回归分析（修订版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢宇 著

图书标签:

• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 计量经济学
• 统计建模
• 线性模型
• 多元回归
• 统计推断
• 应用统计
• 数据挖掘

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787509742891

版次：1

商品编码：11197339

包装：平装

丛书名： 社会学教材教参方法系列

开本：16开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

页数：400

字数：445000

正文语种：中文

内容简介

　　《回归分析（修订版）》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析（修订版）》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。

作者简介

谢宇 美国密歇根大学Otis Dudley Duncan教授，任职于密歇根大学社会学系、统计系与公共政策学院，同时也是密歇根大学中国研究中心、社会研究所调查研究中心、人口研究中心教授，北京大学“千人计划”讲席教授，北京大学中国社会科学调查中心学术委员会主席。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾中研院院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有《分类数据分析的统计方法》《科学界的女性》《美国亚裔的人口统计描述》《婚姻与同居》《美国的科学在衰退吗？》等。

目录

第1章　基本统计概念
第2章　统计推断基础
第3章　一元线性回归
第4章　线性代数基础
第5章　多元线性回归
第6章　多元回归中的统计推断与假设检验
第7章　方差分析和F检验
第8章　辅助回归和偏回归图
第9章　因果推断和路径分析
第10章　多重共线性问题
第11章　多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归
第12章　虚拟变量与名义自变量
第13章　交互项
第14章　异方差与广义最小二乘法
第15章　纵贯数据的分析
第16章　多层线性模型介绍
第17章　回归诊断
第18章　二分因变量的logit模型
词汇表
参考文献
后　记

前言/序言

深度解析：回归分析（修订版） 引言：理解数据间的内在联系 在现代科学研究、商业决策以及社会分析等众多领域，数据扮演着至关重要的角色。而如何从海量数据中提取有价值的信息，揭示变量之间的相互关系，一直是人们孜孜不求的目标。回归分析，作为一种强大的统计建模工具，正是为了解决这一核心问题而生。它能够帮助我们量化一个或多个自变量对因变量的影响程度，预测未来趋势，并为复杂的决策提供科学依据。 《回归分析（修订版）》一书，便是对这一关键统计学方法的深度探索与全面梳理。它并非仅仅是理论的堆砌，而是以严谨的逻辑、丰富的实例和深入的解析，引导读者循序渐进地掌握回归分析的精髓。本书旨在为读者构建一个扎实的理论基础，同时提供切实可行的实践指导，使其能够独立运用回归分析解决实际问题。 第一部分：回归分析的基础理论与核心概念 本书的开篇，便以清晰的脉络为读者勾勒出回归分析的宏大图景。首先，它详细阐述了回归分析的基本思想，即通过建立一个数学模型来描述变量之间的关系。作者强调，回归分析的核心在于“拟合”，即找到最能代表数据点趋势的直线（或曲线），从而揭示变量间的潜在规律。 在此基础上，本书深入介绍了回归分析中的几个关键概念。因变量（Dependent Variable）和自变量（Independent Variable）的定义及区分被清晰阐述，并辅以大量生动易懂的例子，帮助读者准确识别研究中的目标变量与预测变量。例如，在研究广告投入对销售额的影响时，销售额便是因变量，而广告投入则是自变量。 接着，本书详细剖析了线性回归模型。这是一种最基础也是最常用的回归模型，其核心在于假设因变量与自变量之间存在线性关系。书中不仅给出了线性回归方程的标准形式，如 $Y = eta_0 + eta_1X_1 + eta_2X_2 + ... + epsilon$，还对模型中的各个参数进行了详尽解释： $eta_0$（截距项）：代表所有自变量取值为零时，因变量的期望值。 $eta_1, eta_2, ...$（回归系数）：代表在其他自变量保持不变的情况下，某个自变量每变化一个单位，因变量平均变化的量。这是回归分析中最具解释意义的部分，能够量化自变量对因变量的“影响力”。 $epsilon$（误差项）：代表模型无法解释的随机变异部分，它包含了未被纳入模型的所有其他影响因素以及测量误差。 本书特别强调了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）在估计回归系数中的核心作用。通过最小化实际观测值与模型预测值之间平方误差之和，OLS能够找到最佳的回归线。作者详细推导了OLS的原理，并解释了为何这种方法能够得到“最优”的估计。 此外，书中还引入了回归假设的重要性。任何统计模型的有效性都依赖于其背后的假设是否成立。对于线性回归，本书详细列举并解释了几个关键假设，包括： 线性关系假定：因变量与自变量之间存在线性关系。 误差项的期望值为零：$E(epsilon) = 0$。 误差项的同方差性：所有观测值的误差项具有相同的方差，即$Var(epsilon) = sigma^2$。 误差项的独立性：不同观测值的误差项是相互独立的。 自变量之间不存在完全多重共线性：即自变量之间不存在完美的线性关系。 本书深入剖析了这些假设的意义，并初步介绍了如何通过残差图等工具来检验这些假设是否被违反。这一部分为读者后续进行更复杂的分析奠定了坚实的基础。 第二部分：模型构建与评估 在掌握了回归分析的基础理论后，本书进入了模型构建与评估的关键阶段。这一部分将理论与实践相结合，指导读者如何从数据出发，构建一个有效的回归模型。 数据准备与探索性分析：在构建模型之前，充分的数据准备和探索性分析是必不可少的。本书强调了数据清洗、缺失值处理、异常值识别的重要性，并介绍了各种可视化技术，如散点图、箱线图等，来初步了解变量之间的关系和数据的分布特征。 模型选择与变量纳入：本书探讨了在多元回归中，如何选择合适的自变量。它详细介绍了逐步回归（Stepwise Regression）等变量选择方法，包括向前选择（Forward Selection）、向后剔除（Backward Elimination）以及混合方法。作者分析了这些方法的优缺点，并提醒读者在应用这些方法时需注意潜在的偏差问题。 模型评估与诊断：一个模型的好坏，不仅在于其拟合度，更在于其泛化能力和稳健性。本书提供了多种模型评估指标，其中最核心的是决定系数（R-squared）。 决定系数 ($R^2$)：它衡量了模型能够解释因变量总变异的比例。$R^2$越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。本书详细解释了$R^2$的计算方法及其局限性，并介绍了调整后的决定系数（Adjusted R-squared），它能够克服$R^2$在增加自变量时单调递增的缺陷，更适合比较不同自变量数量的模型。 除了决定系数，本书还深入讨论了统计显著性检验，特别是t检验和F检验。 t检验：用于检验单个回归系数是否在统计上显著不为零。通过计算t统计量并与临界值比较，可以判断某个自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。 F检验：用于检验整个回归模型是否在统计上显著。它检验的是模型是否比仅包含截距项的模型有更好的解释能力。 残差分析被视为模型诊断的“金标准”。本书详细介绍了如何通过绘制残差图来检查模型假设是否被违反。例如，观察残差与拟合值的散点图，可以检测同方差性假设是否成立；观察残差与自变量的散点图，可以检测线性关系假设是否成立；观察残差的序列图，可以检测误差项的独立性。本书还提供了如何处理残差异方差、非正态性等问题的策略。 第三部分：高级回归技术与应用 在打下坚实的基础后，本书将视角拓展到更广泛、更复杂的回归分析场景。 多项式回归：当变量之间的关系并非简单的线性关系时，多项式回归便成为一种有效的工具。本书介绍了如何通过引入自变量的高次项来拟合曲线关系，并解释了多项式回归的适用条件和潜在风险，如过拟合。 交互项：在许多情况下，一个自变量的影响程度会受到其他自变量水平的影响。本书深入探讨了交互项（Interaction Term）的引入，它能够捕捉这种“协同效应”。例如，广告投入对销售额的影响可能在不同地区（另一个自变量）有所不同。 虚拟变量（Dummy Variables）：对于定性自变量（如性别、地区、产品类别），本书详细介绍了如何使用虚拟变量来将其纳入回归模型。通过将定性变量编码为0/1变量，可以有效地估计不同类别对因变量的影响。 非线性回归：除了多项式回归，本书还简要介绍了其他形式的非线性回归模型，以及如何通过变量变换（如对数变换）将非线性关系转化为线性关系，从而应用线性回归方法进行分析。 模型鲁棒性与稳健回归：当数据中存在异常值或误差项的分布不满足某些假设时，传统的最小二乘法可能会失效。本书介绍了稳健回归（Robust Regression）等方法，它们对异常值不敏感，能够提供更可靠的估计。 模型诊断的进阶：本书还深入探讨了更复杂的模型诊断技术，如杠杆值（Leverage）、学生化残差（Studentized Residuals）、Cook距离（Cook's Distance）等，这些指标能够帮助识别影响模型拟合的“特殊”观测点。 第四部分：案例分析与实践指导 理论固然重要，但将理论应用于实践更是衡量学习成果的关键。本书的最后部分，通过一系列精心设计的案例研究，将前面所学的知识融会贯通。 这些案例涵盖了经济学、社会学、市场营销、医学等多个领域，展示了回归分析在不同场景下的应用。例如： 市场营销领域：分析广告投入、促销活动、产品价格等因素对产品销量的影响，并预测未来的销售趋势。 经济学领域：研究宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率）与股票市场表现之间的关系。 社会学领域：分析教育水平、收入、职业等因素对个体幸福感的影响。 医学领域：研究不同治疗方案、患者特征对疾病治愈率的影响。 在每个案例中，本书都遵循了从数据理解、模型构建、模型评估到结果解释的完整流程。读者可以跟随作者的步骤，学习如何： 界定研究问题并选择合适的变量。 对数据进行预处理和探索性分析。 选择并构建合适的回归模型。 解释回归系数的含义和统计显著性。 评估模型的拟合度和诊断模型问题。 根据模型结果提出科学的见解和建议。 结语：开启数据驱动的决策之旅 《回归分析（修订版）》并非一本浅尝辄止的入门书籍，而是一本能够引导读者深入理解并熟练运用回归分析的宝典。通过本书的学习，读者将不仅能够掌握回归分析的基本原理和技术，更能培养出敏锐的数据洞察力，学会如何从复杂的现实世界中抽丝剥茧，发现变量间的深刻联系。 本书的目标是赋能读者，使其能够自信地运用回归分析来解决实际问题，做出更明智、更科学的决策。无论您是统计学专业学生、科研人员，还是希望提升数据分析能力的业务决策者，本书都将是您不可或缺的良师益友，带领您开启一段精彩的数据驱动决策之旅。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学中的“回归分析”这个概念，都有着一种既熟悉又陌生的感觉。熟悉，是因为它经常出现在各种学术论文、研究报告的结论部分，耳熟能详；陌生，则是因为我对它的具体原理、应用方法、以及如何去实际操作，都知之甚少。这次偶然的机会，我看到了这本《回归分析（修订版）》，它的书名简洁明了，仿佛预示着一本能够帮助我解开迷雾的宝典。我非常看重书籍内容的“修订”之处，希望它能够包含最新的理论发展和实操技巧，尤其是在大数据时代，回归分析的应用场景和方法也在不断演进。我期待这本书能够从最基础的概念入手，为我构建一个扎实的知识框架，比如解释什么是因变量、自变量，回归模型的假设条件是什么，以及如何检验这些假设。更重要的是，我希望它能够教会我如何使用常见的统计软件，如R或Python，来执行回归分析，并对输出结果进行深入的解读。我个人更喜欢那种理论与实践相结合的书籍，如果书中能够提供一些贴近实际生活的案例，例如分析影响房价的因素、预测股票价格的走势、或者评估某种治疗方案的效果，我会觉得非常有启发性。我希望这本书不仅仅是知识的传授，更能培养我的批判性思维，让我能够辨别模型结果的可靠性，避免过度拟合或欠拟合等问题。一本优秀的教材，应该能让我感到学习过程是有趣且有成就感的，而不是枯燥乏味的。

评分☆☆☆☆☆

这本书刚拿到手，就被它扎实的“回归分析”四个字吸引住了，虽然我并非统计学专业出身，但日常工作中经常需要处理数据，对回归分析的应用场景早有耳闻，却总是不得其法，要么是用一些现成的软件工具，效果不尽如人意，要么就是想深入了解背后的原理，却被各种复杂的数学公式劝退。这次选择“回归分析（修订版）”，主要是看中“修订版”这个词，感觉应该在原有的基础上有所更新和优化，更能跟上时代的发展，也希望它能提供一个更易于理解的切入点，让我这个“半路出家”的学习者也能领略回归分析的魅力。我期待这本书能从基础概念讲起，循序渐进地引导我理解回归模型的构建、评估以及如何正确解读结果。毕竟，在海量的数据中挖掘出有价值的信息，进行精准的预测，是现代科学研究和商业决策不可或缺的一环。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能结合实际案例，展示回归分析在不同领域的应用，比如市场营销、金融风控、医疗健康等等，这样我才能更直观地感受到它的力量，也更能将所学知识转化为实际的生产力。而且，一本好的教科书，除了内容本身，排版和语言风格也很重要。我希望这本书的排版清晰明了，公式的推导过程能够细致易懂，而不是简略带过。语言上，我更偏爱那种既严谨又不失生动的风格，能够引发读者的思考，而不是枯燥的陈述。总之，我对这本书充满了好奇和期待，希望能借此机会，真正掌握回归分析这门强大的数据分析工具。

评分☆☆☆☆☆

手里捧着这本《回归分析（修订版）》，我内心最直接的感受是，终于有了一本可能真正帮助我理解“回归”这个概念的书。作为一个非统计科班出身，但在工作中又经常需要与数据打交道的人来说，回归分析就像一个总是擦肩而过的朋友，知道它的存在，却从未真正深入地认识过。我之所以选择这本书，是因为“回归分析”这个主题本身就充满了吸引力，它似乎能解答“为什么会这样”以及“接下来会怎样”这类根本性的问题。我特别希望这本书能够用一种非常直观、易于理解的方式来讲解回归分析的原理，避免使用过于晦涩的数学术语，或者在引入数学公式时，能附带非常详尽的解释和图示。我更关心的是，这本书能否告诉我，如何将回归分析应用到我的具体工作中，比如如何分析不同营销渠道对销售额的影响，或者如何预测客户的购买行为。我希望书中能够提供一些具体的步骤和代码示例，让我能够一步步地跟着操作，从而掌握构建和解读回归模型的方法。我最怕那种理论知识很强，但却缺乏实践指导的书籍，那只会让我觉得学到的知识是“空中楼阁”。如果这本书能够涵盖不同类型的回归模型，并说明它们各自的优缺点和适用场景，那将大大扩展我的分析能力。总而言之，我购买这本书的目标非常明确：希望能够通过它，真正理解回归分析的核心思想，并将其灵活运用于我的实际工作，让数据说话，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《回归分析（修订版）》，就像一个沉甸甸的砝码，压在我对数据分析知识体系的认知天平上，让我不由自主地想要去了解它。我从事的是一个需要大量数据支撑决策的行业，每天面对的数据量庞大，但如何从这些杂乱无章的数据中提取出有价值的信息，却是我的一个不小的挑战。特别是当我想探究两个变量之间的关系，或者想通过已知变量来预测未知变量时，我总是感觉力不从心。身边有一些朋友推荐回归分析，说是非常实用且普适性强的工具，但我一直找不到一本能够真正“带我入门”的书。这次看到“修订版”的字样，便心生了尝试的念头，希望能在此基础上，找到一些与时俱进的讲解和案例。我希望这本书能够系统地介绍回归分析的基本原理，包括最基础的线性回归，以及一些更高级的模型，比如多元回归、非线性回归等等。更重要的是，我希望它能教会我如何进行数据预处理，如何选择合适的回归模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何解释回归系数的含义。我对于那些只会罗列公式、缺乏实际操作指导的书籍是敬谢不敏的，我更希望这本书能包含丰富的图表和案例分析，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际技能。如果书中还能对回归分析的常见误区和潜在问题有所提示，并给出避免这些问题的建议，那将是一份极大的惊喜。我渴望通过这本书，能够真正理解并掌握回归分析，让它成为我数据分析工具箱里的一把利器。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我在接触这本《回归分析（修订版）》之前，对“回归”这个词的理解，还停留在“旧回旧回，再不回”的民间俗语层面，对它在统计学中的具体含义几乎是一无所知。然而，我身边的许多同事，在讨论数据分析问题时，总是绕不开“回归模型”、“回归系数”这些词汇，这让我感到一丝焦虑，也激起了我学习的兴趣。这次入手这本书，纯粹是出于一种“不服输”的心态，想看看这个传说中的“回归分析”，到底有什么魔力，能够成为数据分析的“万金油”。我个人对枯燥的理论不太感冒，更喜欢那些能够解决实际问题的知识。因此，我非常期待这本书能够提供一些“干货”，直接切入重点，告诉我如何运用回归分析来解决我工作中遇到的实际难题，例如如何预测销售额、如何评估广告投放的效果、如何理解客户流失的原因等等。我希望这本书能够提供一套清晰的步骤，让我能够快速上手，构建自己的回归模型，并能根据模型的输出，做出有意义的判断和决策。如果书中能够包含一些不同类型的回归模型，比如线性回归、逻辑回归，并解释它们各自的应用场景和适用条件，那就更好了。我不太擅长数学推导，所以希望书中的数学部分能够有所简化，或者提供一些直观的解释，让我能够理解其背后的逻辑，而不是被一堆符号吓倒。总而言之，我买这本书，就是希望能快速掌握一项实用的技能，用它来提升我的工作效率和解决问题的能力，而不是为了钻研深奥的理论。

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著名华人社会学家谢宇编写的教材。

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封面上有少量胶以外，其他都很好。

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不错

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好。。。。。。。。。。。

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老师上课推荐，可以看看。

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这本书非常值得买，学统计用着非常好，书的纸张质量超级好

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买了，还没有看，严重的拖延症患者啊！想要自己建立下自己的数据理解模型，希望有用，希望三个月内能够看完

评分☆☆☆☆☆

很好，为统计算法打下基础！作者很有名！