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唐年勝，李會瓊 著

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 應用統計
• 計量經濟學
• 數據分析
• 統計建模
• 綫性模型
• 多元迴歸
• 統計推斷
• R語言
• Python

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030393753

版次：1

商品編碼：11429320

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：225

字數：350000

正文語種：中文

內容簡介

　　迴歸分析是研究變量之間相互關係的一種統計推斷方法，它在社會、經濟、工程、醫藥衛生、工農業、氣象水文等領域有著廣泛的應用。《應用迴歸分析》是高等院校"應用迴歸分析"課程的教材，結閤實際案例和統計軟件較全麵係統地介紹應用迴歸分析的基本理論、方法及其應用。《應用迴歸分析》以最小二乘估計、極大似然估計、一元綫性模型、多元綫性模型、變量選擇以及缺失數據分析為主綫，介紹數據建模過程及其預測。《應用迴歸分析》力求通俗易懂和實用性原則，注重理論與實際應用相結閤、盡可能多地引入應用迴歸分析的最新進展和發展動態。每章均配有適量的習題和計算機作業，可供教師和學生選用。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 一些基本概念
1．1 數據和變量
1．2 變量之間的關係
1．2．1 定量變量間的關係
1．2．2 定性變量間的關係
1．2．3 定性和定量變量間的混閤關係
1．3 迴歸分析與相關分析
1．3．1 迴歸分析
1．3．2 相關分析
1．3．3 相關分析的內容
1．3．4 相關關係的種類
1．4 建立迴歸模型的步驟
復習思考題
第2章 一元綫性迴歸分析
2．1 一元綫性迴歸模型
2．1．1 一元綫性迴歸模型的數據例子
2．1．2 一元綫性迴歸模型的數學形式
2．2 參數估計及其性質
2．2．1 最小二乘估計
2．2．2 極大似然估計
2．2．3 參數估計的性質
2．2．4 實例分析及R軟件應用
2．3 顯著性檢驗
2．3．1 迴歸方程的顯著性檢驗
2．3．2 實例分析及R軟件應用
2．4 預測與決策
2．4．1 點預測
2．4．2 區間預測
2．4。 3 控製問題
2．5 因變量缺失的一元綫性迴歸模型
2．5．1 缺失數據機製
2．5．2 處理缺失數據的常用方法
2．5．3 填充最小二乘估計
復習思考題
第3章 多元綫性迴歸分析
3．1 多元綫性迴歸模型
3．2 參數估計及其性質
3．2．1 最小二乘估計
3．2．2 最大似然估計
3．2．3 估計量的性質
3．2．4 實例分析及R軟件應用
3．3 多元綫性迴歸模型的假設檢驗
3．3．1 迴歸方程的顯著性檢驗
3．3．2 迴歸係數的顯著性檢驗
3．3．3 實例分析及R軟件應用
3．4 多元綫性迴歸模型的廣義最小二乘估計
3．5 相關陣及偏相關係數
3．6 預測與控製
3．7 因變量缺失的多元綫性迴歸模型
復習思考題
第4章 自變量選擇
4．1 自變量選擇對模型參數估計及預測的影響
4。 1．1 關於全模型與選模型
4．1．2 自變量選擇對迴歸模型的參數估計及預測的影響
4．2 自變量選擇準則
4．2．1 所有子集的數目
4．2．2 自變量選擇準則
4．3 自變量選擇方法
4．3．1 嚮前法
4．3．2 嚮後法
4．3．3 逐步迴歸法
4．3．4 案例分析及R軟件應用
4．4 缺失數據迴歸模型的自變量選擇
復習思考題
第5章 多元綫性迴歸模型的統計診斷
5。 1 異常點和影響點
5．2 殘差及其性質
5．3 異常點的診斷
5．3．1 殘差圖
5．3．2 基於數據刪除模型的異常點檢驗
5．3．3 基於均值漂移模型的異常點檢驗
5．4 強影響點的診斷
5．4．1 診斷統計量
5．4．2 實例分析及R軟件應用
5．5 異方差性診斷
5．5．1 異方差産生的原因及背景
5．5．2 異方差性檢驗及其處理
5．5．3 實例分析
5．6 自相關性問題及其處理
5．7 多重共綫性問題及其處理
5．7．1 多重共綫性産生的背景及原因
5．7．2 多重共綫性對迴歸分析的影響
5．7．3 多重共綫性的診斷
5．7．4 消除多重共綫性的方法
5．7．5 多重共綫性實例分析
復習思考題
第6章 多元綫性迴歸模型的有偏估計
6．1 引言
6．2 嶺估計
6．2．1 嶺估計的定義
6．2．2 嶺估計的性質
6．2．3 嶺參數的選取
6．2．4 實例分析
6．3 主成分估計
6．4 Stein壓縮估計
復習思考題
第7章 非綫性迴歸模型
7．1 引言
7．2 非綫性迴歸模型的定義
7．3 非綫性迴歸模型的參數估計及其算法
7．4 非綫性迴歸模型的統計診斷
7．4．1 基於數據刪除模型的影響分析
7．4．2 診斷模型分析
7．4．3 方差齊性檢驗
7．5 帶有缺失數據的非綫性迴歸模型
復習思考題
第8章 含定性變量的迴歸模型
8．1 引言
8．2 自變量含有定性變量的迴歸模型
8．3 因變量含有定性變量的迴歸模型
8．4 Logistic迴歸模型的參數估計及其算法
復習思考題
第9章 廣義綫性迴歸模型
9．1 引言
9．2 廣義綫性模型
9．2．1 單參數指數分布族及其性質
9．2．2 廣義綫性模型的參數估計
9．3 實例分析
復習思考題
參考文獻
附錶1 相關係數臨界值ra錶
附錶2 t分布錶
附錶3 F分布錶
附錶4 DW檢驗上下界錶

精彩書摘

　　1.4 建立迴歸模型的步驟
　　一般來說，對一個實際問題建立迴歸模型，需要考慮下麵六個步驟。
　　第一步：根據研究目的，設置指標變量
　　迴歸模型主要是用來揭示事物間相關變量的數量關係。首先要根據所研究的問題設置因變量y，然後再選取與y有統計關係的一些變量作為自變量。
　　通常情況下，我們希望因變量與自變量之間具有因果關係。尤其是在研究具體實際問題時，我們必須根據實際問題的研究目的，確定實際問題中各因素之間的因果關係。
　　對於一個具體的問題，當研究目的確定後，被解釋變量容易確定，被解釋變量一般直接錶達、刻畫研究目的。另外，不要認為一個迴歸模型所涉及的解釋變量越多越好。一個經濟模型，如果把一些主要變量漏掉肯定會影響模型的應用效果，但如果引入的變量太多，可能會選擇一些與問題無關的變量，還可能由於一些變量的相關性很強，它們所反映的信息有嚴重的重疊，這就有可能齣現共綫性問題。當變量太多時，計算工作量太大，計算誤差就大，估計的模型參數精度自然不高。
　　總之，迴歸變量的確定是一個非常重要的問題，是建立迴歸模型最基本的工作。這個工作一般一次並不能完全確定，通常要反復比較，最終選齣最適閤的一些變量。
　　第二步：收集、整理統計數據
　　迴歸模型的建立是基於迴歸變量的樣本統計數據。當確定好迴歸模型的變量之後，就要對這些變量進行收集、整理和統計數據。數據的收集是建立迴歸模型的重要環節，數據質量如何，對迴歸模型有至關重要的影響。
　　常用的樣本數據分為時間序列數據和橫截麵數據。
　　時間序列數據，就是按時間順序排列的統計數據。如最近10年的CPI、PPI統計數據。時間序列數據容易産生模型中隨機誤差項的序列相關，這是因為許多經濟變量的前後期之間總是有關係的。如在建立需求模型時，人們的消費習慣、商品短缺程度等具有一定的延續性，它們對相當一段時間的需求量有影響，這樣就産生隨機誤差項的序列相關。對於具有隨機誤差項序列相關的情況，最常用的處理方法是差分法，我們將在後麵章節中詳細介紹。
　　橫截麵數據，即為在同一時間截麵上的統計數據。如同一年份全國35個大中城市的物價指數等都是橫截麵數據。當用截麵數據作樣本時、容易産生異方差性。這是因為一個迴歸模型往往涉及許多解釋變量，如果其中某一因素或一些因素隨著解釋變量觀測值的變化而對被解釋變量産生不同影響，就産生異方差性。對於具有異方差性的建模問題，數據整理就要注意消除異方差性，這常與模型參數估計方法結閤起來考慮，
　　不論是時間序列數據還是橫截麵數據的收集，樣本容量的多少一般要與設置的解釋變量數目相配套。通常為瞭使模型的參數估計更有效，要求樣本容量n大於解釋變量的個數p。樣本容量的個數小於解釋變量數目時：普通的最小二乘法失效。
　　……

前言/序言

　　隨著計算機技術的快速發展與統計軟件的開發使用，統計學在各行各業的應用越來越廣泛。在這些應用中，如何用統計的理論和方法對給定的數據建立一個與之相符的迴歸模型呢？這是數據分析人員極為關心的一個重要問題。為瞭迴答這個問題，本書首先從數據和變量的概念人手，深入淺齣地介紹建立迴歸模型的一般步驟，一元綫性迴歸模型與多元綫性迴歸模型的參數估計理論和方法以及自變量選擇，影響點和異常點的識彆及處理，異方差性診斷和自相關性問題及處理、多重共綫性問題及處理，多元綫性迴歸模型的有偏估計，非綫性迴歸模型和含定性變量的迴歸模型的參數估計理論、方法及算法，以及廣義綫性迴歸模型和缺失數據模型的統計分析等。這些內容為數據分析人員提供瞭一個完整的數據處理過程以及建立統計迴歸模型的技巧和方法。
　　盡管國內已有一些介紹迴歸分析的專著和教材，但他們大都用常見的統計軟件，如SPSS、EXccl、Matlab等來介紹其迴歸分析的理論和方法。由於R軟件不僅免費使用，而且它還擁有世界各地統計學傢貢獻的大量最新軟件包且這些軟件包的代碼都是公開的，因此，R軟件備受各國統計學傢的廣泛關注。目前國內也有一些基於R軟件來介紹數據分析的教材，但沒有係統地介紹迴歸分析的理論和方法。而本書所有的分析都是通過R軟件來實現的，這就大大地增加瞭本書的實用性，這也是本書的一大特色。
　　為使學生瞭解迴歸分析的最新發展和適應新時期下社會對統計學發展的新需要，本書增加瞭一些國內其他迴歸分析教材中沒有的，但是新近發展的且學生不難理解並富有實用價值的內容，如缺失數據模型的自變量選擇、參數估計及其應用、廣義綫性迴歸模型及其參數估計和應用等。這些內容在社會學、經濟學、教育學、心理學和抽樣調查等領域有著廣泛的應用。
　　本書收集、編寫大量的實際例子，所用的數據例子都可以在《中國統計年鑒》網站上找到，並且包括最新的數據，如20u年的數據等，每一數據例子都配有相應的R程序。這些例子還反映瞭迴歸分析方法應用的很多方麵的問題。同時，本書各章還附有習題。這對培養學生的動手能力和應用所學知識解決實際問題的能力都是非常有益的。
　　本書力求理論結閤實際例子講授迴歸分析方法的直觀意義、來龍去脈、什麼問題用什麼方法解決以及證明的思路。有的證明放在本書習題中，請學生參閱有關書目或自行完成。
　　本書除瞭作為統計學專業本科生的教學用書，還可作為應用統計碩士的教學用書，也可作為從事統計理論研究和實際應用的統計工作者、教師和學生的教學參考書。此外，本書還可作為從事社會學、教育學、心理學、經濟學、金融學、人口學、生物醫學以及臨床研究等領域的理論研究者和實際應用者的參考書。
　　感謝科學齣版社成都有限責任公司郝玉龍編輯。
　　由於編寫時間緊且編者水平有限，書中難免有不足之處，敬請讀者和同行批評指正。
　　唐年勝 李會瓊
　　2013年9月17日於昆明

好的，這是一本關於高級統計建模與數據科學實踐的圖書簡介，完全不涉及“應用迴歸分析”的內容，旨在為讀者提供一個全麵、深入、側重現代數據驅動決策的統計學框架。 --- 書籍名稱： 麵嚮決策的復雜係統統計建模：從貝葉斯推斷到因果發現 導言：超越擬閤，探尋真相 在當今數據爆炸的時代，單純的描述性統計和基礎的綫性模型已無法滿足商業、科學研究乃至公共政策製定的復雜需求。我們麵對的不再是簡單、平穩的環境，而是充滿內生性、異質性和時間依賴性的復雜係統。本書的宗旨，是為那些希望從“數據擬閤者”蛻變為“數據驅動決策者”的專業人士和高級研究人員，提供一套現代、穩健且富有解釋力的統計建模工具箱。 本書的核心理念是：統計模型不僅僅是預測工具，更是理解世界運作機製的理論框架。 我們將徹底摒棄僅關注$R^2$和P值的傳統範式，轉而聚焦於模型的識彆性、因果推斷的嚴謹性以及模型在實際應用中的魯棒性。 --- 第一部分：現代統計學的基石與範式轉變 本部分旨在為讀者建立一個堅實的理論基礎，強調從頻率學派嚮更具靈活性和信息整閤能力的貝葉斯範式過渡。 第一章：概率建模的深度重構 本章不再重復介紹基礎概率分布，而是深入探討高維分布的拓撲結構和隨機過程的馬爾可夫性假設。重點討論高維空間中的數據稀疏性問題，引入Copula函數在建模復雜邊緣分布之間依賴結構中的關鍵作用，尤其是在金融風險管理和環境科學中的應用。 第二章：參數估計的革命：從最大似然到馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC） 本章詳述貝葉斯方法的哲學基礎，並將其視為處理復雜模型（如非綫性混閤效應模型、層次化模型）的必然選擇。我們將詳細剖析Metropolis-Hastings 算法、Gibbs 抽樣以及更高效的Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 技術。重點內容包括：診斷收斂性（$hat{R}$統計量、有效樣本量）、後驗分布的可視化解釋，以及如何利用先驗信息（知情先驗與無信息先驗的選擇標準）來穩定模型估計。 第三章：模型選擇的實用主義：信息準則的局限與替代 超越傳統的AIC/BIC，本章深入探討在貝葉斯框架下進行模型比較的方法。我們將詳細介紹WAIC (Widely Applicable Information Criterion) 和 LOO-CV (Leave-One-Out Cross-Validation) 的計算與解釋，重點討論它們在評估模型預測能力和泛化風險方麵的優越性。同時，還將討論貝葉斯因子 (Bayes Factor) 在證實效應存在時的應用，並警示其在零假設檢驗中的誤用風險。 --- 第二部分：處理異質性與復雜依賴結構 真實世界的數據往往是非同質的，個體間的差異和時間序列上的自相關性是基礎模型的最大挑戰。本部分緻力於提供應對這些挑戰的先進技術。 第四章：層次化與多水平模型（Multilevel Modeling）的精細化應用 本章聚焦於數據嵌套結構（如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校）。我們將詳細闡述隨機截距模型和隨機斜率模型的構建步驟，以及如何利用這些模型分離“組內”和“組間”的變異源。進階內容包括處理不平衡設計和交叉分類模型，並討論如何使用這些模型來檢驗乾預措施的異質性效應（即“誰受益最多”）。 第五章：時間序列與麵闆數據的結構化建模 本書將麵闆數據分析提升到動態係統建模的高度。除瞭基礎的固定效應和隨機效應模型外，本章重點講解動態麵闆模型，特彆是廣義矩估計（GMM） 方法（如Arellano-Bond估計器），用於解決內生性與序列相關性共存的問題。此外，對狀態空間模型和卡爾曼濾波的介紹，將使讀者能夠處理具有潛變量和觀測噪聲的時間序列數據。 第六章：空間計量經濟學：地理學影響的量化 在環境科學、城市規劃和流行病學中，空間自相關是不可忽視的偏誤來源。本章詳細介紹空間滯後模型（SAR） 和空間誤差模型（SEM） 的推導與估計，並探討如何使用空間杜賓模型（SDM） 來同時捕獲直接效應和間接溢齣效應。模型診斷將側重於Moran’s I檢驗的閤理應用及其在模型設定中的指導作用。 --- 第三部分：現代數據科學的核心：因果推斷與機器學習的融閤 本部分是本書的重點，旨在將統計學的嚴謹性與現代機器學習的預測能力相結閤，最終目標是進行可靠的因果陳述。 第七章：潛在結果框架與傾嚮得分匹配（PSM） 因果推斷的基石——Rubin因果模型將被深入探討。重點在於識彆可識彆性假設（如：強可忽略性/無混淆性假設）。我們將詳述傾嚮得分的估計（Logit/Probit模型），並介紹如何利用IPW（逆概率加權） 來調整混雜因素，實現僞隨機化。本章同時批判性地分析PSM在協變量選擇和共同支撐區域（Common Support）檢查中的實踐挑戰。 第八章：工具變量（IV）與斷點迴歸（RDD）的識彆策略 對於無法滿足無混淆性假設（存在未觀測混淆變量）的情況，本章介紹兩種最強大的準實驗設計方法。工具變量法將側重於對“弱工具變量”問題的診斷（如Cragg-Donald F統計量）和解決。斷點迴歸則會詳細區分硬性斷點和模糊斷點，並講解非參數核加權估計（如三角核）的應用，以確保局部平均處理效應（LATE）估計的有效性。 第九章：因果機器學習（Causal ML）：整閤預測的威力 本章是現代統計學與數據科學的交匯點。我們將介紹如何利用機器學習方法提高因果估計的效率和準確性。核心技術包括： 1. 雙重/去偏估計器（Double/Debiased Machine Learning, DML）： 利用兩個獨立的ML模型來估計混雜因素對結果和處理分配的影響，從而“去偏”地估計因果效應，適用於處理高維協變量。 2. 異質性處理效應（HTE）估計： 采用Causal Forests（因果隨機森林）和Uplift Modeling 技術，識彆哪些子群體對處理反應最敏感，這是精準營銷和個性化醫療的關鍵。 第十章：高維數據下的正則化與模型選擇 在特徵數量遠超樣本量（$P gg N$）的生物統計學和文本分析等領域，標準最小二乘法失效。本章聚焦Lasso、Ridge和Elastic Net的應用，不僅用於預測，更用於特徵選擇和模型稀疏化。我們將探討這些方法在貝葉斯框架下的延伸——貝葉斯稀疏迴歸（Bayesian Sparsity Regression），以及它們在處理多重共綫性時的穩定作用。 --- 總結與展望 本書的最終目標，是幫助讀者建立一套“批判性思維”的工具箱。每一個模型都是一個假設的集閤，數據科學傢必須像偵探一樣，不僅要學會構建模型，更要學會質疑模型的假設、檢驗模型的穩健性，並最終將統計推斷轉化為可執行的商業或科學決策。本書不提供一鍵式解決方案，而是提供一套嚴謹的思維框架，應對未來任何形式的復雜數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《應用迴歸分析》這本書後，最直觀的感受就是它的“體係化”和“全麵性”。我之前在學習過程中，接觸過一些零散的迴歸分析教材，有些側重理論，有些側重實踐，但總感覺缺乏一個完整的框架。《應用迴歸分析》這本書，就像是在我腦海裏搭建瞭一個迴歸分析的完整地圖，讓我能夠清晰地看到不同模型之間的聯係和區彆。 這本書的講解非常細緻，從最基本的概念，比如因變量、自變量、誤差項，到各種迴歸模型，如綫性迴歸、非綫性迴歸、時間序列迴歸等等，都講得非常到位。它不僅講解瞭模型的原理，還非常注重模型的“落地”。比如，在講解某個模型時，它會列舉齣實際應用場景，然後一步步地演示如何用這個模型來解決問題，包括數據準備、模型構建、結果分析、以及如何避免常見的“陷阱”。書中還對不同模型適用條件的分析非常到位，這對於選擇最適閤自己研究問題的模型至關重要。此外，它還介紹瞭一些常用的統計軟件（例如 SAS、Stata）在迴歸分析中的操作，這對於我進行實際操作非常有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《應用迴歸分析》這本書的時候，其實並沒有抱太大的期望。市麵上講迴歸分析的書太多瞭，大部分都是韆篇一律，講得很枯燥。但這本書給我帶來瞭驚喜。它在理論講解上做得非常紮實，邏輯清晰，循序漸進。從最基礎的綫性迴歸開始，到多元綫性迴歸、邏輯迴歸，再到一些更高級的模型，都講得非常透徹。 它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”。比如，在講到模型假設的時候，它會詳細解釋為什麼這些假設很重要，違反瞭會帶來什麼後果，以及如何檢驗這些假設。這一點對於深入理解模型至關重要。這本書的作者在講解過程中，經常會穿插一些數學推導，但這些推導並不是為瞭炫技，而是為瞭幫助讀者理解模型背後的邏輯。而且，它的數學推導都寫得非常清晰，即使是我這種數學功底不算特彆深厚的讀者，也能跟得上。我尤其欣賞它在講解復雜模型時，會用類比或者形象的比喻來輔助理解，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這種剛剛接觸計量經濟學研究的學生來說，簡直是一場及時雨。《應用迴歸分析》這本書，讓我感覺像是找到瞭一位經驗豐富的導師，在我的研究道路上指點迷津。我之前在文獻閱讀和課程學習中，雖然接觸到瞭不少關於迴歸分析的術語和模型，但總感覺像是在“空中樓閣”，對如何將這些理論工具有效地運用到實際的經濟數據分析中，感到迷茫。 這本書的“應用”二字，真的名副其實。它並沒有迴避理論的深度，但更側重於如何在實際研究中靈活運用這些理論。書中大量的案例分析，涵蓋瞭宏觀經濟、微觀經濟、金融等多個領域，讓我看到瞭迴歸分析在解決實際經濟問題中的強大力量。它詳細地講解瞭數據收集、預處理、模型選擇、參數估計、假設檢驗、結果解釋以及政策建議等一係列研究流程。我尤其喜歡書中關於模型診斷和異方差、自相關等問題處理的章節，這些都是在實際研究中非常容易遇到的“坑”，而這本書給齣瞭非常實用的解決思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事學術研究的學者，我一直都在尋找能夠係統性地、深入地梳理迴歸分析方法及其在各個學科領域應用的著作。《應用迴歸分析》這本書，無疑滿足瞭我的這一需求。它在內容編排上，既有對經典迴歸模型的細緻講解，又涵蓋瞭近年來發展起來的新模型和新技術。 我特彆欣賞這本書的嚴謹性。它在介紹每一個模型時，都會給齣清晰的數學定義和推導過程，並且對模型的假設條件、優缺點進行瞭詳盡的分析。這對於我進行學術研究，撰寫高水平的論文，非常有幫助。同時，書中引入瞭大量的實際案例，這些案例不僅來自經濟學領域，還延伸到瞭社會學、心理學、醫學等多個學科，這極大地拓寬瞭我對迴歸分析應用範圍的認識。它還探討瞭在大數據時代，如何利用迴歸分析處理海量數據，以及一些高級的統計軟件在迴歸分析中的應用，這些內容對於緊跟學術前沿非常重要。

評分☆☆☆☆☆

這本《應用迴歸分析》真的是一本寶藏！我當初買這本書，主要是被它“應用”這個詞吸引住瞭。我是一名市場營銷的數據分析師，平時工作中經常需要分析各種用戶行為數據、銷售數據，想知道哪些因素對銷量影響最大，或者用戶為什麼會流失。之前也看過一些理論性的統計學書籍，雖然學到不少基礎知識，但總覺得跟實際業務有點脫節，不知道怎麼把那些公式和模型真正用到解決實際問題上。 這本書給我的感覺就是“接地氣”。它不是那種堆砌大量數學公式、讓讀者望而卻步的理論書。相反，它通過大量的實際案例，比如如何用迴歸分析預測産品銷量、分析廣告投放效果、評估用戶轉化率等等，來講解迴歸分析的原理和應用。我特彆喜歡它在講解每個模型的時候，都會先提齣一個實際場景，然後一步步地引導讀者思考，如何選擇閤適的模型，如何處理數據，如何解讀結果。它還介紹瞭 R 語言和 Python 在迴歸分析中的應用，這對我來說太實用瞭，可以直接上手實踐。讀完這本書，我感覺自己對迴歸分析的應用有瞭更清晰的認識，也更有信心去解決工作中的實際問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，不過很喜歡

評分☆☆☆☆☆

給研究生上可用，挺好，有時間自己寫一本

評分☆☆☆☆☆

物流快

評分☆☆☆☆☆

給研究生上可用，挺好，有時間自己寫一本

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

還好。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

給研究生上可用，挺好，有時間自己寫一本

評分☆☆☆☆☆

呃。。。。。。其實如果不是教材也不會買這個書的吧o(╯□╰)o