格致方法定量研究系列：关联模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 黄善国 著，吴晓刚 编，肖东亮 译

图书标签:

• 关联规则
• 数据挖掘
• 定量研究
• 统计分析
• 机器学习
• 格致方法
• 数据分析
• 模式识别
• 商业智能
• 因果推断

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221277

版次：1

商品编码：11043524

包装：平装

丛书名： 格致方法.定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：171

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：关联模型》通过讲解关联模型知识中检验优比的底层结构，《格致方法定量研究系列：关联模型》提供了一个全面而统一的框架来分析和理解任何以交互表形式呈现的社会或自然科学数据。作者首先回顾了特别适用于分析双向表的一系列关联模型，接着详细讨论了在高阶多维表中的条件独立性和偏关联模型，然后讨论了二路和三向交互参数都不能被忽略的情况，并提供了两个证实在社科应用中关联模型有效性的例子，最后阐述了定类数据分析中的最新进展，以及它们与多维缩放的关联模型是如何联系的。

目录

序
第1章 简介
第2章 双向表中的关联模型
第1节 作为基础的优比
第2节 一维关联模型
第3节 二维关联模型
第4节 多维RC（M）关联模型
第5节 各种关联模型间的关系
第6节 模型估计、自由度和模型选择
第7节 渐进、刀切法和自举标准误
第8节 空缺单元格和稀少单元格的问题
第9节 例2.1：一维关联模型
第10节 例2.2：二维关联模型

第3章 分析三向表的偏关联模型
第1节 完整的独立模型
第2节 条件独立模型
第3节 关联性条件独立模型
第4节 完全二维交互模型
第5节 偏关联模型
第6节 识别的约束条件和自由度
第7节 例3.1：有条件独立的关联模型
第8节 例3.2：偏关联模型

第4章 条件关联模型在三向交互表上的应用
第1节 条件独立或者条件RC（0）模型
第2节 同类或恒定的关联模型
第3节 三维交互作用或者饱和模型
第4节 模拟组间差别的层效应模型
第5节 模拟组间差别的关联模型
第6节 例4.1：教育与职业之间关联的变化
第7节 例4.2：教育水平和婚前性行为态度的关系

第5章 关联模型的实际应用
第1节 例5.1：决定某些类别是否可以合并的关联模型
第2节 例5.2：使用关联模型作为量度工具

第6章 结论
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

引言 在当今科学研究飞速发展的浪潮中，数据驱动的决策和洞察已成为不可或缺的组成部分。无论是自然科学的严谨推演，社会科学的复杂互动，还是工程技术的高效优化，我们都需要一种可靠的工具来理解事物之间的内在联系，并借此预测未来趋势、解释现象本质。 《格致方法定量研究系列：关联模型》正是在这样的背景下应运而生，它是一部深入探索和解析“关联模型”这一强大定量研究工具的书籍。本书致力于为研究者们提供一套系统、全面、且具有实践指导意义的理论框架和方法论，帮助他们驾驭复杂的数据，发现隐藏在表象之下的规律，从而推动各自领域的知识边界。 第一章：关联模型的基石——统计学原理回顾与基础 在正式展开关联模型的讨论之前，本章将首先回顾和巩固读者在基础统计学方面的知识。理解关联模型，离不开对概率论、描述性统计和推断性统计的基本概念的掌握。我们将从数据的基本类型（定性、定量）出发，探讨数据的度量尺度（名义、顺序、区间、比例），以及这些尺度对后续模型选择的影响。 描述性统计：深入讲解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等核心指标，阐述它们如何量化数据的集中趋势和离散程度。通过图示和实例，帮助读者理解直方图、箱线图、散点图等可视化工具在初步探索数据特征方面的作用。 概率论基础：简要回顾概率的基本概念、条件概率、独立事件等，为后续理解模型中的概率分布和统计推断奠定基础。 统计推断：介绍点估计和区间估计的原理，重点讲解假设检验的基本流程、P值、显著性水平等概念。这将帮助读者理解如何从样本数据推断总体特征，并为评估模型拟合度和统计显著性做好准备。 数据分布：探讨常见概率分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等，解释它们在建模中的应用场景，例如，为何某些模型默认数据服从特定分布。 第二章：关联模型的核心——线性回归的理论与实践 线性回归是关联模型中最基础也最核心的一种。本章将全面解析线性回归模型的理论基础、假设条件、模型构建与评估方法。 简单线性回归：从一元一次线性方程出发，阐述如何用一条直线来描述两个变量之间的线性关系。详细讲解最小二乘法原理，即如何找到最优的回归系数，使得观测值与预测值之间的残差平方和最小。 多元线性回归：将模型扩展到多个自变量和一个因变量的情形。深入分析偏回归系数的含义，即在控制其他自变量不变的情况下，单个自变量对因变量的独立影响。 线性回归的假设：详细讨论线性回归模型成立的关键假设，包括线性关系、误差项的独立性、同方差性（误差方差恒定）、误差项的正态性。对每个假设进行阐述，并介绍检验这些假设的方法（如残差图分析、Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验等）。 模型选择与变量筛选：探讨在多元回归中，如何选择最优的自变量组合。介绍向前选择法、向后剔除法、逐步回归法等自动变量选择技术，并讨论其优缺点。同时，也强调理论指导在变量选择中的重要性。 模型评估：讲解决定系数（R²）的含义及其局限性，介绍调整决定系数（Adjusted R²）在比较不同模型时的优势。重点分析F检验和t检验在评估模型整体拟合度和单个自变量显著性上的作用。 异方差与自相关：分析当模型违反同方差性和误差独立性假设时可能出现的问题，并介绍处理异方差（如加权最小二乘法）和自相关（如广义最小二乘法）的方法。 案例分析：通过具体的经济学、社会学或工程学案例，演示如何运用线性回归模型解决实际问题，包括数据预处理、模型拟合、结果解释和政策建议。 第三章：超越线性——广义线性模型的应用 当因变量不再是连续变量，或者变量之间的关系是非线性的，我们就需要借助广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）。本章将介绍GLMs的框架及其在不同类型数据建模中的应用。 GLMs的构成：讲解GLMs的三个核心组成部分：随机成分（因变量的概率分布）、系统成分（自变量的线性组合）和连接函数（将系统成分与随机成分的期望联系起来）。 逻辑回归：重点介绍逻辑回归（Logistic Regression）模型，它广泛应用于二分类因变量的预测，如疾病诊断、用户流失预测等。详细阐述Sigmoid函数（Logit连接函数）的作用，以及模型系数的Odds Ratio（优势比）解释。 泊松回归：介绍泊松回归模型，适用于对计数数据进行建模，如事故发生次数、网站点击量等。讲解Log连接函数以及模型中泊松分布的特性。 其他GLMs：简要介绍其他类型的GLMs，如负二项回归（用于处理过度离散的计数数据）、gamma回归（用于非负连续变量）等，并说明它们的适用场景。 模型诊断与评估：讨论GLMs的拟合优度检验（如Deviance, Pearson Chi-squared）和模型选择（如AIC, BIC），以及如何解释模型结果。 第四章：捕捉非线性与交互——多项式回归、样条回归与交互项 现实世界中的许多关系并非简单的线性，本章将深入探讨如何捕捉数据中的非线性特征以及变量之间的交互作用。 多项式回归：介绍如何通过引入自变量的高次项来拟合非线性的数据模式。讨论选择合适的多项式阶数的重要性，以及可能存在的过拟合问题。 样条回归（Spline Regression）：深入讲解样条函数，如立方样条（Cubic Splines），它们能够提供更灵活的非线性拟合，尤其是在局部区域内。阐述样条的节点（Knots）设置及其影响。 交互作用（Interaction Effects）：详细解释当一个自变量对因变量的影响程度取决于另一个自变量的值时，就存在交互作用。介绍如何在模型中加入交互项，并阐述如何解释交互项的系数。例如，在分析广告投入对销售额的影响时，可能需要考虑区域差异（地域作为另一个自变量）对广告效果的交互影响。 中心化与标准化：讨论在引入多项式项或交互项时，对自变量进行中心化（减去均值）或标准化（均值为0，标准差为1）的必要性，这有助于提高模型估计的稳定性和解释性。 第五章：处理分组与层次化数据——方差分析（ANOVA）与混合效应模型 当研究对象存在分组结构，或者数据具有层次化特征（如学生在班级中，班级在学校中），传统的线性回归模型可能不再适用。本章将介绍方差分析和混合效应模型。 方差分析（ANOVA）：从线性回归的视角重新审视方差分析，理解ANOVA如何通过比较不同组别的均值来检验群体差异。介绍单因素ANOVA、双因素ANOVA及其交互效应的分析。 协方差分析（ANCOVA）：讲解如何将连续型协变量引入ANOVA模型，以控制协变量的影响，提高检验效率。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）：深入讲解混合效应模型，也称为多层次模型（Multilevel Models）或层次线性模型（Hierarchical Linear Models）。解释固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的区别，以及何时需要引入随机效应。 应用场景：详细阐述混合效应模型在教育学（学生、班级、学校）、医学（患者、门诊、医院）、心理学（被试、刺激）等领域的广泛应用，如何处理重复测量数据、嵌套数据等。 模型构建与解释：指导读者如何构建混合效应模型，理解随机截距模型、随机斜率模型等，以及如何解释固定效应和随机效应的估计结果。 第六章：时间序列的关联——自回归与移动平均模型 许多数据随着时间推移而产生，这些时间序列数据具有内在的时间依赖性。本章将聚焦于时间序列分析中的关联模型。 时间序列数据的特性：介绍时间序列数据的基本特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicity），以及它们对建模的影响。 平稳性：讲解时间序列的平稳性概念，包括均值平稳、方差平稳和自协方差平稳，并介绍检验平稳性的方法（如ADF检验）。 自回归模型（AR）：阐述AR模型如何利用过去观测值的信息来预测当前值。讲解AR(p)模型的阶数选择。 移动平均模型（MA）：介绍MA模型如何利用过去预测误差的信息来预测当前值。讲解MA(q)模型的阶数选择。 自回归移动平均模型（ARMA）：结合AR和MA模型，介绍ARMA(p,q)模型，以及如何识别模型阶数。 季节性ARIMA模型：扩展到包含季节性成分的ARIMA模型，用于处理具有周期性模式的时间序列数据。 模型诊断与预测：讲解残差分析、ACF和PACF图在模型诊断中的应用，以及如何使用拟合模型进行未来值的预测。 第七章：变量间的非线性映射——支持向量机（SVM）与核方法 当变量之间的关系高度非线性，或者数据维度非常高时，传统的线性模型和多项式模型可能难以捕捉到复杂的模式。本章将介绍支持向量机（SVM）及其利用核方法处理非线性关系的能力。 SVM的基本思想：阐述SVM如何通过寻找最优超平面（Hyperplane）来将不同类别的数据分开，并引入“最大间隔”的概念。 核技巧（Kernel Trick）：核心介绍核函数的作用，如多项式核、径向基函数（RBF）核等。解释核函数如何在不显式计算高维空间映射的情况下，实现高维空间的线性可分。 SVM回归（SVR）：介绍SVM在回归问题上的应用，以及如何构建能够捕捉非线性关系的SVR模型。 模型参数选择：讨论SVM中的关键参数，如惩罚参数C、核函数的gamma参数等，以及如何通过交叉验证来优化这些参数。 第八章：数据降维与特征提取——主成分分析（PCA）与因子分析 在处理高维数据集时，可能会遇到变量之间存在多重共线性，或者难以直接解释大量变量的情况。本章将介绍两种常用的降维和特征提取技术。 主成分分析（PCA）：详细讲解PCA的原理，即通过线性变换将一组可能相关的变量转换为一组不相关的变量（主成分），并尽可能保留原始数据的方差信息。介绍如何选择主成分的数量。 因子分析（Factor Analysis）：阐述因子分析的目标，即识别潜藏在观测变量背后的少数几个共同因子，并解释这些因子如何影响观测变量。区分PCA和因子分析在目标和假设上的差异。 应用场景：分析PCA和因子分析在市场研究、图像处理、生物信息学等领域的应用，如何用于数据简化、特征工程和模式识别。 第九章：网络数据的关联——图模型与网络分析基础 现代社会中，许多关系都可以用图（Graph）的形式来表示，如社交网络、交通网络、生物分子网络等。本章将初步介绍图模型和网络分析中的关联模型。 图论基础：定义图、节点（Nodes）、边（Edges）、度（Degree）、路径（Path）、连通性（Connectivity）等基本概念。 网络中心性度量：介绍不同类型的中心性度量，如度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）、特征向量中心性（Eigenvector Centrality），理解它们如何衡量节点在网络中的重要性。 社群检测（Community Detection）：探讨如何识别网络中的社群结构，即一组相互之间联系紧密，而与其他组联系稀疏的节点集合。 简单的图模型：初步介绍一些简单的图模型，如条件随机场（CRF）等，它们可以用于分析图结构数据中的依赖关系。 第十章：模型评估、选择与实践中的注意事项 在本章，我们将回归到模型选择和评估的通用原则，并结合前面章节介绍的各种模型，提供实践中的指导。 模型评估指标：系统梳理不同类型模型的评估指标，如回归模型的R²、MAE、MSE、RMSE；分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC；以及其他特定模型的指标。 交叉验证（Cross-Validation）：详细讲解K折交叉验证、留一法（LOOCV）等方法，阐述它们在评估模型泛化能力、避免过拟合的重要性。 信息准则（Information Criteria）：回顾AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）等信息准则，理解它们在比较不同模型时的作用，即在模型拟合优度和模型复杂性之间进行权衡。 模型选择的原则：强调模型的简单性（Occam's Razor）、可解释性以及在特定研究问题中的适用性。 实践中的挑战与建议：讨论数据预处理的重要性（缺失值处理、异常值检测、特征缩放），模型鲁棒性，以及如何避免数据泄露。强调模型的可解释性在科学研究和实际应用中的价值。 统计软件应用：简要提及常用的统计软件（如R、Python的scikit-learn、SPSS、SAS等）在实现这些关联模型时的基本操作，鼓励读者动手实践。 结论 《格致方法定量研究系列：关联模型》旨在为读者构建一个坚实的关联模型知识体系，从最基础的统计原理出发，逐步深入到复杂模型的构建与应用。本书力求理论与实践相结合，通过丰富的案例分析，帮助读者理解如何在实际研究中选择、构建、评估和解释各类关联模型。掌握关联模型，就是掌握了理解世界、预测未来、并最终实现有效干预的关键钥匙。本书的出版，希望能够激励更多的研究者，运用定量方法，探索科学真理，推动社会进步。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是，这本书在探讨方法论的局限性时，展现出了极大的坦诚和勇气。很多同类书籍往往只强调自己所介绍方法的优越性，避而不谈其在特定场景下的脆弱性。然而，这本书却用近乎苛刻的标准，分析了其核心模型在面对数据极端不平衡、变量间存在强内生性时的潜在偏差和失效风险。作者不仅指出了问题，更重要的是，还启发读者思考如何进行后期的模型诊断和修正，甚至巧妙地暗示了其他互补模型的适用场景。这种不回避矛盾、直面挑战的态度，建立起了读者对作者和内容本身更深层次的信任。它告诉我们，真正的学术研究，不是寻找完美的模型，而是理解模型的“不完美”之处，并学会与之共舞。这种成熟的研究观，是这本书给我带来的最宝贵的精神财富。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏的是书中那种严谨的学术态度与实用主义精神的完美平衡。在阐述各种模型构建和数据处理流程时，作者并没有仅仅停留在理论的阐述上，而是大量引用了实际案例和数据模拟的结果。我记得有一章专门对比了几种不同方法的优劣，不仅给出了理论上的解释，还配上了详细的图表分析，甚至连处理不同类型噪声数据的鲁棒性测试都有涉及。这种深度挖掘细节的做法，让这本书的“工具性”得到了极大的彰显。我尝试着按照书中的步骤复现了其中一个较复杂的分析流程，整个过程异常顺畅，代码片段的注释也清晰明了，这极大地减少了我在实际操作中可能遇到的挫败感。对于那些希望将书本知识转化为实际研究成果的人来说，这本书提供的不仅仅是“知道”，更是“如何做”的详尽蓝图，这种实战导向的价值，远超其价格本身。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排，简直就像是精心铺设的一条思维导轨，引领着读者一步步深入到那个我们既熟悉又陌生的研究领域。它没有上来就抛出那些令人望而生畏的复杂公式和理论，而是从一个非常基础、甚至是带有哲学思辨的层面开始切入，比如对“关联”这一概念的界定和历史演变进行了相当详尽的梳理。这种“慢热”的开篇，对于我这种非科班出身，但又对该领域抱有浓厚兴趣的探索者来说，无疑是最好的敲门砖。每完成一个模块的学习，我都能清晰地感觉到自己的认知边界被拓宽了一点点，那种知识点层层递进、互相咬合的感觉，非常令人上瘾。作者似乎深谙“欲速则不达”的道理，总是在关键转折处设置恰到好处的“留白”或者回顾性的总结，让你有时间去消化前一个部分的精髓，然后再轻装上阵迎接下一个挑战。这不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的智者，带着你穿越迷雾，抵达真理的边缘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，搭配着烫金的字体，给人一种既专业又略带神秘感的初印象。我记得当时在书店里一眼就被它吸引了，那种低调的奢华感，让人忍不住想去探究里面到底藏着怎样的知识宝藏。拿到手里掂了掂，分量十足，这让我对作者在内容上的投入程度充满了信心。书脊的处理也很细致，即使长期翻阅，想必也不会轻易受损。内页的纸张选择也很有讲究，触感温润，字迹清晰锐利，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳，这对于一个需要长时间沉浸在复杂概念中的读者来说，简直是福音。尤其是章节标题的排版，那种节奏感和留白的处理，让原本可能枯燥的学术内容，在视觉上就获得了一种呼吸的空间，这绝对是出版方在细节上用心了的体现。我至今还保留着它在书架上的位置，仅仅是看到它，都能感受到那种扎实的学术气息扑面而来，那种对知识敬畏的感觉，很少有其他书籍能带给我。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，带着一种独特的、略显古朴的学术腔调，但又绝不晦涩难懂，反而形成了一种独特的韵味。它更像是早年间那些经典教材的继承者，用词精准，逻辑链条紧密得如同环环相扣的齿轮，不容许有丝毫的松动或含糊其辞。我时常会为了理解某个关键动词的选择而停下来反复咀嚼，比如它对“收敛性”和“渐进性”的区分，那种用词上的微妙差异，背后蕴含着深刻的方法论区别。读起来，我感觉自己仿佛在与一位学识渊博的老教授进行一对一的对话，他不会用过于现代的网络用语来迎合你，而是坚持用最准确、最凝练的语言来传达思想的深度。这种对语言精确性的坚持，潜移默化地也在训练我的思维，让我开始更加审慎地对待每一个概念的定义，这对我后续的学术写作帮助巨大。

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整套书全出版吧 小册子系列很好

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值得收藏

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第4节 完全二维交互模型

评分☆☆☆☆☆

第8节 例3.2：偏关联模型

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价格公道，实用，包装好。非常满意。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，囤货，收藏了，这个系列很好

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真心看不懂啊，看不懂啊

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值得购买的一套，这个系列的书价格便宜，印刷质量也不错，对方法的介绍比较系统。

评分☆☆☆☆☆

《格致方法定量研究系列：关联模型》通过讲解关联模型知识中检验优比的底层结构，《格致方法定量研究系列：关联模型》提供了一个全面而统一的框架来分析和理解任何以交互表形式呈现的社会或自然科学数据。作者首先回顾了特别适用于分析双向表的一系列关联模型，接着详细讨论了在高阶多维表中的条件独立性和偏关联模型，然后讨论了二路和三向交互参数都不能被忽略的情况，并提供了两个证实在社科应用中关联模型有效性的例子，最后阐述了定类数据分析中的最新进展，以及它们与多维缩放的关联模型是如何联系的。