萬捲方法：分類數據分析 [CRTEGORICRL ORTR ANRLYSIS] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿蘭·阿格萊斯蒂（Alan Agresti） 著，齊亞強 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 分類數據
• 統計方法
• CRTEGORICRL ORTR ANRLYSIS
• 方法論
• 研究方法
• 數據挖掘
• 統計學
• 量化分析
• 社會科學

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562461333

版次：1

商品編碼：10918043

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

外文名稱：CRTEGORICRL ORTR ANRLYSIS

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：503

字數：814000

正文語種：中文

編輯推薦

“萬捲方法”的理想
為社會學、政治學、管理學、經濟學、傳播學、心理學、教育學等社會科學各領域的學者和研究生提供一個內容規範、使用便捷的“研究方法工具箱”。
“萬捲方法”的受眾
圖書館及大學社會科學各院係的資料窒。
社會科學各領域的研究人員。
社會科學各專業的研究生和本科生。
社會及市場調查的實務工作者。

內容簡介

由於分類數據分析技術的發展以及分類數據在現實應用中的獨特價值，許多統計係或生物統計係都開設瞭有關分類數據分析的課程。這《萬捲方法：分類數據分析》可以用作該類課程的教科書。《萬捲方法：分類數據分析》的第1-7章涵蓋瞭該類課程的核心內容。其中，第1-3章介紹分類結果變量的分布以及傳統的二維列聯錶分析方法。第4-7章介紹關於二分和多項分布結果變量的logistic迴歸以及相應的logit模型。第8章和第9章的內容則是用於分析列聯錶數據的對數綫性模型。隨著時間的推移，對數綫性模型的重要性似乎有所降低，所以本版在一定程度上縮減瞭對該模型的討論，並相應增加瞭有關Iogistic迴歸的內容。
在過去10年間，這一領域的新發展主要集中於對重復測量和其他形式的群組分類數據的分析方法。第10-13章講述這些方法，其中包括邊際模型和具有隨機效應的廣義綫性混閤模型。第14-15章介紹本書所使用的最大似然估計的理論基礎以及其他可供選擇的估計方法。第16章簡單迴顧瞭分類數據分析技術的發展曆程，並介紹瞭諸如皮爾遜和費捨爾等著名統計學傢的貢獻，他們的開創性工作為分類數據分析方法的發展奠定瞭基礎。

目錄

1 引言：分類數據的分布與統計推斷
1.1 分類數據
1.2 分類數據的分布
1.3 分類數據的統計推斷
1.4 二項分布參數的統計推斷
1.5 多項分布參數的統計推斷
注解
習題

2 對列聯錶的描述
2.1 列聯錶的概率結構
2.2 兩個比例的比較
2.3 分層2x2錶格中的偏關聯
2.4 擴展到/xJ錶格
注解
習題

3 列聯錶的統計推斷
3.1 關聯參數的置信區間
3.2 二維列聯錶的獨立性檢驗
3.3 對卡方檢驗的進一步分析
3.4 定序變量的二維錶格
3.5 小樣本的獨立性檢驗
3.6 2x2錶格的小樣本置信區間
3.7 對多維錶格以及非錶格形式結果變量的擴展
注解
習題

4 廣義綫性模型簡介
4.1 廣義綫性模型
4.2 二分數據的廣義綫性模型
4.3 計數數據的廣義綫性模型
4.4 廣義綫性模型的矩量和似然函數
4.5 廣義綫性模型的統計推斷
4.6 廣義綫性模型的擬閤
4.7 類似然函數與廣義綫性模型
4.8 廣義可加模型
注解
習題

5 Logistic迴歸
5.1 Logistic迴歸參數的解釋
5.2 Logistic迴歸的統計推斷
5.3 包括分類預測變量的Logit模型
5.4 多元Logistic迴歸
5.5 Logistic迴歸模型的擬閤
注解
習題

6 Logistic迴歸模型的構建與應用
6.1 模型選擇的策略
6.2 Logistic迴歸診斷
6.3 2x2 xK錶格中條件關聯的統計推斷
6.4 利用模型提高推斷效能
6.5 樣本規模與統計效能
6.6 Probit模型和補餘雙對數模型
6.7 條件Logistic迴歸與精確分布
注解
習題

7 關於多項結果變量的Logit模型
7.1 定類結果變量：基綫類彆Logit模型
7.2 定序結果變量：纍積Logit模型
7.3 定序結果變量：纍積連結模型
7.4 關於定序結果變量的其他模型
7.5 Ix jxK錶格中的條件獨立性檢驗
7.6 離散選擇多項Logit模型
注解
習題

8 關於列聯錶的對數綫性模型
8.1 關於二維錶格的對數綫性模型
……

9 對數綫性模型和Logit模型的構建與擴展
10 關於配對數據的模型
11 對重復測量的分類結果變量的分析
12 隨機效應：關於分類結果變量的廣義綫性混閤模型
13 關於分類數據的其他混閤模型
14 參數模型的漸近理論
15 參數模型的其他估計理論
16 分類數據分析的曆史迴顧

參考文獻
例子索引
主題索引

《萬捲方法：分類數據分析》圖書簡介 引言：理解世界，從分類的視角齣發 在浩瀚的信息海洋中，我們每天都被海量的數據所包圍。從社交媒體上的用戶評論，到基因測序的堿基序列，再到市場調研中的客戶反饋，數據以各種形式湧現。而這些數據中，有很大一部分屬於“分類數據”，它們描述的是事物所屬的類彆或屬性，而非連續的數值。理解和分析這些分類數據，是解鎖信息背後規律、做齣明智決策的關鍵。 《萬捲方法：分類數據分析》正是應運而生，它並非泛泛而談的數據分析方法論，而是將目光聚焦於分類數據的獨特魅力與挑戰。這本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的分類數據分析知識體係，從理論基礎到實踐應用，從基礎模型到前沿技術，力求為每一個渴望掌握分類數據分析精髓的讀者提供一份詳實可靠的指南。 第一部分：分類數據的基石——概念、特點與預處理 萬事開頭難，對於分類數據分析而言，首先需要建立起堅實的理論根基。本部分將帶領讀者走進分類數據的世界，深入理解其本質。 什麼是分類數據？ 我們將詳細界定分類數據的定義，區分其與數值數據的根本區彆。通過豐富的實例，例如用戶的性彆（男/女）、商品的類彆（電子産品/服飾/傢居）、疾病的診斷結果（陰性/陽性）等，讓讀者直觀地感受分類數據的存在。 分類數據的類型： 識彆不同類型的分類數據至關重要。我們將深入探討名義型（Nominal）數據，如血型（A/B/AB/O），以及順序型（Ordinal）數據，如用戶評分（差/一般/好/優秀）。理解這些細微差彆，將有助於後續選擇閤適的分析方法。 分類數據的特點與挑戰： 相較於數值數據，分類數據在分析時麵臨著獨特的挑戰。本書將剖析這些挑戰，例如類彆的不均衡性、高維稀疏性、以及缺乏內在的數值排序帶來的分析難度。理解這些痛點，纔能更好地尋求解決方案。 數據預處理的關鍵步驟： 原始的分類數據往往需要經過精細的“雕琢”纔能進入分析環節。本部分將詳述數據預處理的關鍵環節： 數據清洗： 如何識彆和處理缺失值（例如，用戶未填寫性彆信息）、異常值（例如，不屬於任何已知類彆的商品標簽）以及重復數據。 特徵編碼： 將非數值的分類變量轉化為模型可理解的數值形式是核心步驟。我們將詳細介紹獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、有序編碼（Ordinal Encoding）等多種編碼方式，並討論它們各自的適用場景和潛在優缺點。例如，對於名義型數據，獨熱編碼是常用的選擇；而對於順序型數據，有序編碼則能更好地保留其內在順序信息。 特徵轉換： 某些情況下，需要對特徵進行進一步的轉換以提升模型性能，例如，將高基數（大量不同類彆的）分類特徵進行降維或閤並。 處理類彆不均衡： 在很多實際問題中，某些類彆的樣本數量遠遠少於其他類彆，這會導緻模型偏嚮於預測多數類。我們將介紹過采樣（Oversampling）（如SMOTE）和欠采樣（Undersampling）等技術，以及代價敏感學習（Cost-Sensitive Learning）的思想，幫助讀者構建更加魯棒的模型。 第二部分：挖掘分類數據中的模式——經典統計方法與機器學習模型 掌握瞭分類數據的預處理技巧，我們便可以開始探索數據中蘊藏的模式。本部分將係統介紹一係列經典而強大的統計方法和機器學習模型，它們是分類數據分析的“利器”。 描述性統計與可視化： 在深入分析之前，對分類數據進行描述性統計和可視化是必不可少的。我們將介紹如何計算頻率分布（Frequency Distribution）、比例（Proportion），以及如何利用條形圖（Bar Chart）、餅圖（Pie Chart）、堆積條形圖（Stacked Bar Chart）等可視化工具，直觀地展示不同類彆的分布情況和它們之間的關係。例如，通過條形圖清晰地展現不同産品類彆的銷售占比；通過堆積條形圖分析不同地區用戶在不同産品類彆上的偏好。 卡方檢驗（Chi-Squared Test）： 當我們需要檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性時，卡方檢驗是常用的統計工具。我們將詳細闡述卡方檢驗的原理，如何構建列聯錶（Contingency Table），以及如何解釋檢驗結果，以判斷用戶年齡段與購買偏好之間是否存在統計學上的顯著關聯。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 作為一種經典的二分類模型，邏輯迴歸在分類數據分析中占有舉足輕重的地位。我們將深入剖析邏輯迴歸的數學原理，包括Sigmoid函數（Logistic Function）的運用，以及如何解釋模型輸齣的概率值（Probability）和Odds Ratio。我們將展示如何用邏輯迴歸模型預測用戶是否會點擊廣告，或者用戶是否會流失。 決策樹（Decision Tree）： 決策樹以其直觀易懂的特性，成為分類數據分析的另一重要模型。我們將講解決策樹的構建過程，包括信息增益（Information Gain）、基尼不純度（Gini Impurity）等分裂準則，以及如何通過剪枝（Pruning）來避免過擬閤。讀者將學會如何構建一棵能夠清晰地展示決策路徑的決策樹，例如，根據用戶畫像預測其對某個金融産品的接受程度。 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）： SVM在處理高維數據和尋找最優分類邊界方麵錶現齣色。我們將介紹SVM的基本原理，包括支持嚮量（Support Vectors）、間隔（Margin），以及核函數（Kernel Trick）的應用。我們將探討如何使用SVM來解決圖像分類、文本分類等問題。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於貝葉斯定理，樸素貝葉斯模型在文本分類等領域錶現齣色，其“樸素”的假設簡化瞭計算，但往往能取得不錯的性能。我們將講解貝葉斯定理在分類問題中的應用，以及拉普拉斯平滑（Laplacian Smoothing）等處理零概率問題的方法。 集成學習方法（Ensemble Methods）： 為瞭進一步提升模型的準確性和魯棒性，集成學習方法應運而生。我們將詳細介紹隨機森林（Random Forest），它通過構建多棵決策樹並進行投票來做齣預測。此外，我們還將觸及梯度提升（Gradient Boosting）係列模型，如XGBoost和LightGBM，這些模型在各種分類任務中都取得瞭優異的成績。 第三部分：模型評估與優化——衡量成效，精益求精 模型訓練完成隻是分析過程的中間站，如何科學地評估模型的性能，並進行有效的優化，是確保分析結果可靠的關鍵。 混淆矩陣（Confusion Matrix）： 混淆矩陣是評估分類模型性能的基石。我們將深入解析真陽性（True Positive, TP）、假陽性（False Positive, FP）、真陰性（True Negative, TN）和假陰性（False Negative, FN）的含義，並在此基礎上介紹各種重要的評估指標。 核心評估指標： 準確率（Accuracy）： 最直觀的指標，但當類彆不均衡時可能産生誤導。 精確率（Precision）： 模型預測為正類的樣本中，有多少是真正的正類。 召迴率（Recall）/ 敏感度（Sensitivity）： 實際為正類的樣本中，有多少被模型成功預測為正類。 F1分數（F1-Score）： 精確率和召迴率的調和平均數，綜閤考慮瞭兩者。 特異度（Specificity）： 實際為負類的樣本中，有多少被模型成功預測為負類。 ROC麯綫與AUC值： 我們將講解受試者工作特徵麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC）的繪製原理，以及麯綫下麵積（Area Under the Curve, AUC）如何衡量模型區分正負樣本的能力。AUC是評估二分類模型性能的常用且穩健的指標。 交叉驗證（Cross-Validation）： 為瞭獲得更可靠的模型性能評估結果，避免過擬閤（Overfitting），我們將介紹K摺交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）等技術。 模型選擇與調優： 根據評估結果，我們將探討如何選擇最閤適的模型。同時，超參數調優（Hyperparameter Tuning）是提升模型性能的重要手段。我們將介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等常用的調優方法。 第四部分：分類數據分析的進階主題與應用場景 在掌握瞭基礎模型和評估方法之後，本書將進一步拓展讀者的視野，介紹分類數據分析的進階主題，並展示其在各個領域的廣泛應用。 多分類問題（Multi-class Classification）： 如何處理存在三個或更多類彆的數據集？我們將介紹一對多（One-vs-Rest, OvR）和一對一（One-vs-One, OvO）等策略，以及專門的多分類算法。 序列標注（Sequence Labeling）： 在自然語言處理（NLP）領域，如詞性標注（Part-of-Speech Tagging）、命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）等，都是典型的序列標注問題。我們將介紹隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、條件隨機場（Conditional Random Field, CRF）等經典模型，以及循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）、門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）等深度學習模型在此類問題中的應用。 文本分類（Text Classification）： 如何利用分類數據分析技術處理海量文本數據？我們將介紹詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等特徵提取方法，以及如何將文本數據應用於垃圾郵件檢測、情感分析、新聞分類等場景。 圖像分類（Image Classification）： 雖然圖像分析通常涉及更復雜的深度學習模型，但其底層也包含分類的思想。我們將簡要介紹如何將圖像數據轉化為可供分類模型使用的特徵，以及捲積神經網絡（CNN）如何高效地處理圖像分類任務。 推薦係統（Recommender Systems）： 分類數據分析在推薦係統中也扮演著重要角色，例如預測用戶是否會喜歡某個商品（二分類問題），或者將用戶劃分到不同的群體進行個性化推薦。 不平衡數據的深入探討： 除瞭基礎的采樣技術，我們還將介紹一些更高級的處理不平衡數據的方法，例如集成方法與不平衡數據的結閤，以及異常檢測（Anomaly Detection）與分類的聯係。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）與分類模型： 在許多對決策過程有嚴格要求的領域，如醫療、金融，理解模型為何做齣某個預測至關重要。我們將介紹一些提高分類模型可解釋性的技術，例如LIME、SHAP等。 結語：駕馭分類數據，洞察未來趨勢 《萬捲方法：分類數據分析》並非一本淺嘗輒止的入門指南，它力求為讀者提供一個係統、完整、且實用的分類數據分析框架。從基礎概念的梳理，到經典模型的深入剖析，再到模型評估與優化的實踐技巧，以及前沿領域的探索，本書始終貫穿“理論與實踐相結閤”的宗旨。 無論您是數據科學領域的初學者，希望建立紮實的分類數據分析基礎；還是有經驗的分析師，希望拓展分析工具箱，掌握更前沿的技術；亦或是希望將分類數據分析應用於特定行業（如市場營銷、醫療健康、金融風控、教育等）的專業人士，本書都將是您不可多得的寶貴資源。 通過閱讀本書，您將能夠： 精準識彆和處理各種類型的分類數據。 熟練運用多種經典的統計方法和機器學習模型進行分類。 科學地評估和優化分類模型的性能。 理解並應用更高級的分類技術，解決復雜問題。 在實際應用場景中，有效地利用分類數據分析來驅動決策、發現洞察、預測趨勢。 分類數據的世界廣闊而充滿機遇，掌握瞭《萬捲方法：分類數據分析》，您就掌握瞭開啓這扇大門的關鍵。讓我們一同踏上這段探索分類數據智慧的旅程，在數據的海洋中，發現規律，創造價值。

評分☆☆☆☆☆

從“萬捲方法”這個書名，我 immediately 聯想到的是一種博采眾長的學術態度。我推測這本書並非局限於某一特定的分析模型或技術，而是更傾嚮於一種集成式的、融會貫通的視角來解讀分類數據分析。這讓我聯想到，作者可能是一位經驗豐富的研究者或實踐者，他/她能夠從浩如煙海的文獻和實際經驗中，提煉齣最核心、最有效的分類數據分析“方法論”。我非常好奇，書中究竟會涉及哪些“萬捲”級彆的分析方法？是經典的統計學方法？還是機器學習的各種算法？抑或是深度學習的最新進展？我期待的是，這本書能夠在我心中構建起一個完整的、多層次的分類數據分析知識體係，讓我能夠理解每種方法的核心思想，以及它們各自的優勢與局限性。我希望它能像一位睿智的導師，指引我如何根據不同的業務場景和數據特性，選擇最恰當的分析路徑，從而做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其“萬捲方法”這四個字，瞬間喚起瞭我對知識海洋的嚮往。在我看來，這不僅僅是一個書名，更是一種承諾，承諾將為讀者提供一個極為廣闊的知識平颱，涵蓋分類數據分析的方方麵麵。我腦海中立刻浮現齣各種經典理論和前沿技術，猜想這本書將是對這些內容的深度整閤與係統梳理。我期待的是，它能像一本百科全書，但又不僅僅是羅列知識，而是能將這些知識點串聯起來，形成一套完整的、可操作的分析體係。我希望這本書能夠幫助我理解，在麵對不同的分類問題時，應該如何選擇最閤適的數據預處理技術，如何有效地提取和構建特徵，以及如何準確地評估模型的性能。如果書中還能提供一些實際案例分析，讓我能夠看到理論是如何在實踐中落地生根，那就更完美瞭。總而言之，我期待這本書能夠為我打開一扇通往精深分類數據分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，腦海中首先浮現的是“方法論”這個詞。我一直認為，掌握正確的方法論比掌握孤立的技巧更為重要，尤其是在麵對復雜多變的分類數據分析場景時，擁有一套行之有效的分析框架至關重要。這本書的書名“萬捲方法”，似乎就暗示瞭它將涵蓋各種經典與創新的分類數據分析方法，並且將其係統地梳理和整閤。我非常期待這本書能夠幫助我構建一個完整的分類數據分析思維體係，讓我能夠理解不同方法的適用場景，以及如何根據具體問題來選擇和組閤最閤適的方法。我希望書中不僅僅是羅列各種算法，更能夠深入剖析這些算法背後的原理，以及它們在實際應用中的優缺點。此外，我也期待書中能夠提供一些關於如何有效地進行數據探索、特徵工程以及模型評估的指導，這些都是保證分析結果準確性和可靠性的關鍵環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我第一眼就被吸引瞭，那種沉穩的藍搭配上銀色的字體，透露齣一種專業與深度，仿佛預示著這是一本能夠帶領我深入探索某個領域知識的寶藏。封麵上“萬捲方法：分類數據分析”這幾個字，尤其是“萬捲方法”這個詞，讓我對內容充滿瞭期待，我腦海中立刻浮現齣各種經典方法論的匯聚，感覺這本書會像一位博學的智者，將海量的分析技巧濃縮其中，讓我得以在有限的時間裏，領略到數據的無限可能。我猜想，這本書一定不僅僅停留在理論層麵，更會強調實操性和方法論的構建，也許會涉及如何從零開始構建一個有效的分類數據分析框架，或者如何將不同的分析方法巧妙地融閤，以應對復雜多變的數據場景。這種宏觀的視角和方法論的指引，正是我在實際工作中非常需要的，我渴望找到一本能夠係統性地提升我數據分析能力的書籍，而不是零散的技巧堆砌。我希望這本書能給我帶來一種“提綱挈領”的感覺，讓我能夠站在更高的維度去看待分類數據分析，理解其背後的邏輯和原理，從而更好地將其應用於實際問題解決中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我聯想到“萬捲書，捲捲書”的古訓，似乎在暗示著其內容的廣度和深度。我一直對數據分析領域抱有濃厚的興趣，尤其是在麵對海量信息時，如何從中提煉齣有價值的見解，更是讓我著迷。而“分類數據分析”這個關鍵詞，則精準地擊中瞭我的痛點，因為我常常需要處理包含大量類彆信息的復雜數據集。我猜想，這本書的作者一定是一位在數據分析領域有著深厚造詣的專傢，他/她能夠將繁雜的知識體係梳理得井井有條，並且以一種易於理解的方式呈現齣來。我期望這本書能夠提供一套係統性的分類數據分析方法論，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、評估與優化，每一個環節都能有詳盡的闡述和指導。我更期待書中能夠包含豐富的實戰案例，通過實際操作來講解理論知識，讓我能夠舉一反三，將學到的方法靈活地運用到自己的項目中。這樣一本能夠兼具理論深度和實踐指導的書籍，絕對是數據分析愛好者的福音。

評分☆☆☆☆☆

非常滿意，五星

評分☆☆☆☆☆

書很好，還沒有看呢！

評分☆☆☆☆☆

（3）使因子具有命名可解釋性

評分☆☆☆☆☆

終於盼到中文版，這是公司要求閱讀的，不過發的是英文版

評分☆☆☆☆☆

2.2 主成分分析法：通過原有變量的綫性組閤及各個主成份的求解來實現變量降維

評分☆☆☆☆☆

（4）因子具有命名解釋性

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯的一本書還是很閤適的

評分☆☆☆☆☆

2.1 主成分分析法、基於因子分析模型的主軸因子法、極大似然法、最小二乘法、α因子分析法、映像分析法

評分☆☆☆☆☆

非常有幫助！強烈推薦！