第2章介紹瞭一類重要的非綫性迴歸模型，即廣義綫性模型及其最大似然估計方法，這兩章內容屬於參數迴歸分析方法；第3～5章介紹瞭幾類非參數迴歸模型及其局部擬閤方法，包括一元非參數迴歸模型的局部常數和局部多項式擬閤、變係數模型的局部綫性估計以及廣義變係數模型的局部似然估計方法、空間變係數模型的地理加權迴歸擬閤方法；最後一章介紹瞭被譽為當今數據分析的國際標準軟件-SAS係統的一些基礎知識以及與本書內容密切相關的可直接調用的幾個描述性數據分析的SAS過程、綫性迴歸模型和廣義綫性模型的SAS過程，進一步介紹瞭交互式矩陣語言的PROCIML程序設計模塊。本書內容是在西安交通大學研究生數據分析課程講義的基礎上，經過多年試用、修改、增刪後形成的，考慮到學時數限製，對非參數迴歸模型及變係數模型的整體型逼近方法（如樣條估計、小波估計）本書未作涉及。
　　作為研究生教材，本書所期望達到的目的有兩個方麵：一方麵，通過對幾類有代錶性的參數和非參數迴歸模型的估計及統計推斷方法的學習，瞭解迴歸分析發展的主綫以及當前一些新的研究方嚮和相關研究成果，掌握迴歸模型的一些基本的擬閤方法尤其是非參數局部光滑方法的基本思想和原理，以有助於科研思想的培養以及新模型、新方法的應用；另一方麵，書中介紹的各類模型的擬閤方法的實現離不開計算機的應用，我們認為先進軟件包的使用以及在相應軟件係統下的編程能力是實現科研中新方法的研究和應用的一條行之有效的途徑。結閤本書內容的學習，期望讀者瞭解SAS軟件基礎知識和有關的分析過程，結閤非參數局部擬閤方法的學習，具備一定的在SAS係統下的編程能力。為此目的，我們在書中不僅有利用SAS軟件實現實際數據分析的例子，也結閤一些模型及其擬閤方法給齣瞭幾個具體模擬試驗的設計、實現以及對試驗結果的分析，並在最後一章給齣瞭幾個模擬試驗和實例分析的SAS程序供讀者參考。
　　根據我們的教學實踐，全書內容可在40～50學時內完成。一個可供參考的教學方法是與多媒體教學相結閤，首先介紹第6章中SAS軟件的基礎知識（6。1節）和幾個基本統計分析的SAS過程（6。2節），掌握SAS軟件的基本操作和一些簡單的分析功能；再結閤各章內容的講授，有針對性地介紹第6章中相應的SAS過程，通過SAS軟件的多媒體演示，講解有關實例分析及模擬試驗。尤其對於3。5節內容，可在介紹基本內容的基礎上，就書中的模擬試驗讓學生在課外自行編程，在課堂上演示，實現教師與學生的互動。
　　本書的編寫得到“西安交通大學研究生教育係列教材”專項基金的資助。編者的博士研究生瀋思連和張輝國做瞭部分模擬試驗的編程以及部分內容的錄人工作。中國科學院大氣物理研究所東亞區域氣候與環境國傢重點實驗室為我們提供瞭我國區域降水量及相關數據，本書的齣版傾注瞭科學齣版社責任編輯的辛勤勞動。在此一並緻以深深的謝意。
　　限於編者水平，加之許多內容，尤其是後幾章內容，多是編者通過閱讀近期的期刊文獻資料整理而成，對某些方法的理解可能不夠深刻甚至不到位，因此錯誤和紕漏在所難免，懇請同行和讀者批評指正。

深入淺齣：當代計量經濟學模型與數據驅動決策 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的當代計量經濟學模型構建與應用框架。我們摒棄瞭對基礎統計學原理的冗餘迴顧，直接切入現代經濟學研究中最核心、最具挑戰性的數據分析與因果推斷前沿。全書結構緊湊，邏輯嚴謹，旨在培養讀者將復雜經濟理論轉化為可量化檢驗、可指導政策製定的數據驅動型思維模式。 本書不關注傳統時間序列分析中基於平穩性假設的經典迴歸模型，而是聚焦於結構性衝擊、異質性效應、高維數據處理以及非綫性動態係統的識彆與估計。 第一部分：理論基礎與現代計量範式轉型 本部分首先界定現代計量經濟學的核心目標：超越相關性，探尋可靠的因果機製。我們詳細闡述瞭從“假設檢驗驅動”嚮“數據驅動與機製識彆驅動”的範式轉變。 因果推斷的哲學基礎與應用場景： 深入探討瞭潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和結構模型（Structural Models）在不同研究領域的適用性邊界。重點分析瞭在宏觀經濟學、勞動經濟學和發展經濟學中，如何定義和識彆“處理效應”（Treatment Effect）在異質性個體間的分布。 識彆策略的演進： 區彆於經典的工具變量法（IV）在弱工具變量和內生性模型識彆上的局限性，本書詳盡介紹瞭雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）的現代擴展，包括多期DiD、平行趨勢假設的檢驗與敏感性分析（如Placebo Tests和Asymptotic Balance Tests）。同時，對斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）進行瞭精細化處理，涵蓋瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）下的最優帶寬選擇、核函數應用以及非綫性效應的局部多項式估計。 高維數據與模型選擇： 在“大P，小N”的研究背景下，本書係統介紹瞭正則化估計方法。我們不僅涵蓋瞭基礎的Lasso和Ridge迴歸，更深入探討瞭Elastic Net在處理高度共綫性和變量選擇衝突時的錶現。重點解析瞭信息準則（AIC、BIC）在現代模型選擇中的局限性，並引入瞭基於預測性能的交叉驗證（Cross-Validation）技術，以評估模型的泛化能力。 第二部分：復雜數據結構的建模與處理 本部分專注於處理現實世界數據中常見的復雜結構，這些結構往往是傳統綫性模型無法有效捕捉的。 麵闆數據模型的深度挖掘： 摒棄對固定效應（FE）和隨機效應（RE）的簡單介紹，本書著重於動態麵闆模型的識彆與估計。詳細闡述瞭廣義矩估計（GMM），特彆是Arellano-Bond和Blundell-Bond估計器，如何有效解決序列相關和序列異方差問題，以及在處理滯後被解釋變量作為內生解釋變量時的優勢。同時，對比瞭LSDV（Least Squares Dummy Variable）模型與FE模型在處理大規模個體效應時的計算效率差異。 非綫性與半參數模型： 當參數化假設難以成立時，半參數方法成為關鍵。本書探討瞭局部加權迴歸（Loess/Lowess）在平滑處理噪聲數據和估計非參數函數形式上的應用。此外，對廣義可加模型（Generalized Additive Models, GAMs）進行瞭深入的介紹，展示瞭如何通過光滑樣條（Spline）靈活地捕捉變量間的非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。 時間序列的非綫性結構： 針對金融與宏觀經濟數據中常見的波動率聚集現象，本書側重於條件異方差模型。詳細介紹瞭ARCH、GARCH及其多元（Multivariate）擴展，以及EGARCH和GJR-GARCH模型在捕捉“杠杆效應”和非對稱衝擊反應方麵的性能比較。同時，引入瞭狀態空間模型（State-Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）作為處理不可觀測狀態變量的強大工具。 第三部分：高級推斷與機器學習的融閤 本部分是本書的前沿陣地，探討瞭如何利用計算經濟學和機器學習的最新進展，來解決傳統計量方法在處理高維、大規模、非綫性數據時的計算瓶頸和估計偏差問題。 雙重機器學習（Double Machine Learning, DML）： 這是一個革命性的框架，用於在存在大量協變量乾擾項（Confounders）的情況下，準確估計因果效應。我們詳細剖析瞭DML如何通過正交化殘差（Orthogonalization）的方法，實現對處理效應估計量的穩健性，即使在基礎模型（如隨機森林、梯度提升樹）選擇不當時，也能保持漸近正態性。 工具變量的新範式： 針對經典IV無法解決的“局部平均處理效應”（LATE）估計問題，本書詳細介紹瞭深度學習工具變量（Deep IV）和基於神經網絡的工具變量選擇方法。重點講解瞭如何使用深度學習架構來近似處理效應函數，從而在更廣泛的異質性框架下識彆因果效應。 因果發現與網絡分析： 探討瞭在復雜相互作用係統（如供應鏈、社交網絡）中，如何利用格蘭傑因果關係檢驗的非綫性擴展和結構方程模型（SEM）的最新發展來識彆變量間的直接和間接影響路徑。引入瞭貝葉斯網絡結構學習算法在經濟係統建模中的應用潛力。 適用讀者 本書適閤已具備紮實計量經濟學和統計學基礎的研究生、博士後研究人員、以及需要運用前沿數據分析技術解決實際經濟問題的政策分析師和高級數據科學傢。閱讀本書，讀者將能夠自信地設計齣嚴謹的實證研究方案，選擇最適閤的估計技術，並對復雜的計量結果進行審慎的經濟解釋和政策含義的推導。全書強調方法論的批判性思考與實際軟件操作（如R和Python的專業包應用）的結閤。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何更有效地處理我研究中遇到的那些數量龐大的數據集。我的專業領域涉及一些復雜的變量關係，傳統的一些統計方法似乎已經不足以完全捕捉其中的細微之處。我翻閱瞭市麵上不少相關的書籍，但很多都過於理論化，要麼就是過於簡單，無法滿足我深入挖掘數據背後含義的需求。“近代迴歸分析方法”這個書名立刻抓住瞭我的眼球，它所包含的“近代”二字，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我猜測這本書不會僅僅停留在最基礎的綫性迴歸，而是會深入探討諸如非綫性迴歸、廣義綫性模型、麵闆數據迴歸，甚至可能涉及一些時下熱門的機器學習迴歸算法。我希望它能提供清晰的步驟和代碼示例，幫助我理解如何運用這些先進的工具來解決實際問題。我非常看重書籍的實踐性，如果書中能提供一些常用的統計軟件（如R、Python、SAS等）的操作指南，那將大大提升我的學習效率。我對書中能夠涵蓋一些關於模型評估指標的詳細介紹，以及如何處理多重共綫性、異方差、自相關等常見問題也抱有很大的期望。我深信，掌握這些“近代”的方法，能夠幫助我構建齣更精確、更魯棒的模型，從而更深入地洞察我的研究對象，獲得更具說服力的研究結論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那淡雅的配色和書名“近代迴歸分析方法”的字體搭配，營造齣一種嚴謹又不失現代感的學術氛圍。我一直對數據分析和建模很感興趣，特彆是那些能夠幫助我們理解復雜現象背後規律的工具。迴歸分析作為統計學中的基石，它的重要性不言而喻。這本書的標題暗示瞭它會介紹當前主流的迴歸分析技術，這正是我想深入瞭解的。我期待它能在理論講解上做到深入淺齣，既有紮實的數學基礎，又能提供清晰的直觀解釋。更重要的是，我希望書中能夠包含豐富的實際案例，最好能涵蓋不同學科領域，比如經濟學、社會學、生物統計等，這樣我纔能更好地將學到的知識融會貫通，應用到我自己的研究中。如果書中還能提供一些關於模型選擇、診斷和解釋的指導，那就更完美瞭。畢竟，模型建得再漂亮，如果不能正確理解和運用，也隻是空中樓閣。我猜測這本書的作者可能是一位在相關領域有深厚造詣的專傢，他的經驗和見解對於我這樣正在學習和探索的讀者來說，將是寶貴的財富。這本書的厚度看起來也比較適中，不像有些教科書那樣冗長晦澀，希望它能夠真正做到“乾貨滿滿”，不浪費讀者的每一分鍾。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學領域一直抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠幫助我們理解和分析數據中隱藏模式的方法。我曾接觸過一些迴歸分析的基礎知識，但總覺得不夠深入，很多時候在實際應用中會遇到瓶頸。看到“近代迴歸分析方法”這本書名，我立刻感受到瞭它所代錶的先進性和實用性。我猜測這本書會涵蓋一些比傳統綫性迴歸更復雜的模型，比如邏輯迴歸、泊鬆迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，甚至是一些非參數迴歸方法。我特彆希望書中能夠詳細講解這些模型的原理、假設條件以及適用場景，並提供清晰的推導過程。同時，我也非常看重書籍的實操性，希望書中能夠提供豐富的、不同領域的實際案例，並輔以清晰的步驟指導，最好能包含一些常用的統計軟件或編程語言（如R、Python）的代碼實現。我期待這本書能幫助我掌握如何選擇閤適的迴歸模型，如何進行模型診斷和優化，以及如何解釋模型結果並從中提取有價值的信息。如果書中還能包含一些關於模型評估和比較的討論，那就更完美瞭。我希望通過閱讀這本書，能夠真正提升我運用迴歸分析解決實際問題的能力，讓我的數據分析水平更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸數據科學領域的學生，我對各種分析工具都充滿瞭好奇。迴歸分析無疑是其中最基礎也是最重要的部分之一。我經常在網上看到一些關於“最新”、“最實用”的迴歸分析方法的討論，但由於缺乏係統性的指導，總是感覺一知半解。“近代迴歸分析方法”這個書名正好擊中瞭我的痛點，它暗示瞭這本書將會介紹當前比較前沿的迴歸分析技術。我猜測書中會從基礎的綫性迴歸模型開始，逐步深入到更復雜的模型，比如廣義綫性模型、非綫性迴歸、時間序列迴歸，甚至是機器學習中的一些迴歸算法。我更期待的是，這本書能夠提供非常直觀的講解，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並通過大量的圖示和實例來加深讀者的理解。我非常希望書中能夠包含一些關於模型優選、特徵工程、正則化等在現代數據分析中非常關鍵的內容。能夠有實際操作的指導，例如如何使用Python中的Scikit-learn庫來實現這些迴歸模型，對我來說將是極大的幫助。我希望通過這本書，我能夠建立起一套比較完整的迴歸分析知識體係，並能夠自信地將這些方法應用到我的課程項目和未來的實習工作中，為我打下堅實的數據分析基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計風格讓我聯想到一些經典統計學著作，但又在細節處透露齣一種現代感。我一直對經濟學和金融學領域的建模分析情有獨鍾，特彆是那些能夠解釋市場行為、預測未來趨勢的統計模型。迴歸分析作為計量經濟學的核心工具，其應用範圍之廣、影響力之深遠，無需多言。我希望“近代迴歸分析方法”這本書，能夠係統地介紹當前經濟學和金融學研究中最常用、最有效的迴歸分析技術。我期待書中不僅能涵蓋經典的OLS迴歸，還能詳細講解麵闆數據模型（固定效應、隨機效應）、工具變量法、時間序列迴歸（ARIMA、VAR等）以及一些非綫性模型。更重要的是，我希望書中能提供大量貼近實際經濟金融場景的案例分析，比如解釋資産收益率、預測通貨膨脹、分析政策影響等等。能夠看到不同模型的優缺點以及適用的條件，並有詳細的實操演示，那將對我幫助巨大。我猜測作者在計量經濟學領域一定有著深厚的學術功底和豐富的實踐經驗，這本書的價值也就在於他能夠將復雜的理論轉化為易於理解和應用的知識。我期待它能成為我案頭必備的參考書，幫助我在研究中做齣更嚴謹、更科學的判斷。