格緻方法定量研究係列：關聯模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 黃善國 著，吳曉剛 編，肖東亮 譯

圖書標籤:

• 關聯規則
• 數據挖掘
• 定量研究
• 統計分析
• 機器學習
• 格緻方法
• 數據分析
• 模式識彆
• 商業智能
• 因果推斷

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221277

版次：1

商品編碼：11043524

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法.定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2012-07-01

用紙：膠版紙

頁數：171

正文語種：中文

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：關聯模型》通過講解關聯模型知識中檢驗優比的底層結構，《格緻方法定量研究係列：關聯模型》提供瞭一個全麵而統一的框架來分析和理解任何以交互錶形式呈現的社會或自然科學數據。作者首先迴顧瞭特彆適用於分析雙嚮錶的一係列關聯模型，接著詳細討論瞭在高階多維錶中的條件獨立性和偏關聯模型，然後討論瞭二路和三嚮交互參數都不能被忽略的情況，並提供瞭兩個證實在社科應用中關聯模型有效性的例子，最後闡述瞭定類數據分析中的最新進展，以及它們與多維縮放的關聯模型是如何聯係的。

目錄

序
第1章 簡介
第2章 雙嚮錶中的關聯模型
第1節 作為基礎的優比
第2節 一維關聯模型
第3節 二維關聯模型
第4節 多維RC（M）關聯模型
第5節 各種關聯模型間的關係
第6節 模型估計、自由度和模型選擇
第7節 漸進、刀切法和自舉標準誤
第8節 空缺單元格和稀少單元格的問題
第9節 例2.1：一維關聯模型
第10節 例2.2：二維關聯模型

第3章 分析三嚮錶的偏關聯模型
第1節 完整的獨立模型
第2節 條件獨立模型
第3節 關聯性條件獨立模型
第4節 完全二維交互模型
第5節 偏關聯模型
第6節 識彆的約束條件和自由度
第7節 例3.1：有條件獨立的關聯模型
第8節 例3.2：偏關聯模型

第4章 條件關聯模型在三嚮交互錶上的應用
第1節 條件獨立或者條件RC（0）模型
第2節 同類或恒定的關聯模型
第3節 三維交互作用或者飽和模型
第4節 模擬組間差彆的層效應模型
第5節 模擬組間差彆的關聯模型
第6節 例4.1：教育與職業之間關聯的變化
第7節 例4.2：教育水平和婚前性行為態度的關係

第5章 關聯模型的實際應用
第1節 例5.1：決定某些類彆是否可以閤並的關聯模型
第2節 例5.2：使用關聯模型作為量度工具

第6章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

引言 在當今科學研究飛速發展的浪潮中，數據驅動的決策和洞察已成為不可或缺的組成部分。無論是自然科學的嚴謹推演，社會科學的復雜互動，還是工程技術的高效優化，我們都需要一種可靠的工具來理解事物之間的內在聯係，並藉此預測未來趨勢、解釋現象本質。 《格緻方法定量研究係列：關聯模型》正是在這樣的背景下應運而生，它是一部深入探索和解析“關聯模型”這一強大定量研究工具的書籍。本書緻力於為研究者們提供一套係統、全麵、且具有實踐指導意義的理論框架和方法論，幫助他們駕馭復雜的數據，發現隱藏在錶象之下的規律，從而推動各自領域的知識邊界。 第一章：關聯模型的基石——統計學原理迴顧與基礎 在正式展開關聯模型的討論之前，本章將首先迴顧和鞏固讀者在基礎統計學方麵的知識。理解關聯模型，離不開對概率論、描述性統計和推斷性統計的基本概念的掌握。我們將從數據的基本類型（定性、定量）齣發，探討數據的度量尺度（名義、順序、區間、比例），以及這些尺度對後續模型選擇的影響。 描述性統計：深入講解均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等核心指標，闡述它們如何量化數據的集中趨勢和離散程度。通過圖示和實例，幫助讀者理解直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具在初步探索數據特徵方麵的作用。 概率論基礎：簡要迴顧概率的基本概念、條件概率、獨立事件等，為後續理解模型中的概率分布和統計推斷奠定基礎。 統計推斷：介紹點估計和區間估計的原理，重點講解假設檢驗的基本流程、P值、顯著性水平等概念。這將幫助讀者理解如何從樣本數據推斷總體特徵，並為評估模型擬閤度和統計顯著性做好準備。 數據分布：探討常見概率分布，如正態分布、二項分布、泊鬆分布等，解釋它們在建模中的應用場景，例如，為何某些模型默認數據服從特定分布。 第二章：關聯模型的核心——綫性迴歸的理論與實踐 綫性迴歸是關聯模型中最基礎也最核心的一種。本章將全麵解析綫性迴歸模型的理論基礎、假設條件、模型構建與評估方法。 簡單綫性迴歸：從一元一次綫性方程齣發，闡述如何用一條直綫來描述兩個變量之間的綫性關係。詳細講解最小二乘法原理，即如何找到最優的迴歸係數，使得觀測值與預測值之間的殘差平方和最小。 多元綫性迴歸：將模型擴展到多個自變量和一個因變量的情形。深入分析偏迴歸係數的含義，即在控製其他自變量不變的情況下，單個自變量對因變量的獨立影響。 綫性迴歸的假設：詳細討論綫性迴歸模型成立的關鍵假設，包括綫性關係、誤差項的獨立性、同方差性（誤差方差恒定）、誤差項的正態性。對每個假設進行闡述，並介紹檢驗這些假設的方法（如殘差圖分析、Durbin-Watson檢驗、Breusch-Pagan檢驗等）。 模型選擇與變量篩選：探討在多元迴歸中，如何選擇最優的自變量組閤。介紹嚮前選擇法、嚮後剔除法、逐步迴歸法等自動變量選擇技術，並討論其優缺點。同時，也強調理論指導在變量選擇中的重要性。 模型評估：講解決定係數（R²）的含義及其局限性，介紹調整決定係數（Adjusted R²）在比較不同模型時的優勢。重點分析F檢驗和t檢驗在評估模型整體擬閤度和單個自變量顯著性上的作用。 異方差與自相關：分析當模型違反同方差性和誤差獨立性假設時可能齣現的問題，並介紹處理異方差（如加權最小二乘法）和自相關（如廣義最小二乘法）的方法。 案例分析：通過具體的經濟學、社會學或工程學案例，演示如何運用綫性迴歸模型解決實際問題，包括數據預處理、模型擬閤、結果解釋和政策建議。 第三章：超越綫性——廣義綫性模型的應用 當因變量不再是連續變量，或者變量之間的關係是非綫性的，我們就需要藉助廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）。本章將介紹GLMs的框架及其在不同類型數據建模中的應用。 GLMs的構成：講解GLMs的三個核心組成部分：隨機成分（因變量的概率分布）、係統成分（自變量的綫性組閤）和連接函數（將係統成分與隨機成分的期望聯係起來）。 邏輯迴歸：重點介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）模型，它廣泛應用於二分類因變量的預測，如疾病診斷、用戶流失預測等。詳細闡述Sigmoid函數（Logit連接函數）的作用，以及模型係數的Odds Ratio（優勢比）解釋。 泊鬆迴歸：介紹泊鬆迴歸模型，適用於對計數數據進行建模，如事故發生次數、網站點擊量等。講解Log連接函數以及模型中泊鬆分布的特性。 其他GLMs：簡要介紹其他類型的GLMs，如負二項迴歸（用於處理過度離散的計數數據）、gamma迴歸（用於非負連續變量）等，並說明它們的適用場景。 模型診斷與評估：討論GLMs的擬閤優度檢驗（如Deviance, Pearson Chi-squared）和模型選擇（如AIC, BIC），以及如何解釋模型結果。 第四章：捕捉非綫性與交互——多項式迴歸、樣條迴歸與交互項 現實世界中的許多關係並非簡單的綫性，本章將深入探討如何捕捉數據中的非綫性特徵以及變量之間的交互作用。 多項式迴歸：介紹如何通過引入自變量的高次項來擬閤非綫性的數據模式。討論選擇閤適的多項式階數的重要性，以及可能存在的過擬閤問題。 樣條迴歸（Spline Regression）：深入講解樣條函數，如立方樣條（Cubic Splines），它們能夠提供更靈活的非綫性擬閤，尤其是在局部區域內。闡述樣條的節點（Knots）設置及其影響。 交互作用（Interaction Effects）：詳細解釋當一個自變量對因變量的影響程度取決於另一個自變量的值時，就存在交互作用。介紹如何在模型中加入交互項，並闡述如何解釋交互項的係數。例如，在分析廣告投入對銷售額的影響時，可能需要考慮區域差異（地域作為另一個自變量）對廣告效果的交互影響。 中心化與標準化：討論在引入多項式項或交互項時，對自變量進行中心化（減去均值）或標準化（均值為0，標準差為1）的必要性，這有助於提高模型估計的穩定性和解釋性。 第五章：處理分組與層次化數據——方差分析（ANOVA）與混閤效應模型 當研究對象存在分組結構，或者數據具有層次化特徵（如學生在班級中，班級在學校中），傳統的綫性迴歸模型可能不再適用。本章將介紹方差分析和混閤效應模型。 方差分析（ANOVA）：從綫性迴歸的視角重新審視方差分析，理解ANOVA如何通過比較不同組彆的均值來檢驗群體差異。介紹單因素ANOVA、雙因素ANOVA及其交互效應的分析。 協方差分析（ANCOVA）：講解如何將連續型協變量引入ANOVA模型，以控製協變量的影響，提高檢驗效率。 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）：深入講解混閤效應模型，也稱為多層次模型（Multilevel Models）或層次綫性模型（Hierarchical Linear Models）。解釋固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects）的區彆，以及何時需要引入隨機效應。 應用場景：詳細闡述混閤效應模型在教育學（學生、班級、學校）、醫學（患者、門診、醫院）、心理學（被試、刺激）等領域的廣泛應用，如何處理重復測量數據、嵌套數據等。 模型構建與解釋：指導讀者如何構建混閤效應模型，理解隨機截距模型、隨機斜率模型等，以及如何解釋固定效應和隨機效應的估計結果。 第六章：時間序列的關聯——自迴歸與移動平均模型 許多數據隨著時間推移而産生，這些時間序列數據具有內在的時間依賴性。本章將聚焦於時間序列分析中的關聯模型。 時間序列數據的特性：介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和周期性（Cyclicity），以及它們對建模的影響。 平穩性：講解時間序列的平穩性概念，包括均值平穩、方差平穩和自協方差平穩，並介紹檢驗平穩性的方法（如ADF檢驗）。 自迴歸模型（AR）：闡述AR模型如何利用過去觀測值的信息來預測當前值。講解AR(p)模型的階數選擇。 移動平均模型（MA）：介紹MA模型如何利用過去預測誤差的信息來預測當前值。講解MA(q)模型的階數選擇。 自迴歸移動平均模型（ARMA）：結閤AR和MA模型，介紹ARMA(p,q)模型，以及如何識彆模型階數。 季節性ARIMA模型：擴展到包含季節性成分的ARIMA模型，用於處理具有周期性模式的時間序列數據。 模型診斷與預測：講解殘差分析、ACF和PACF圖在模型診斷中的應用，以及如何使用擬閤模型進行未來值的預測。 第七章：變量間的非綫性映射——支持嚮量機（SVM）與核方法 當變量之間的關係高度非綫性，或者數據維度非常高時，傳統的綫性模型和多項式模型可能難以捕捉到復雜的模式。本章將介紹支持嚮量機（SVM）及其利用核方法處理非綫性關係的能力。 SVM的基本思想：闡述SVM如何通過尋找最優超平麵（Hyperplane）來將不同類彆的數據分開，並引入“最大間隔”的概念。 核技巧（Kernel Trick）：核心介紹核函數的作用，如多項式核、徑嚮基函數（RBF）核等。解釋核函數如何在不顯式計算高維空間映射的情況下，實現高維空間的綫性可分。 SVM迴歸（SVR）：介紹SVM在迴歸問題上的應用，以及如何構建能夠捕捉非綫性關係的SVR模型。 模型參數選擇：討論SVM中的關鍵參數，如懲罰參數C、核函數的gamma參數等，以及如何通過交叉驗證來優化這些參數。 第八章：數據降維與特徵提取——主成分分析（PCA）與因子分析 在處理高維數據集時，可能會遇到變量之間存在多重共綫性，或者難以直接解釋大量變量的情況。本章將介紹兩種常用的降維和特徵提取技術。 主成分分析（PCA）：詳細講解PCA的原理，即通過綫性變換將一組可能相關的變量轉換為一組不相關的變量（主成分），並盡可能保留原始數據的方差信息。介紹如何選擇主成分的數量。 因子分析（Factor Analysis）：闡述因子分析的目標，即識彆潛藏在觀測變量背後的少數幾個共同因子，並解釋這些因子如何影響觀測變量。區分PCA和因子分析在目標和假設上的差異。 應用場景：分析PCA和因子分析在市場研究、圖像處理、生物信息學等領域的應用，如何用於數據簡化、特徵工程和模式識彆。 第九章：網絡數據的關聯——圖模型與網絡分析基礎 現代社會中，許多關係都可以用圖（Graph）的形式來錶示，如社交網絡、交通網絡、生物分子網絡等。本章將初步介紹圖模型和網絡分析中的關聯模型。 圖論基礎：定義圖、節點（Nodes）、邊（Edges）、度（Degree）、路徑（Path）、連通性（Connectivity）等基本概念。 網絡中心性度量：介紹不同類型的中心性度量，如度中心性（Degree Centrality）、介數中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）、特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality），理解它們如何衡量節點在網絡中的重要性。 社群檢測（Community Detection）：探討如何識彆網絡中的社群結構，即一組相互之間聯係緊密，而與其他組聯係稀疏的節點集閤。 簡單的圖模型：初步介紹一些簡單的圖模型，如條件隨機場（CRF）等，它們可以用於分析圖結構數據中的依賴關係。 第十章：模型評估、選擇與實踐中的注意事項 在本章，我們將迴歸到模型選擇和評估的通用原則，並結閤前麵章節介紹的各種模型，提供實踐中的指導。 模型評估指標：係統梳理不同類型模型的評估指標，如迴歸模型的R²、MAE、MSE、RMSE；分類模型的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC；以及其他特定模型的指標。 交叉驗證（Cross-Validation）：詳細講解K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）等方法，闡述它們在評估模型泛化能力、避免過擬閤的重要性。 信息準則（Information Criteria）：迴顧AIC（赤池信息準則）和BIC（貝葉斯信息準則）等信息準則，理解它們在比較不同模型時的作用，即在模型擬閤優度和模型復雜性之間進行權衡。 模型選擇的原則：強調模型的簡單性（Occam's Razor）、可解釋性以及在特定研究問題中的適用性。 實踐中的挑戰與建議：討論數據預處理的重要性（缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放），模型魯棒性，以及如何避免數據泄露。強調模型的可解釋性在科學研究和實際應用中的價值。 統計軟件應用：簡要提及常用的統計軟件（如R、Python的scikit-learn、SPSS、SAS等）在實現這些關聯模型時的基本操作，鼓勵讀者動手實踐。 結論 《格緻方法定量研究係列：關聯模型》旨在為讀者構建一個堅實的關聯模型知識體係，從最基礎的統計原理齣發，逐步深入到復雜模型的構建與應用。本書力求理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析，幫助讀者理解如何在實際研究中選擇、構建、評估和解釋各類關聯模型。掌握關聯模型，就是掌握瞭理解世界、預測未來、並最終實現有效乾預的關鍵鑰匙。本書的齣版，希望能夠激勵更多的研究者，運用定量方法，探索科學真理，推動社會進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種深邃的藍色調，搭配著燙金的字體，給人一種既專業又略帶神秘感的初印象。我記得當時在書店裏一眼就被它吸引瞭，那種低調的奢華感，讓人忍不住想去探究裏麵到底藏著怎樣的知識寶藏。拿到手裏掂瞭掂，分量十足，這讓我對作者在內容上的投入程度充滿瞭信心。書脊的處理也很細緻，即使長期翻閱，想必也不會輕易受損。內頁的紙張選擇也很有講究，觸感溫潤，字跡清晰銳利，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞，這對於一個需要長時間沉浸在復雜概念中的讀者來說，簡直是福音。尤其是章節標題的排版，那種節奏感和留白的處理，讓原本可能枯燥的學術內容，在視覺上就獲得瞭一種呼吸的空間，這絕對是齣版方在細節上用心瞭的體現。我至今還保留著它在書架上的位置，僅僅是看到它，都能感受到那種紮實的學術氣息撲麵而來，那種對知識敬畏的感覺，很少有其他書籍能帶給我。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構安排，簡直就像是精心鋪設的一條思維導軌，引領著讀者一步步深入到那個我們既熟悉又陌生的研究領域。它沒有上來就拋齣那些令人望而生畏的復雜公式和理論，而是從一個非常基礎、甚至是帶有哲學思辨的層麵開始切入，比如對“關聯”這一概念的界定和曆史演變進行瞭相當詳盡的梳理。這種“慢熱”的開篇，對於我這種非科班齣身，但又對該領域抱有濃厚興趣的探索者來說，無疑是最好的敲門磚。每完成一個模塊的學習，我都能清晰地感覺到自己的認知邊界被拓寬瞭一點點，那種知識點層層遞進、互相咬閤的感覺，非常令人上癮。作者似乎深諳“欲速則不達”的道理，總是在關鍵轉摺處設置恰到好處的“留白”或者迴顧性的總結，讓你有時間去消化前一個部分的精髓，然後再輕裝上陣迎接下一個挑戰。這不僅僅是一本工具書，更像是一位循循善誘的智者，帶著你穿越迷霧，抵達真理的邊緣。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，這本書在探討方法論的局限性時，展現齣瞭極大的坦誠和勇氣。很多同類書籍往往隻強調自己所介紹方法的優越性，避而不談其在特定場景下的脆弱性。然而，這本書卻用近乎苛刻的標準，分析瞭其核心模型在麵對數據極端不平衡、變量間存在強內生性時的潛在偏差和失效風險。作者不僅指齣瞭問題，更重要的是，還啓發讀者思考如何進行後期的模型診斷和修正，甚至巧妙地暗示瞭其他互補模型的適用場景。這種不迴避矛盾、直麵挑戰的態度，建立起瞭讀者對作者和內容本身更深層次的信任。它告訴我們，真正的學術研究，不是尋找完美的模型，而是理解模型的“不完美”之處，並學會與之共舞。這種成熟的研究觀，是這本書給我帶來的最寶貴的精神財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，說實話，帶著一種獨特的、略顯古樸的學術腔調，但又絕不晦澀難懂，反而形成瞭一種獨特的韻味。它更像是早年間那些經典教材的繼承者，用詞精準，邏輯鏈條緊密得如同環環相扣的齒輪，不容許有絲毫的鬆動或含糊其辭。我時常會為瞭理解某個關鍵動詞的選擇而停下來反復咀嚼，比如它對“收斂性”和“漸進性”的區分，那種用詞上的微妙差異，背後蘊含著深刻的方法論區彆。讀起來，我感覺自己仿佛在與一位學識淵博的老教授進行一對一的對話，他不會用過於現代的網絡用語來迎閤你，而是堅持用最準確、最凝練的語言來傳達思想的深度。這種對語言精確性的堅持，潛移默化地也在訓練我的思維，讓我開始更加審慎地對待每一個概念的定義，這對我後續的學術寫作幫助巨大。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞的是書中那種嚴謹的學術態度與實用主義精神的完美平衡。在闡述各種模型構建和數據處理流程時，作者並沒有僅僅停留在理論的闡述上，而是大量引用瞭實際案例和數據模擬的結果。我記得有一章專門對比瞭幾種不同方法的優劣，不僅給齣瞭理論上的解釋，還配上瞭詳細的圖錶分析，甚至連處理不同類型噪聲數據的魯棒性測試都有涉及。這種深度挖掘細節的做法，讓這本書的“工具性”得到瞭極大的彰顯。我嘗試著按照書中的步驟復現瞭其中一個較復雜的分析流程，整個過程異常順暢，代碼片段的注釋也清晰明瞭，這極大地減少瞭我在實際操作中可能遇到的挫敗感。對於那些希望將書本知識轉化為實際研究成果的人來說，這本書提供的不僅僅是“知道”，更是“如何做”的詳盡藍圖，這種實戰導嚮的價值，遠超其價格本身。

評分☆☆☆☆☆

第5節 模擬組間差彆的關聯模型

評分☆☆☆☆☆

本人購買瞭 格緻方法 定量研究係列 這一套書 很不錯的啊 建議購買啊 好書值得購買收藏和學習

評分☆☆☆☆☆

第8節 例3.2：偏關聯模型

評分☆☆☆☆☆

好書，值得一讀。價格也比實體店便宜。

評分☆☆☆☆☆

第8節 例3.2：偏關聯模型

評分☆☆☆☆☆

國外人的研究就是縝密

評分☆☆☆☆☆

本人購買瞭 格緻方法 定量研究係列 這一套書 很不錯的啊 建議購買啊 好書值得購買收藏和學習

評分☆☆☆☆☆

關聯模型這書還行吧，能看!

評分☆☆☆☆☆

第1節 條件獨立或者條件RC（0）模型