格緻方法定量研究係列：迴歸診斷簡介 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 約翰·福剋斯（John Fox） 著，於嘉 譯

圖書標籤:

• 迴歸診斷
• 迴歸分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 數據分析
• 格緻方法
• 定量研究
• 模型診斷
• 統計建模
• R語言

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221178

版次：1

商品編碼：11043774

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：132

正文語種：中文

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：迴歸診斷簡介》主要迴顧最小二乘綫性迴歸，討論多元迴歸中共綫性的問題，處理奇異與強影響數據，探討誤差非綫性、不一緻的誤差方差和非綫性問題，簡要闡釋離散數據産生的問題，介紹基於最大似然法、計分檢驗和構造變量的較復雜的診斷方法。最後，探討瞭如何將介紹的具體診斷方法和技術應用到研究中去。

目錄

序
第1章 概論
第2章 最小二乘迴歸
第1節 迴歸模型
第2節 最小二乘估計
第3節 迴歸係數的統計推論
第4節 一般綫性模型

第3章 共綫性
第1節 共綫性與方差膨脹
第2節 對共綫性的處理：沒有速效方法

第4章 奇異值與強影響數據
第1節 測量影響力：預測值
第2節 查找奇異值：學生殘差
第3節 測量影響程度：Cook距離與其他診斷方法
第4節 診斷統計量中的數值截斷點
第5節 聯閤的強影響觀測子集：偏迴歸圖
第6節 非同尋常的數據應該被拋棄嗎？

第5章 非正態分布誤差
第1節 殘差的正態分位數比較散點圖
第2節 殘差的直方圖
第3節 通過轉換矯正不對稱

第6章 不一緻的誤差方差
第1節 尋找不一緻的誤差方差
第2節 矯正不一緻的誤差方差

第7章 非綫性
第1節 殘差與偏殘差散點圖
第2節 進行綫性轉換

第8章 離散數據
第1節 檢驗非綫性
第2節 檢驗不一緻誤差方差

第9章 最大似然法、計分檢驗和構造變量
第1節 y的Box-Cox轉換
第2節 對x的B0x-Tidwell轉換
第3節 對不一緻誤差方差的矯正

第10章 建議
第1節 計算診斷量
第2節 延伸閱讀
附錄
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

《統計建模的審慎之眼：迴歸診斷深度解析》 在當今數據驅動的世界裏，統計模型已成為我們理解復雜現象、預測未來趨勢和支持決策的關鍵工具。其中，迴歸分析以其強大的解釋能力和預測能力，在社會科學、經濟學、醫學、工程學等眾多領域得到瞭廣泛應用。然而，模型的有效性並非一蹴而就，其背後隱藏著一係列潛在的假設和問題，若不加以審視，輕則導緻誤讀，重則得齣荒謬的結論。本書《統計建模的審慎之眼：迴歸診斷深度解析》正是為駕馭迴歸分析的復雜性、提升模型可靠性而生。 本書並非對迴歸模型進行泛泛而談的理論介紹，而是聚焦於一個至關重要的環節——迴歸診斷。迴歸診斷，簡而言之，就是對已建立的迴歸模型進行“體檢”，以評估模型是否充分滿足其構建所依賴的統計假設，以及是否存在可能影響模型解釋力和預測準確性的異常情況。它是一種係統性的、批判性的評估過程，旨在發現並糾正模型中的潛在“病竈”，確保模型結果的穩健性和可靠性。 本書的核心思想在於，一個“漂亮”的統計數字，一個看似完美的擬閤優度（如 R²），並不足以證明模型的質量。真正優秀的研究者，會用審慎的眼光審視模型的每一個細節，通過迴歸診斷來驗證模型的“健康狀況”。隻有經過嚴格的診斷，我們纔能對模型的結論充滿信心，並將其應用於實際研究和決策。 本書內容梗概： 第一部分：迴歸診斷的基石——理論框架與重要性 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，深入闡釋迴歸診斷的必要性與核心理念。 迴歸分析的假設迴顧： 我們將首先迴顧綫性迴歸模型所依賴的關鍵假設，包括誤差項的獨立性、同方差性、正態性，以及自變量與因變量之間的綫性關係等。理解這些假設是進行診斷的前提。 為何診斷如此重要？ 本部分將通過生動的案例，揭示忽視迴歸診斷可能帶來的嚴重後果，例如： 虛假的顯著性： 錯誤地判斷變量之間的關係。 低估或高估效應： 導緻錯誤的決策。 模型泛化能力下降： 模型在新的數據上錶現不佳。 不公平的預測： 在某些群體上産生偏差。 診斷的邏輯與原則： 介紹迴歸診斷的基本邏輯，即通過分析模型的殘差、擬閤值、杠杆值、影響點等來發現偏離假設的證據，並討論診斷過程中應遵循的原則，如係統性、多維度性、解釋性等。 第二部分：殘差的秘密——探索模型誤差的蛛絲馬跡 殘差是迴歸模型中最直接的“反饋信號”，它們代錶著模型未能解釋的部分。本部分將深入剖析殘差，從中挖掘齣有價值的信息。 標準殘差與標準化殘差： 理解不同類型殘差的計算方法及其含義，為後續的診斷奠定基礎。 殘差圖的藝術： 殘差與擬閤值圖： 識彆同方差性（homoscedasticity）和非綫性（nonlinearity）問題。我們將詳細解讀圖中散點分布的模式，以及它們分彆預示著何種模型缺陷。 殘差與自變量圖： 進一步檢查自變量與誤差項之間是否存在關係，以及是否存在異方差性。 殘差與時間（序列數據）： 在時間序列分析中，分析殘差的自相關性，識彆模型未能捕捉的序列依賴。 異方差性（Heteroscedasticity）的識彆與應對： 詳細講解異方差性的概念、錶現形式，以及如何通過殘差圖、Breusch-Pagan檢驗、White檢驗等方法進行識彆。並介紹穩健標準誤（robust standard errors）等應對策略。 非綫性關係的探查： 如何從殘差圖中發現模型未能捕捉到的非綫性關係，並提供如何通過變量變換、引入多項式項或樣條函數等方法來改進模型。 誤差項的正態性檢驗： 殘差直方圖與QQ圖： 直觀地評估殘差的分布形態。 統計檢驗： 如Shapiro-Wilk檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗，並討論其在實際應用中的注意事項。 正態性假設不滿足時的處理： 變量變換、使用非參數方法等。 第三部分：異常值與高杠杆點的“反叛”——識彆與處理極端觀測值 數據中的極端觀測值，即異常值（outliers）和高杠杆點（high leverage points），往往會對迴歸模型的穩定性和結果産生 disproportionate 的影響。本部分將聚焦於識彆和處理這些“麻煩製造者”。 異常值的定義與類型： 區分不同類型的異常值（全局異常值、局部異常值），以及它們可能對模型産生的不同影響。 識彆異常值的常用指標： Cook距離： 衡量單個觀測值對模型參數的整體影響。 DFFITS： 衡量單個觀測值對擬閤值的改變程度。 COVRATIO： 衡量單個觀測值對協方差矩陣的影響。 高杠杆點的識彆： 杠杆值（Hat values）： 衡量觀測值在自變量空間中的“極端”程度。 識彆高杠杆點的重要性： 解釋為何高杠杆點即便不是異常值，也可能對模型産生不良影響。 影響點的綜閤評估： 如何結閤多種指標，全麵評估一個觀測點的影響力，並區分哪些是需要重點關注的“影響點”。 處理異常值和高杠杆點的策略： 審慎的刪除： 在有充分依據的情況下，討論刪除異常值是否閤理。 數據轉換： 對異常值所在變量進行轉換。 使用穩健迴歸方法： 介紹對異常值不敏感的迴歸技術。 模型重構： 考慮是否需要重新思考變量選擇或模型形式。 第四部分：多重共綫性——變量間的“勾心鬥角” 多重共綫性（multicollinearity）是指自變量之間存在高度相關性，這會顯著降低模型的穩定性和解釋性。本部分將深入探討其識彆、影響及應對方法。 多重共綫性的概念與錶現： 解釋為何多重共綫性會導緻迴歸係數的波動、統計顯著性的降低以及模型解釋力的模糊。 識彆多重共綫性的方法： 相關係數矩陣： 初步的共綫性評估。 方差膨脹因子（Variance Inflation Factor, VIF）： VIF是識彆多重共綫性的黃金標準，本書將詳細介紹其計算原理、解讀方式，以及不同VIF閾值的含義。 特徵值與條件數： 更深層次的共綫性分析。 多重共綫性的影響： 詳細闡述其對迴歸係數的估計、標準誤、以及模型整體泛化能力的影響。 應對多重共綫性的策略： 變量選擇： 剔除高度相關的變量。 變量組閤： 將高度相關的變量進行閤並。 主成分迴歸（Principal Component Regression, PCR）或嶺迴歸（Ridge Regression）： 介紹這些正則化技術如何緩解共綫性問題。 收集更多數據： 在可能的情況下，增加樣本量。 第五部分：模型假設的邊界——超越綫性與獨立性 除瞭前述的幾類常見問題，迴歸模型還可能麵臨更深層次的假設挑戰，例如模型形式不當、誤差項自相關等。 模型整體擬閤優度的評估： 除瞭 R²，還將介紹 Adjusted R²，並討論其適用性。 模型嵌套與模型比較： 當存在多個備選模型時，如何使用 F 檢驗、AIC、BIC 等指標進行模型選擇。 殘差自相關（Autocorrelation）的識彆與處理（主要針對時間序列數據）： Durbin-Watson 檢驗： 經典的自相關檢驗。 殘差自相關圖（ACF/PACF）： 識彆模型未能捕捉到的序列依賴模式。 ARIMA 模型等時間序列方法： 介紹如何使用專門的時間序列模型來處理自相關問題。 其他潛在模型問題： 簡要提及分段迴歸、交互項、模型設定偏誤（model misspecification）等可能需要關注的方麵。 第六部分：迴歸診斷的實踐路徑與案例分析 理論知識需要與實踐相結閤。本部分將提供清晰的實踐指南，並以真實世界的案例進行深度剖析。 迴歸診斷的流程化步驟： 提供一套係統性的診斷流程，幫助讀者在實際研究中遊刃有餘。 統計軟件中的迴歸診斷工具： 介紹如何使用 R、Python (Statsmodels, Scikit-learn)、Stata、SPSS 等常用統計軟件來執行迴歸診斷，並演示關鍵函數的用法。 深度案例研究： 案例一：經濟學中的迴歸模型診斷： 分析影響 GDP 增長的因素，識彆並處理潛在的多重共綫性、異方差性等問題。 案例二：醫學研究中的生存模型診斷： 評估影響患者生存期的 Cox 迴歸模型，檢查比例風險假設，識彆異常值。 案例三：社會學中的調查數據分析： 檢驗影響教育成就的迴歸模型，處理潛在的非綫性關係和高杠杆點。 診斷結果的解讀與溝通： 強調如何清晰地解讀診斷結果，並將其有效地傳達給研究者、政策製定者或公眾。 本書的特色： 理論與實踐並重： 既有深入的理論闡述，又有豐富的實操指導。 循序漸進的邏輯： 從基礎概念到高級應用，層層深入。 豐富的可視化圖示： 通過大量的圖錶來直觀展示診斷過程和結果。 貼近實際的案例： 選取多個領域、具有代錶性的案例進行深入剖析。 強調批判性思維： 鼓勵讀者用審慎的態度麵對統計模型。 《統計建模的審慎之眼：迴歸診斷深度解析》是一本麵嚮所有希望提升統計建模能力的研究者、學生以及數據分析師的實用指南。它將幫助您從“模型使用者”蛻變為“模型鑒賞傢”，在紛繁復雜的數據中，以更科學、更嚴謹的態度，挖掘齣真正有價值的洞見。通過掌握本書所傳授的迴歸診斷技術，您將能夠建立更可靠、更具解釋力的統計模型，從而在您的學術研究或實際工作中取得更卓越的成就。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這本書帶給我的感受，那或許是“係統性重塑”。它不是一本用來快速查找某個檢驗方法的工具書，而是一套完整的、關於如何對迴歸模型進行持續、深入“體檢”的方法論指南。作者非常注重模型的穩健性檢驗，這體現在他對殘差分析的耐心程度上。他詳細列舉瞭多種殘差圖譜的異常模式，並不僅僅是給齣瞭對應的補救措施，而是要求讀者去追溯這種“異常”在數據生成過程（DGP）中可能意味著什麼。這種對數據生成過程的敬畏感貫穿全書。最後一部分關於模型解釋與報告的章節，也遠超一般書籍的範疇，它探討瞭如何在不誤導聽眾的前提下，清晰、有力地傳達統計發現。這本書的價值在於，它教會你如何像一個嚴謹的科學傢那樣去“質疑”自己的模型，而不是盲目地接受擬閤優度。讀完之後，我感覺自己不再是那個隻會運行`regress`命令的初級用戶，而是開始有能力去診斷和修復模型深層結構問題的研究者瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次關於時間序列預測的研討會上偶然接觸到這本書的推薦的，當時的主講人提到瞭其中關於異方差性處理的一段論述，讓我印象極其深刻。這本書對於異方差問題的討論，完全跳脫瞭僅僅介紹加權最小二乘（WLS）的膚淺層麵。它深入挖掘瞭異方差産生的經濟學和行為學根源，比如，在金融市場中，波動率聚集現象如何係統性地扭麯瞭普通最小二乘（OLS）的方差估計。作者用瞭一種非常“工程師式”的解構方式，拆解瞭懷特（White）檢驗和布魯希-佩根（Breusch-Pagan）檢驗的內在差異及其適用邊界，而不是簡單地羅列它們的零假設。最精彩的是，書中對穩健標準誤（Robust Standard Errors）的應用，不是簡單地告訴我們“用HC3”或者“用HC0”，而是詳細對比瞭不同修正級彆的實際效果，展示瞭它們在小樣本和大數據集上的性能權衡。這種對細節的極緻把控，使得這本書讀起來不像一本教材，更像是一份高標準的行業操作指南，實用性極強，值得反復研讀其中的案例分析。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書的時候，我常常會有一種“撥雲見日”的體驗，特彆是在處理交互項和非綫性關係時。許多統計書籍往往草草帶過，隻說明需要進行變量乘積項的添加，但本書卻非常細緻地剖析瞭交互項係數的經濟學含義——它代錶的不是兩個變量簡單相加的效應，而是邊際效應的變化率。作者為此設計瞭一個非常巧妙的圖示法，通過三維麯麵圖的變化來直觀展示不同交互強度下模型預測麵的扭麯，使得那些抽象的統計概念變得可以觸摸、可以感知。此外，對於殘差的正交性假設，書中的論述也十分到位。它不僅僅是停留在“殘差與預測值不相關”的代數定義上，而是將其提升到“模型未捕獲的係統性信息”的高度去理解。這種從代數到語義的升華，極大地提升瞭讀者對迴歸模型解釋力的理解深度，讓我對如何構建一個既有預測力又有解釋力的模型有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當簡約，透露齣一種嚴謹的學術氣息。初翻開時，我發現作者在引言部分就明確指齣瞭當前統計學教育中普遍存在的一個痛點：理論知識與實際操作之間的鴻溝。他不僅僅是堆砌公式，而是試圖構建一種“思維框架”，引導讀者理解迴歸分析背後的邏輯假設是如何影響結果的可靠性的。特彆是關於模型設定誤差的部分，作者舉瞭幾個教科書上很少深入探討的經典案例，這些案例的剖析極為細緻，讓人茅塞頓開。比如，當殘差的正態性被嚴重違反時，傳統的t檢驗和F檢驗還能否相信？作者並沒有直接給齣“是”或“否”的簡單答案，而是引導我們去追溯這些檢驗的原初數學基礎，這種探究精神著實令人欽佩。全書的結構布局清晰，章節之間的過渡自然流暢，沒有那種生硬的、為瞭湊字數而硬加的連接詞。對於初學者來說，這可能是一個需要反復琢磨的入門讀物，但對於有一定基礎想要精進的人來說，這本書提供瞭一個絕佳的“調校工具箱”，幫助我們把那些似是而非的統計直覺打磨得更加鋒利和精準。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，初看之下或許會讓人覺得有些枯燥，因為它幾乎沒有使用那些花哨的修辭或輕鬆的口吻來“討好”讀者。它堅持的是一種高度凝練的學術錶達，仿佛每一句話都是經過精確計算的重量級砝碼。然而，正是這種剋製，成就瞭它深厚的內功。例如，在探討多重共綫性時，作者沒有止步於方差膨脹因子（VIF）的計算，而是引入瞭主成分分析（PCA）的視角來理解變量間的綫性依賴結構，這提供瞭一個更高維度的觀察角度。我特彆欣賞作者在討論模型選擇時所采取的審慎態度。他沒有急於推薦AIC、BIC哪一個“更優”，而是花瞭大量篇幅去闡述信息準則背後的偏差-方差權衡哲學。這要求讀者不僅要學會“如何做”，更要理解“為何這樣做”。對於那些習慣瞭“套用公式”的學習者而言，這本書無疑是一個挑戰，因為它迫使你必須思考統計推斷的底層邏輯，而不是滿足於錶麵的模型擬閤度。

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

第4章 奇異值與強影響數據

評分☆☆☆☆☆

第4節 一般綫性模型

評分☆☆☆☆☆

數據分析會幫助我們瞭解和認識中醫

評分☆☆☆☆☆

讀萬捲書行萬裏路開捲有益

評分☆☆☆☆☆

這套綠皮書還是值得收藏的

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

還不錯的這次發票沒開錯

評分☆☆☆☆☆

好書，學習計量必備工具書。