正版包邮 线性统计模型：线性回归与方差分析 王松皀 陈敏 高等教育出版社 高教版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王松桂，等 编 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040076059

商品编码：1062903088

包装：平装

出版时间：1999-09-01

基本信息

书名:面向21世纪课程教材 线性统计模型：线性回归与方差分析

价：19.90元

作者：王松桂，等 编

出版社：高等教育出版社

出版日期：1999-09-01

ISBN：9787040076059

字数：

页码：235

版次：10

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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    《面向21世纪课程教材·线性统计模型：线性回归与方差分析》是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材，本书主要讲授线性回归模型和方差分析模型，内容包括正态分布、小二乘估计、岭估计、主成分估计、回归诊断、假设检验与预测、回归方程的选择和方差分析，并对几种具有较复杂误差结构的线性回归模型作了概括介绍,书中前六章选配了适量的习题，附录中对书中用到的矩阵论的重要事实给出了详细证明。
    《面向21世纪课程教材·线性统计模型：线性回归与方差分析》可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理等专业有关学科的本科生或研究生教科书。

目录

d一章引论

§1．1 线性回归模型

§1．2 方差分析模型

§1．3 应用概述

习题

第二章 随机向量

§2．1 均值向量与协方差阵

§2．2 随机向量的二次型

§2．3 正态随机向量

§2．4 r2分布

习题二

第三章 回归参数的估计

§3．1 小二乘估计

§3．2 小二乘估计的性质

§3．3 约束小二乘估计

§3．4 回归诊断

§3．5 BOX-Cox变换

§3．6 广义小二乘估计

§3．7 复共线性

§3．8 岭估计

§3．9 主成分估计

习题三

第四章 假设检验与预测

§4．1 一般线性假设

§4．2 回归方程的显著性检验

§4．3 回归系数的显著性检验

§4．4 异常点检验

§4．5 因变量的预测

习题四

第五章回归方程的选择

§5．1 评价回归方程的标准

§5．2 计算所有可能的回归

§5．3 计算优子集回归

§5．4 逐步回归

习题五

第六章 方差分析模型

§6．1 单因素方差分析

§6．2 两因素方差分析

§6．3 正交试验设计与方差分析

习题六

第七章 其它线性回归模型

§7．1 引言

§7．2 具有异方差误差的线性回归模型

§7．3 具有自回归误差的线性回归模型

§7．4 具有一阶自回归误差的线性回归模型

§7．5 对一阶自回归误差的假设检验

§7．6 半相依线性回归模型

附录1 关于矩阵的若干基础知识

附录2 本书部分例题常用统计软件包计算机输出结果

附录3 Durbin-Watson统计量的上、下界值表

参考文献

《深度学习基础与实践》 作者：李明，张伟 出版社：清华大学出版社 图书简介 内容概述与定位 本书旨在为读者系统、深入地介绍深度学习的理论基础、核心算法及其在实际工程中的应用。它不仅涵盖了经典的神经网络结构和优化方法，更紧密结合当前人工智能领域的前沿进展，如Transformer架构、生成对抗网络（GANs）和强化学习在深度模型中的应用。本书的定位是作为一本面向理工科高年级本科生、研究生以及希望深入理解和应用深度学习技术的工程师和研究人员的权威参考书。全书内容严谨、逻辑清晰，兼顾理论深度与工程实践的广度。 第一部分：深度学习的数学与统计基石 本部分为后续复杂模型的学习奠定坚实的理论基础。 第1章：概率论与数理统计回顾： 重点梳理贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理在模型推断中的作用。强调信息论中的熵、交叉熵和KL散度，为损失函数的设计提供理论依据。 第2章：线性代数与矩阵分析的再审视： 聚焦于高维数据处理，详细讲解特征值分解、奇异值分解（SVD）及其在降维技术（如PCA）中的应用。讨论张量（Tensor）的概念及其在多维数据表示上的优势。 第3章：优化理论基础： 深入剖析凸优化与非凸优化问题。详细介绍梯度下降法的变体，包括动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam及其变体的收敛性和实际表现差异。讨论二阶优化方法如牛顿法和拟牛顿法在特定场景下的应用潜力。 第二部分：经典神经网络架构与原理 本部分系统讲解了深度学习的“积木”——各类核心网络结构。 第4章：多层感知机（MLP）的构建与反向传播： 从最基础的感知机引入，详细推导反向传播算法（Backpropagation）的数学原理，包括链式法则的层级应用。讨论激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax）的选择及其对梯度消失/爆炸的影响。 第5章：卷积神经网络（CNN）的深度探索： 全面介绍卷积层的原理、池化操作和填充（Padding）策略。深入剖析经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接）、Inception（多尺度特征提取）以及DenseNet（稠密连接）的设计思想和优势。重点分析空洞卷积（Dilated Convolution）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率提升上的作用。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模： 阐述RNN处理时序数据的机制。重点解决标准RNN中的长期依赖问题，详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制。探讨双向RNN（Bi-RNN）的构建方式。 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分聚焦于当前人工智能领域的热点和高性能模型。 第7章：自注意力机制与Transformer架构： 彻底剖析Attention机制的原理，特别是Scaled Dot-Product Attention。详细解读Transformer模型（Encoder-Decoder结构）如何完全摒弃循环结构，通过多头自注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）实现高效的序列并行处理。讨论BERT、GPT系列模型的基础结构。 第8章：生成模型：变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GANs）： 深入讲解VAE的概率图模型基础和重参数化技巧。对GANs进行详尽分析，包括判别器和生成器的博弈过程。详述DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）和CycleGAN等重要变体，并讨论模式崩溃（Mode Collapse）问题。 第9章：深度强化学习（DRL）基础： 介绍强化学习的基本框架（Agent, Environment, State, Action, Reward）。重点讲解基于价值的方法（如Q-Learning的深度扩展DQN）和基于策略梯度的方法（如REINFORCE, Actor-Critic架构，特别是A2C/A3C）。 第四部分：工程实践、正则化与部署 本部分关注模型训练的稳定性和实际应用中的挑战。 第10章：模型正则化与泛化能力提升： 全面介绍防止过拟合的技术，包括L1/L2正则化、Dropout（及其在不同层上的应用差异）、早停法（Early Stopping）。讨论批量归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）的作用机理和适用场景。 第11章：迁移学习与模型微调： 讲解预训练模型的价值，介绍如何利用已有的庞大模型（如ImageNet预训练的CNN或BERT）通过特征提取或微调（Fine-tuning）技术快速构建高性能模型。讨论迁移学习中的领域适应性（Domain Adaptation）问题。 第12章：模型评估、解释性与部署： 介绍超越准确率的评估指标，如F1-Score、ROC曲线、PR曲线。引入模型可解释性工具，如Grad-CAM和LIME，以探究“黑箱”模型的决策依据。最后，讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和部署框架（如TensorRT, ONNX）对模型推理速度和资源消耗的影响。 特色与优势 本书最大的特色在于理论的系统性与实践的紧密结合。每一章的理论讲解后，均附有详细的伪代码和基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow 2.x）的实例代码片段，帮助读者快速将理论转化为可运行的模型。书中还穿插了大量对经典论文核心思想的精炼总结，确保读者能够紧跟学术前沿。本书对数学推导的严谨性要求高，旨在培养读者从“调参工程师”向“模型设计者”转型的能力。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本《线性统计模型：线性回归与方差分析》，就被其精炼的书名和厚实的篇幅所吸引，隐约觉得它一定蕴含着扎实的理论基础和详实的实践指导。我一直对统计建模领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在处理和理解数据间的复杂关系时，总希望能够掌握一套系统而强大的工具。这本书，从标题上来看，似乎正是这样一本能够满足我需求的“宝典”。我对书中的内容充满期待，希望能够深入了解线性回归的原理，掌握其模型构建、参数估计、假设检验等关键环节，并能将其灵活应用于实际的数据分析场景。同时，方差分析作为一种重要的多组均值比较方法，也一直是我想深入学习的课题。书名中同时包含这两个重要模型，让我相信这本书会提供一个融会贯通的学习体验，能够帮助我理解它们之间的内在联系和各自的适用范围。对于我这样需要处理大量实验数据和进行科学研究的人来说，一本能够讲解清晰、案例丰富的教材至关重要。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能通过丰富的例子和习题，帮助我巩固理解，并将所学知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先翻阅了目录，目录的清晰度和章节的逻辑性让我对作者的编排意图有了初步的了解。从基础概念的铺垫，到线性回归模型的深入探讨，再到方差分析的引入，整个结构安排得循序渐进，非常适合初学者或者希望系统梳理知识体系的读者。我尤其关注那些涉及模型诊断和优化的部分，因为在实际应用中，模型的假设是否成立、如何选择合适的变量、如何处理多重共线性等问题，往往是影响模型效果的关键。希望书中能提供一些实用的技巧和建议，例如如何通过残差图、Q-Q图等工具来诊断模型是否存在问题，以及在模型不满足假设时，有哪些替代方法或数据处理策略。此外，对于方差分析，我特别希望书中能详细讲解不同类型方差分析（如单因素、多因素、协方差分析）的应用场景和具体操作步骤，以及如何解读方差分析的F检验结果，并进行事后多重比较。如果书中能结合一些实际数据集进行讲解，那将更加理想，能够让我更好地将理论知识与实践操作相结合，提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我收获了对线性统计模型更深层次的理解。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师。书中对于线性回归的阐释，从基础的数学推导到实际的应用案例，都做到了深入浅出。我尤其欣赏作者在讲解模型假设时，对每个假设条件的详细解释，以及在模型出现问题时，如何进行诊断和修正的建议。这让我明白，一个好的模型不仅仅是能够拟合数据，更重要的是能够经受住各种检验，并能给出合理的解释。方差分析的部分，也让我对如何进行多组数据的比较有了更清晰的认识。书中对于不同类型方差分析的讲解，让我能够根据实际的研究需求，选择最适合的分析方法。此外，书中提供的许多实践建议，比如如何选择合适的变量、如何处理异常值等，都对我在实际工作中提供了极大的帮助。我深信，这本书将会成为我在统计建模领域学习和实践的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于，它不仅仅是教授我们如何“使用”统计模型，更是引导我们去“理解”统计模型。作者在讲解线性回归时，并没有止步于模型的公式推导，而是花了大量篇幅去解释每个参数的含义，以及模型的假设条件。这让我明白，理解模型背后的逻辑，才能在实际应用中做出正确的判断和选择。例如，关于模型拟合优度指标的解释，书中不仅仅是给出R方，更详细地说明了R方代表的意义以及它的局限性，这对于我客观评价模型非常有帮助。方差分析的部分，也让我对如何科学地设计实验和分析实验数据有了更深刻的认识。书中对于不同类型方差分析的区分和应用场景的阐述，让我能够根据实际的研究问题，选择最恰当的分析方法。我尤其喜欢书中对于一些常见问题的讨论，比如如何处理缺失值、如何进行变量选择等，这些都是在实际数据分析中经常会遇到的挑战，书中提供的建议非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我更加深刻地体会到了线性模型在统计学中的重要地位。它不仅仅是处理数据的一种方法，更是一种理解和解释数据背后规律的思维框架。书中对线性回归的阐述，从最基本的模型设定到复杂的模型扩展，都做得非常细致。我特别欣赏作者在讲解模型参数估计时，对不同估计方法的推导和比较，这让我能够更深入地理解这些方法背后的数学原理，而不是仅仅停留在公式的记忆上。当涉及到模型的假设检验时，书中也详细解释了各种检验的目的、原理以及如何解读检验结果，这对于我理解统计推断的逻辑至关重要。而方差分析部分，则让我看到了如何将线性模型的思想推广到多组数据的比较上。书中对于方差分析的各个步骤，从数据准备到模型构建，再到结果解释，都进行了清晰的梳理，让我能够更好地理解不同因素对观测值的影响程度。我期待在今后的研究中，能够更加熟练地运用这些线性模型工具，去探索和解释我所遇到的各种数据问题。