格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 廖福挺（Tim Futing Liao） 著，周穆之 译，陈伟 校

图书标签:

• 统计学
• 计量经济学
• 概率模型
• 广义线性模型
• Logit模型
• Probit模型
• 数据分析
• 回归分析
• 模型选择
• 统计建模

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543224599

版次：1

商品编码：11591959

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：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：139

字数：96000

正文语种：中文

内容简介

　　《格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。最后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。

内页插图

目录

序
第1章 介绍
第1节 为什么要用概率模型？
第2节 为什么需要解释？

第2章 广义线性模型和对其系数的解释
第1节 广义线性模型
第2节 解释参数估计

第3章 二分的Logit和Probit模型
第1节 Logit模型
第2节 解释Logit模型
第3节 Probit模型
第4节 解释Probit模型
第5节 Logit还是Probit模型呢？

第4章 序列Logit和Probit模型
第1节 模型
第2节 解释序列Logit和Probit模型

第5章 有序Logit和Probit模型
第1节 模型
第2节 解释有序Logit和Probit模型

第6章 多类别Logit模型
第1节 模型
第2节 解释多类别Logit模型

第7章 条件Logit模型
第1节 模型
第2节 解释条件Logit模型

第8章 泊松回归模型
第1节 模型
第2节 解释泊松回归模型

第9章 总结
第1节 概括
第2节 概率模型的重要文献
第3节 解释概率模型的进一步评论
注释
参考文献
译名对照表

探索因果与关联的奥秘：揭示统计模型的强大力量 在现代科学研究的浪潮中，我们对世界的认知不再局限于定性观察，而是日益深入到定量分析的肌理之中。理解变量之间的关系，量化不确定性，并从中提炼出具有解释力的规律，是推动知识进步的关键。本书，《格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》，正是一部旨在为您揭开这些复杂面纱的学术巨著。它并非仅仅罗列枯燥的公式，而是以严谨的逻辑和丰富的实例，引领您踏上一段深入理解和运用概率模型的探索之旅。 本书的核心在于“解释概率模型”，这意味着它不仅仅关注如何构建模型，更侧重于如何从中解读出有意义的科学洞见。在众多的统计模型中，本书将重点聚焦于能够处理非正态分布因变量的广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）。这些模型为我们提供了一个更为灵活和强大的工具箱，用以应对现实世界中那些传统线性回归难以妥善处理的复杂数据。 为何选择本书？ 您可能是一位社会科学家，希望量化不同政策干预对个体行为的影响；您可能是一位医学研究者，正在探索疾病风险因素与患者预后的关联；您可能是一位市场营销专家，试图预测消费者购买行为的驱动因素；又或者您是一位金融分析师，致力于评估资产价格波动的概率。无论您的研究领域为何，只要您的工作中涉及对离散型、计数型或比例型数据的分析，本书都将是您不可或缺的指南。 本书的价值在于其系统性、深度和前瞻性。它不是一本浅尝辄止的入门手册，也不是一本只专注于数学推导的理论著作。相反，它成功地将晦涩的数学原理与实际应用场景无缝对接，使得即使是初次接触广义线性模型的读者，也能逐步建立起清晰的理解。对于已经有一定统计基础的研究者而言，本书将帮助您深化对模型的理解，掌握更高级的应用技巧，并洞察不同模型之间的微妙差异与适用范围。 本书的主要内容概览： 本书的结构清晰，层层递进，从基础概念的铺垫，到核心模型的深入剖析，再到实际应用的指导，力求为读者提供一个完整的知识体系。 第一部分：统计建模的基石与概率分布的广度 在深入探讨模型之前，本书首先会为您回顾统计建模的基本原则，以及理解不同数据类型及其对应的概率分布的重要性。我们将重新审视常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布等，并探讨它们在现实世界中的应用场景。这部分内容旨在为后续的广义线性模型打下坚实的基础，让您明白为何我们不能总是依赖正态分布来解释所有现象。 第二部分：核心模型的深度解析——Logit与Probit模型 作为处理二分类因变量（如是/否、成功/失败）的典范，Logit和Probit模型将是本书的重中之重。我们将深入探讨它们的理论基础： Logit模型（逻辑斯谛回归）： 详细介绍Logit模型如何通过Logit变换将线性预测转换为0到1之间的概率。我们将剖析其背后所代表的优势比（Odds Ratio）的解释，以及如何理解系数的经济含义。 Probit模型： 探讨Probit模型与Logit模型的异同，以及它为何在某些情况下（尤其是当假设标准正态分布的累积分布函数时）成为Logit模型的有力替代。我们将分析其系数的解释，以及与Logit模型在实际预测结果上的细微差别。 此外，本书还将详细阐述如何进行模型估计（例如最大似然估计）、模型拟合优度检验（如似然比检验、Hosmer-Lemeshow检验）、以及如何解读和报告这些模型的输出结果。我们不仅仅告诉您如何运行模型，更重要的是教会您如何理解模型给出的每一个数字和统计量。 第三部分：拓展与深化——其他广义线性模型 除了Logit和Probit模型，本书还将拓展到更广泛的广义线性模型家族，以应对更多样化的数据挑战： 泊松回归（Poisson Regression）： 专用于分析计数型数据（如事件发生次数、访问量）。我们将深入探讨泊松分布的假设，以及在何种情况下泊松回归是最佳选择。 负二项回归（Negative Binomial Regression）： 当计数数据出现过度离散（overdispersion）现象时，泊松回归可能不再适用。负二项回归提供了一个更鲁棒的解决方案，本书将详细介绍其原理和应用。 多项Logit模型（Multinomial Logit Models）： 处理多分类因变量（例如，选择A、B、C三个选项中的一个）。我们将区分无序多分类和有序多分类模型，并介绍如何进行分析和解释。 其他模型简介： 根据研究的需要，本书还会简要介绍其他重要的广义线性模型，如比例风险模型（Proportional Hazards Models）等，帮助您拓宽视野，为应对不同研究问题提供更全面的工具。 第四部分：模型的实际应用与案例分析 理论知识的学习固然重要，但将其转化为解决实际问题的能力才是本书的最终目标。本部分将通过大量的、来自不同学科领域的真实案例，展示如何将本书介绍的概率模型应用于实际研究： 数据准备与预处理： 强调在应用模型前，进行充分的数据探索、清洗和变量转换的重要性。 模型选择与构建： 根据研究问题和数据特性，指导您如何选择最合适的广义线性模型。 结果解释与报告： 提供清晰的指导，帮助您将复杂的模型输出转化为易于理解的统计语言，并撰写具有说服力的研究报告。 模型诊断与改进： 探讨如何评估模型的稳健性，以及在模型不理想时，如何进行必要的改进和调整。 软件实现： 虽然本书侧重于理论与方法，但也会提供在主流统计软件（如R, Stata, Python等）中实现这些模型的基本指导，帮助您将理论付诸实践。 本书的特色与优势： 理论与实践的高度结合： 书中的每一个模型都配有详实的数学推导和直观的解释，同时穿插丰富的实证案例，让您在理解理论的同时，也能掌握实际操作。 严谨的学术视角： 本书遵循严格的学术规范，力求在概念界定、模型假设、结果解释等方面做到准确无误。 清晰的逻辑脉络： 内容组织条理分明，从基础到进阶，逐步引导读者掌握复杂的统计方法。 广泛的适用性： 涵盖了社会科学、经济学、医学、生物学、工程学等多个领域的典型研究问题，为跨学科研究提供有力的支撑。 注重解释性： 强调模型解释的力量，帮助读者不仅能“跑出”结果，更能“读懂”结果背后的科学含义。 谁应该阅读这本书？ 研究生和博士生： 尤其是攻读统计学、计量经济学、社会学、心理学、公共卫生、生物统计学等相关专业的学生，本书将是您研究方法课程的重要补充，也是您完成学术论文的有力助手。 科研人员与学者： 任何需要进行定量研究，特别是处理非正态分布因变量的研究者，本书将为您提供解决实际问题的先进工具。 数据分析师与统计建模师： 无论您是初学者还是有经验的专业人士，本书都能帮助您深化对概率模型的理解，拓展分析技能。 对因果推断和关联分析感兴趣的读者： 广义线性模型是理解和量化变量间关系的关键工具，本书将为您揭示其强大的解释能力。 总结 《格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》是一部旨在赋能您的定量研究的必读之作。它将带您超越传统线性模型的局限，掌握更强大、更灵活的统计工具，从而更准确地理解和解释数据中的复杂模式。通过本书，您将不仅仅学会“如何做”，更重要的是学会“为何如此”，并最终能够自信地运用这些方法，在您的研究领域中发掘出更深层次的科学洞见。翻开本书，您将开启一段通往概率模型精髓的精彩旅程，让您的研究分析能力迈上新的台阶。

评分☆☆☆☆☆

尽管我还没有完全深入到模型的具体推导层面，但从目录和前言的梳理来看，作者在构建知识体系时展现了极高的逻辑性和条理性。章节之间的过渡非常自然流畅，仿佛作者本人正耐心地引导读者从基础概念逐步攀登到高级应用。特别是对某些关键术语的界定，显得极为严谨，这对于初学者避免陷入概念混淆的泥沼至关重要。我注意到，作者似乎非常注重将理论与实际应用场景进行挂钩，而不是空泛地陈述公式，这种务实的态度，极大地增强了学习的动力，让人感觉这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一本实战手册的序章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，色彩搭配既专业又不失现代感，让人在众多学术著作中一眼就能注意到它。拿到书后，首先感受到的是它扎实的装帧质量，纸张的触感和油墨的清晰度都体现了出版方对内容本身的重视。书脊的排版简洁明了，即便放在书架深处，也能迅速找到所需。内页的字体选择和行间距经过了精心的考量，使得长时间阅读时眼睛不易感到疲劳，这对于需要反复研读复杂理论的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。整体而言，这本书在物理呈现上就给人一种“值得信赖”的专业感，让人对接下来的学习内容充满期待。

评分☆☆☆☆☆

从我初步翻阅的几章来看，作者在叙事风格上似乎找到了一个非常巧妙的平衡点——既保持了学术研究的严谨性，又融入了恰到好处的叙事节奏。它不像某些教材那样，一上来就抛出复杂的数学语言，而是循序渐进，先用生活化的例子或现象来引入问题，再慢慢引入模型来解决这些问题。这种“问题导向”的叙述方式，极大地激发了我的好奇心，让我迫不及待想知道这个模型到底是如何剖析现实世界的数据脉络的。这种行文的韵律感，是很多工具书所不具备的宝贵特质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选材和覆盖的广度令人印象深刻，它不仅仅停留在基础的介绍上，似乎还预留了足够的空间去探讨不同模型在特定领域（比如经济学或社会学）的应用边界和局限性。这种对模型“适用范围”的深入探讨，显示了作者深厚的实践经验，知道仅仅会使用模型是不够的，更需要知道何时“不该”使用它。这种批判性的视角，对于培养一个成熟的数据分析师来说，是至关重要的。我期待着后续章节中能看到更多关于模型诊断和结果解释的细致指导，相信这本书将成为我工具箱中不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局堪称一绝，大量图表的运用有效减轻了纯文本带来的枯燥感。那些用来辅助解释复杂统计过程的示意图，设计得清晰且富有洞察力，即便是初次接触这些模型的人，也能通过图形直观地把握其核心思想。我特别欣赏作者在关键公式旁预留的空白区域，这似乎是作者在邀请读者进行批注和思考，体现了一种开放的教学态度，而非填鸭式的灌输。这种注重阅读体验的设计决策，让原本严肃的统计学内容变得平易近人许多，使得深入学习的门槛似乎被降低了。

评分☆☆☆☆☆

格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型

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宝贝不错，快递给力。

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一口气买了9本，看了下，挺不错的

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╭(╯^╰)╮

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很不错~

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看看

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挺不错的书 就是翻译的有些生硬 应该是技术派的翻译可以接受

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此系列书很好，值得读

评分☆☆☆☆☆

不错