現貨包郵 進階迴歸分析 作者: 王存同 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王存同 著

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040480764

商品編碼：19977588936

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基本信息

書名：進階迴歸分析

：60.00元

作者：王存同

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：

ISBN：9787040480764

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版次：1

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編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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深入淺齣：現代統計建模與數據驅動決策 本書概述 本書旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的現代統計建模框架與數據驅動決策方法論。麵對日益復雜的數據環境和對精準預測的迫切需求，傳統的綫性模型已難以完全捕捉數據背後的深層結構與非綫性關係。本書將視角聚焦於當前統計學和數據科學領域最前沿、最實用的一係列高級分析技術，旨在幫助科研人員、數據分析師、金融工程師以及各行業決策者，構建齣更具魯棒性、解釋性和預測力的統計模型。 內容深度聚焦 本書內容布局緊密圍繞“從基礎鞏固到前沿應用”的邏輯主綫展開，確保讀者在掌握核心原理的同時，能夠迅速將其應用於實際問題解決。 第一部分：現代迴歸理論的再審視與深化 本部分首先對經典最小二乘法（OLS）進行嚴謹的迴顧與批判性分析，重點探討其在現實數據（如異方差性、多重共綫性、自相關性）存在時的局限性。 廣義綫性模型（GLM）的構建與應用： 詳細解析泊鬆迴歸、邏輯迴歸、負二項式迴歸等如何適用於不同類型響應變量（計數、二元、比例數據）。著重講解連接函數（Link Function）的選擇原理及其對模型解釋力的影響。 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 針對麵闆數據、縱嚮數據和分組數據中普遍存在的觀測值間非獨立性問題，本書深入剖析瞭隨機截距、隨機斜率模型的結構。通過實例展示如何有效分解組內和組間變異，實現更穩健的參數估計和更準確的標準誤計算。 非參數與半參數迴歸方法： 探討當數據分布特徵不明確或存在顯著非綫性趨勢時，如何利用樣條平滑（Splines）、局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）等技術進行靈活建模。強調廣義加性模型（GAM）在保持模型可解釋性的同時，提升對復雜函數關係的擬閤能力。 第二部分：高維數據與模型正則化 隨著數據維度（特徵數量 $P$）的增加，傳統迴歸方法麵臨“維度災難”和模型過擬閤的挑戰。本部分將核心技術集中於如何在高維空間中進行有效的特徵選擇和參數收縮。 收縮估計（Shrinkage Estimation）： 詳細比較和分析 Ridge（嶺迴歸）、LASSO（最小絕對收縮與選擇算子）和 Elastic Net（彈性網絡）的數學原理、計算過程及其優缺點。重點闡述 LASSO 的稀疏性（自動特徵選擇）如何服務於模型簡化，以及 Elastic Net 如何結閤兩者的優勢以應對高度相關的特徵集。 貝葉斯方法在正則化中的應用： 引入貝葉斯視角下的正則化，對比它與頻率派方法的區彆。探討如何利用先驗信息（如 Laplace 先驗對應 LASSO）來指導模型學習過程。 高維模型選擇與評估： 介紹針對高維情形下的模型擬閤優度指標（如 BIC 的變體）和交叉驗證（Cross-Validation）策略（K摺、留一法）的優化選擇。 第三部分：時間序列與空間計量模型 對於具有序列相關性或空間依賴性的數據，本書提供瞭專門的計量工具箱。 高級時間序列建模： 覆蓋自迴歸移動平均（ARMA/ARIMA）模型的識彆、估計與診斷。深入講解嚮量自迴歸（VAR）模型在分析多個相互影響的時間序列係統中的應用，以及如何使用協整（Cointegration）檢驗來識彆長期均衡關係。 麵闆數據動態模型： 區彆於靜態麵闆模型，本書重點講解動態麵闆數據（如存在滯後被解釋變量）的處理方法，包括如何利用差分GMM（差分廣義矩估計）和係統GMM來有效解決內生性問題。 空間計量經濟學基礎： 介紹空間權重矩陣的構建和解釋。詳細講解空間滯後模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的設定，以及如何通過最大似然法或矩估計法進行參數估計，並強調空間相關性檢驗（如 Moran's I）的重要性。 第四部分：模型診斷、穩健性與因果推斷 現代統計建模不僅要求模型擬閤度高，更要求其結果具備可靠的因果解釋力。 診斷學與殘差分析的深度拓展： 超越基礎的殘差圖，本書探討瞭對異方差性、自相關性的高級診斷測試，如 White 檢驗、Breusch-Godfrey 檢驗。並介紹如何利用穩健標準誤（如 Huber-White 穩健標準誤）來應對模型設定錯誤。 非綫性關係與交互作用的深入探討： 講解如何使用分層交互項、多項式項以及更復雜的模型（如結構方程模型的基礎概念）來捕捉變量間復雜的非加性關係。 準實驗方法的引入： 鑒於在許多情境下進行隨機對照實驗（RCT）不可行，本書介紹瞭處理觀察性數據的核心工具，包括傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。重點在於理解如何通過這些方法構建“反事實”對照組，從而識彆真實的因果效應。 本書特色與目標讀者 本書的特色在於其嚴謹的數學推導與高度貼近實際業務場景的案例相結閤。我們強調“模型選擇的藝術”——即根據數據特徵、研究目的和現有資源，選擇最恰當的建模技術。 目標讀者群包括：緻力於提升量化分析能力的碩士/博士研究生；需要將最新統計方法應用於商業預測、風險管理或政策評估的數據科學傢；以及希望係統性地更新其統計工具箱的行業專業人士。通過閱讀本書，讀者將能從“會跑迴歸”跨越到“能設計和驗證復雜的統計實驗”。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 從以往的閱讀經驗來看，一本優秀的專業書籍，其價值往往體現在其引用和參考文獻的質量上。我購買這本書的一個潛在目的，是想藉此建立一個更紮實的計量經濟學和統計學的“知識地圖”。我希望這本書不僅是終點，更是一個起點，能夠通過它所引用的經典論文和最新的研究成果，指引我進一步探索更前沿、更細分的領域，比如因果推斷中的工具變量法（IV）或廣義矩估計（GMM）。迴歸分析的魅力在於它試圖揭示世界運行的規律，而“進階”意味著它必須觸及那些試圖解決內生性問題的“重武器”。我非常期待看到作者對工具變量的選擇標準、檢驗有效性的方法（如弱工具變量的識彆）的論述，因為這是所有實證研究能否站得住腳的關鍵所在。如果作者能提供一個清晰的框架，指導讀者如何根據研究問題的性質，選擇最恰當的迴歸技術，並論證其閤理性，那麼這本書就不僅僅是一本工具書，更是一部方法論的指導綱領瞭。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 說實話，我買這本書純粹是基於對作者姓名的直覺判斷，王存同這個名字在我的專業圈子裏是略有耳聞的，尤其是在某些計量經濟學的論壇上，偶爾會看到一些關於其研究方嚮的討論。這次決定入手，很大程度上是想看看學術界的前沿研究成果是如何被係統化地整閤到一本麵嚮實踐讀者的教材中的。我最關注的部分是關於模型選擇和模型診斷的章節。在實際的數據分析工作中，建立一個模型容易，但如何自信地宣稱你建立的模型是“最優”的、是“穩健”的，纔是真正考驗分析師功力的地方。我希望這本書能提供一套近乎“流水綫”式的自檢流程，比如在多重共綫性、內生性問題齣現時，有哪些實用的、非教材上那些過於理想化的處理方法。如果能輔以當下主流統計軟件（比如R或者Python的特定庫）的實戰代碼示例，那就更完美瞭。我希望它能幫助我跳齣僅僅停留在“跑通代碼”的初級階段，真正理解每一個參數背後所代錶的經濟或統計學含義，從而構建齣更具解釋力和預測力的分析框架。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我是一個對統計學懷有敬畏之心的自學者，市麵上的教材對我來說往往像一座座高聳的冰山，我總是在半山腰就迷失在瞭那些復雜的希臘字母和假設檢驗的迷宮裏。我渴望的是那種能用清晰的比喻、生動的圖示來闡釋復雜概念的書籍。雖然這本書的標題指嚮“進階”，但我希望作者在構建知識體係時，能做到承上啓下，對那些關鍵的基礎概念（比如KL散度、最大似然估計的直觀理解）依然能有所迴顧和提煉。我特彆想知道的是，在處理非綫性迴歸，比如Logit或Probit模型時，作者是如何講解邊際效應的解釋和計算的。很多初學者（包括我）都會在這個地方感到睏惑，究竟一個變量變化一個單位，對概率的影響到底是多少？如果書中能夠深入淺齣地剖析這些實際解讀的難點，並提供一些批判性的思考，告訴我這些模型的局限性在哪裏，而不是一味地推崇它們，那麼這本書對我來說就是物超所值瞭。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 最近剛換瞭新的工作環境，主要負責一個大型商業數據庫的維護和深度挖掘。麵對海量的數據，我們團隊迫切需要將那些雜亂無章的變量之間隱藏的因果關係梳理齣來。我習慣於通過閱讀經典教材來快速掌握一個領域的精髓，挑選標準往往是：邏輯結構是否嚴謹，知識覆蓋麵是否全麵，以及語言錶達是否通俗易懂。這本書的裝幀和定價，讓人感覺它定位於中高端的專業讀者群體，這通常意味著內容不會是那種淺嘗輒止的入門級讀物。我尤其好奇作者對於麵闆數據迴歸的處理深度。麵闆數據涉及個體效應和時間效應的耦閤，處理不好很容易得齣誤導性的結論。我非常期待書中是否詳盡地介紹瞭固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的適用條件、選擇檢驗（如Hausman檢驗）的細節，以及如何在高階的麵闆模型中引入交互項或時間趨勢，以期捕捉到更細微的動態變化規律。如果能提供一些關於如何處理截麵相關性或序列相關的最新計量方法的探討，這本書的價值將得到極大提升。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書的封麵設計著實抓人眼球，那種深沉的藍色調配上燙金的字體，立刻給人一種專業、嚴謹的感覺。我是在一個偶然的機會，翻閱書店裏關於數據分析的推薦書單時注意到它的。拿到手裏掂量瞭一下，分量十足，這讓我對內容的深度充滿瞭期待。我個人從事金融量化工作多年，深知“迴歸分析”在模型構建中的基石地位，但很多市麵上的教材往往過於側重理論推導的艱深，而對實際應用中的“陷阱”和“調優策略”講解得不夠透徹。我希望能找到一本既能夯實基礎，又能提供實戰心法的秘籍。這本書的標題雖然直白，但“進階”二字暗示瞭它不會停留在簡單的最小二乘法，而是會深入到更復雜的模型設定、異方差、自相關等現實世界中經常遇到的棘手問題。我已經開始期待作者如何用清晰的邏輯，將那些晦澀難懂的統計學概念，轉化為可操作的步驟，尤其是在處理非綫性關係和時間序列數據迴歸方麵，希望能看到一些獨到的見解和經過時間檢驗的實戰案例。希望它能成為我工具箱裏最鋒利的那一把瑞士軍刀，而不是又一本束之高閣的“理論大全”。