格致方法定量研究系列：回归诊断简介 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 约翰·福克斯（John Fox） 著，於嘉 译

图书标签:

• 回归诊断
• 回归分析
• 统计学
• 计量经济学
• 数据分析
• 格致方法
• 定量研究
• 模型诊断
• 统计建模
• R语言

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221178

版次：1

商品编码：11043774

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：132

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：回归诊断简介》主要回顾最小二乘线性回归，讨论多元回归中共线性的问题，处理奇异与强影响数据，探讨误差非线性、不一致的误差方差和非线性问题，简要阐释离散数据产生的问题，介绍基于最大似然法、计分检验和构造变量的较复杂的诊断方法。最后，探讨了如何将介绍的具体诊断方法和技术应用到研究中去。

目录

序
第1章 概论
第2章 最小二乘回归
第1节 回归模型
第2节 最小二乘估计
第3节 回归系数的统计推论
第4节 一般线性模型

第3章 共线性
第1节 共线性与方差膨胀
第2节 对共线性的处理：没有速效方法

第4章 奇异值与强影响数据
第1节 测量影响力：预测值
第2节 查找奇异值：学生残差
第3节 测量影响程度：Cook距离与其他诊断方法
第4节 诊断统计量中的数值截断点
第5节 联合的强影响观测子集：偏回归图
第6节 非同寻常的数据应该被抛弃吗？

第5章 非正态分布误差
第1节 残差的正态分位数比较散点图
第2节 残差的直方图
第3节 通过转换矫正不对称

第6章 不一致的误差方差
第1节 寻找不一致的误差方差
第2节 矫正不一致的误差方差

第7章 非线性
第1节 残差与偏残差散点图
第2节 进行线性转换

第8章 离散数据
第1节 检验非线性
第2节 检验不一致误差方差

第9章 最大似然法、计分检验和构造变量
第1节 y的Box-Cox转换
第2节 对x的B0x-Tidwell转换
第3节 对不一致误差方差的矫正

第10章 建议
第1节 计算诊断量
第2节 延伸阅读
附录
参考文献
译名对照表

前言/序言

《统计建模的审慎之眼：回归诊断深度解析》 在当今数据驱动的世界里，统计模型已成为我们理解复杂现象、预测未来趋势和支持决策的关键工具。其中，回归分析以其强大的解释能力和预测能力，在社会科学、经济学、医学、工程学等众多领域得到了广泛应用。然而，模型的有效性并非一蹴而就，其背后隐藏着一系列潜在的假设和问题，若不加以审视，轻则导致误读，重则得出荒谬的结论。本书《统计建模的审慎之眼：回归诊断深度解析》正是为驾驭回归分析的复杂性、提升模型可靠性而生。 本书并非对回归模型进行泛泛而谈的理论介绍，而是聚焦于一个至关重要的环节——回归诊断。回归诊断，简而言之，就是对已建立的回归模型进行“体检”，以评估模型是否充分满足其构建所依赖的统计假设，以及是否存在可能影响模型解释力和预测准确性的异常情况。它是一种系统性的、批判性的评估过程，旨在发现并纠正模型中的潜在“病灶”，确保模型结果的稳健性和可靠性。 本书的核心思想在于，一个“漂亮”的统计数字，一个看似完美的拟合优度（如 R²），并不足以证明模型的质量。真正优秀的研究者，会用审慎的眼光审视模型的每一个细节，通过回归诊断来验证模型的“健康状况”。只有经过严格的诊断，我们才能对模型的结论充满信心，并将其应用于实际研究和决策。 本书内容梗概： 第一部分：回归诊断的基石——理论框架与重要性 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，深入阐释回归诊断的必要性与核心理念。 回归分析的假设回顾： 我们将首先回顾线性回归模型所依赖的关键假设，包括误差项的独立性、同方差性、正态性，以及自变量与因变量之间的线性关系等。理解这些假设是进行诊断的前提。 为何诊断如此重要？ 本部分将通过生动的案例，揭示忽视回归诊断可能带来的严重后果，例如： 虚假的显著性： 错误地判断变量之间的关系。 低估或高估效应： 导致错误的决策。 模型泛化能力下降： 模型在新的数据上表现不佳。 不公平的预测： 在某些群体上产生偏差。 诊断的逻辑与原则： 介绍回归诊断的基本逻辑，即通过分析模型的残差、拟合值、杠杆值、影响点等来发现偏离假设的证据，并讨论诊断过程中应遵循的原则，如系统性、多维度性、解释性等。 第二部分：残差的秘密——探索模型误差的蛛丝马迹 残差是回归模型中最直接的“反馈信号”，它们代表着模型未能解释的部分。本部分将深入剖析残差，从中挖掘出有价值的信息。 标准残差与标准化残差： 理解不同类型残差的计算方法及其含义，为后续的诊断奠定基础。 残差图的艺术： 残差与拟合值图： 识别同方差性（homoscedasticity）和非线性（nonlinearity）问题。我们将详细解读图中散点分布的模式，以及它们分别预示着何种模型缺陷。 残差与自变量图： 进一步检查自变量与误差项之间是否存在关系，以及是否存在异方差性。 残差与时间（序列数据）： 在时间序列分析中，分析残差的自相关性，识别模型未能捕捉的序列依赖。 异方差性（Heteroscedasticity）的识别与应对： 详细讲解异方差性的概念、表现形式，以及如何通过残差图、Breusch-Pagan检验、White检验等方法进行识别。并介绍稳健标准误（robust standard errors）等应对策略。 非线性关系的探查： 如何从残差图中发现模型未能捕捉到的非线性关系，并提供如何通过变量变换、引入多项式项或样条函数等方法来改进模型。 误差项的正态性检验： 残差直方图与QQ图： 直观地评估残差的分布形态。 统计检验： 如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验，并讨论其在实际应用中的注意事项。 正态性假设不满足时的处理： 变量变换、使用非参数方法等。 第三部分：异常值与高杠杆点的“反叛”——识别与处理极端观测值 数据中的极端观测值，即异常值（outliers）和高杠杆点（high leverage points），往往会对回归模型的稳定性和结果产生 disproportionate 的影响。本部分将聚焦于识别和处理这些“麻烦制造者”。 异常值的定义与类型： 区分不同类型的异常值（全局异常值、局部异常值），以及它们可能对模型产生的不同影响。 识别异常值的常用指标： Cook距离： 衡量单个观测值对模型参数的整体影响。 DFFITS： 衡量单个观测值对拟合值的改变程度。 COVRATIO： 衡量单个观测值对协方差矩阵的影响。 高杠杆点的识别： 杠杆值（Hat values）： 衡量观测值在自变量空间中的“极端”程度。 识别高杠杆点的重要性： 解释为何高杠杆点即便不是异常值，也可能对模型产生不良影响。 影响点的综合评估： 如何结合多种指标，全面评估一个观测点的影响力，并区分哪些是需要重点关注的“影响点”。 处理异常值和高杠杆点的策略： 审慎的删除： 在有充分依据的情况下，讨论删除异常值是否合理。 数据转换： 对异常值所在变量进行转换。 使用稳健回归方法： 介绍对异常值不敏感的回归技术。 模型重构： 考虑是否需要重新思考变量选择或模型形式。 第四部分：多重共线性——变量间的“勾心斗角” 多重共线性（multicollinearity）是指自变量之间存在高度相关性，这会显著降低模型的稳定性和解释性。本部分将深入探讨其识别、影响及应对方法。 多重共线性的概念与表现： 解释为何多重共线性会导致回归系数的波动、统计显著性的降低以及模型解释力的模糊。 识别多重共线性的方法： 相关系数矩阵： 初步的共线性评估。 方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）： VIF是识别多重共线性的黄金标准，本书将详细介绍其计算原理、解读方式，以及不同VIF阈值的含义。 特征值与条件数： 更深层次的共线性分析。 多重共线性的影响： 详细阐述其对回归系数的估计、标准误、以及模型整体泛化能力的影响。 应对多重共线性的策略： 变量选择： 剔除高度相关的变量。 变量组合： 将高度相关的变量进行合并。 主成分回归（Principal Component Regression, PCR）或岭回归（Ridge Regression）： 介绍这些正则化技术如何缓解共线性问题。 收集更多数据： 在可能的情况下，增加样本量。 第五部分：模型假设的边界——超越线性与独立性 除了前述的几类常见问题，回归模型还可能面临更深层次的假设挑战，例如模型形式不当、误差项自相关等。 模型整体拟合优度的评估： 除了 R²，还将介绍 Adjusted R²，并讨论其适用性。 模型嵌套与模型比较： 当存在多个备选模型时，如何使用 F 检验、AIC、BIC 等指标进行模型选择。 残差自相关（Autocorrelation）的识别与处理（主要针对时间序列数据）： Durbin-Watson 检验： 经典的自相关检验。 残差自相关图（ACF/PACF）： 识别模型未能捕捉到的序列依赖模式。 ARIMA 模型等时间序列方法： 介绍如何使用专门的时间序列模型来处理自相关问题。 其他潜在模型问题： 简要提及分段回归、交互项、模型设定偏误（model misspecification）等可能需要关注的方面。 第六部分：回归诊断的实践路径与案例分析 理论知识需要与实践相结合。本部分将提供清晰的实践指南，并以真实世界的案例进行深度剖析。 回归诊断的流程化步骤： 提供一套系统性的诊断流程，帮助读者在实际研究中游刃有余。 统计软件中的回归诊断工具： 介绍如何使用 R、Python (Statsmodels, Scikit-learn)、Stata、SPSS 等常用统计软件来执行回归诊断，并演示关键函数的用法。 深度案例研究： 案例一：经济学中的回归模型诊断： 分析影响 GDP 增长的因素，识别并处理潜在的多重共线性、异方差性等问题。 案例二：医学研究中的生存模型诊断： 评估影响患者生存期的 Cox 回归模型，检查比例风险假设，识别异常值。 案例三：社会学中的调查数据分析： 检验影响教育成就的回归模型，处理潜在的非线性关系和高杠杆点。 诊断结果的解读与沟通： 强调如何清晰地解读诊断结果，并将其有效地传达给研究者、政策制定者或公众。 本书的特色： 理论与实践并重： 既有深入的理论阐述，又有丰富的实操指导。 循序渐进的逻辑： 从基础概念到高级应用，层层深入。 丰富的可视化图示： 通过大量的图表来直观展示诊断过程和结果。 贴近实际的案例： 选取多个领域、具有代表性的案例进行深入剖析。 强调批判性思维： 鼓励读者用审慎的态度面对统计模型。 《统计建模的审慎之眼：回归诊断深度解析》是一本面向所有希望提升统计建模能力的研究者、学生以及数据分析师的实用指南。它将帮助您从“模型使用者”蜕变为“模型鉴赏家”，在纷繁复杂的数据中，以更科学、更严谨的态度，挖掘出真正有价值的洞见。通过掌握本书所传授的回归诊断技术，您将能够建立更可靠、更具解释力的统计模型，从而在您的学术研究或实际工作中取得更卓越的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，初看之下或许会让人觉得有些枯燥，因为它几乎没有使用那些花哨的修辞或轻松的口吻来“讨好”读者。它坚持的是一种高度凝练的学术表达，仿佛每一句话都是经过精确计算的重量级砝码。然而，正是这种克制，成就了它深厚的内功。例如，在探讨多重共线性时，作者没有止步于方差膨胀因子（VIF）的计算，而是引入了主成分分析（PCA）的视角来理解变量间的线性依赖结构，这提供了一个更高维度的观察角度。我特别欣赏作者在讨论模型选择时所采取的审慎态度。他没有急于推荐AIC、BIC哪一个“更优”，而是花了大量篇幅去阐述信息准则背后的偏差-方差权衡哲学。这要求读者不仅要学会“如何做”，更要理解“为何这样做”。对于那些习惯了“套用公式”的学习者而言，这本书无疑是一个挑战，因为它迫使你必须思考统计推断的底层逻辑，而不是满足于表面的模型拟合度。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书带给我的感受，那或许是“系统性重塑”。它不是一本用来快速查找某个检验方法的工具书，而是一套完整的、关于如何对回归模型进行持续、深入“体检”的方法论指南。作者非常注重模型的稳健性检验，这体现在他对残差分析的耐心程度上。他详细列举了多种残差图谱的异常模式，并不仅仅是给出了对应的补救措施，而是要求读者去追溯这种“异常”在数据生成过程（DGP）中可能意味着什么。这种对数据生成过程的敬畏感贯穿全书。最后一部分关于模型解释与报告的章节，也远超一般书籍的范畴，它探讨了如何在不误导听众的前提下，清晰、有力地传达统计发现。这本书的价值在于，它教会你如何像一个严谨的科学家那样去“质疑”自己的模型，而不是盲目地接受拟合优度。读完之后，我感觉自己不再是那个只会运行`regress`命令的初级用户，而是开始有能力去诊断和修复模型深层结构问题的研究者了。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的时候，我常常会有一种“拨云见日”的体验，特别是在处理交互项和非线性关系时。许多统计书籍往往草草带过，只说明需要进行变量乘积项的添加，但本书却非常细致地剖析了交互项系数的经济学含义——它代表的不是两个变量简单相加的效应，而是边际效应的变化率。作者为此设计了一个非常巧妙的图示法，通过三维曲面图的变化来直观展示不同交互强度下模型预测面的扭曲，使得那些抽象的统计概念变得可以触摸、可以感知。此外，对于残差的正交性假设，书中的论述也十分到位。它不仅仅是停留在“残差与预测值不相关”的代数定义上，而是将其提升到“模型未捕获的系统性信息”的高度去理解。这种从代数到语义的升华，极大地提升了读者对回归模型解释力的理解深度，让我对如何构建一个既有预测力又有解释力的模型有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简约，透露出一种严谨的学术气息。初翻开时，我发现作者在引言部分就明确指出了当前统计学教育中普遍存在的一个痛点：理论知识与实际操作之间的鸿沟。他不仅仅是堆砌公式，而是试图构建一种“思维框架”，引导读者理解回归分析背后的逻辑假设是如何影响结果的可靠性的。特别是关于模型设定误差的部分，作者举了几个教科书上很少深入探讨的经典案例，这些案例的剖析极为细致，让人茅塞顿开。比如，当残差的正态性被严重违反时，传统的t检验和F检验还能否相信？作者并没有直接给出“是”或“否”的简单答案，而是引导我们去追溯这些检验的原初数学基础，这种探究精神着实令人钦佩。全书的结构布局清晰，章节之间的过渡自然流畅，没有那种生硬的、为了凑字数而硬加的连接词。对于初学者来说，这可能是一个需要反复琢磨的入门读物，但对于有一定基础想要精进的人来说，这本书提供了一个绝佳的“调校工具箱”，帮助我们把那些似是而非的统计直觉打磨得更加锋利和精准。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次关于时间序列预测的研讨会上偶然接触到这本书的推荐的，当时的主讲人提到了其中关于异方差性处理的一段论述，让我印象极其深刻。这本书对于异方差问题的讨论，完全跳脱了仅仅介绍加权最小二乘（WLS）的肤浅层面。它深入挖掘了异方差产生的经济学和行为学根源，比如，在金融市场中，波动率聚集现象如何系统性地扭曲了普通最小二乘（OLS）的方差估计。作者用了一种非常“工程师式”的解构方式，拆解了怀特（White）检验和布鲁希-佩根（Breusch-Pagan）检验的内在差异及其适用边界，而不是简单地罗列它们的零假设。最精彩的是，书中对稳健标准误（Robust Standard Errors）的应用，不是简单地告诉我们“用HC3”或者“用HC0”，而是详细对比了不同修正级别的实际效果，展示了它们在小样本和大数据集上的性能权衡。这种对细节的极致把控，使得这本书读起来不像一本教材，更像是一份高标准的行业操作指南，实用性极强，值得反复研读其中的案例分析。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，囤货，收藏了，没事就看看呗

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不错......................

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错。

评分☆☆☆☆☆

sage的社会统计学系列丛书，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

第2节 最小二乘估计

评分☆☆☆☆☆

非常好的产品 京东一如既往的值得信赖

评分☆☆☆☆☆

第1节 测量影响力：预测值