格緻方法·定量研究係列·解釋概率模型：logit、probit以及其他廣義綫性模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 廖福挺（Tim Futing Liao） 著，周穆之 譯，陳偉 校

圖書標籤:

• 統計學
• 計量經濟學
• 概率模型
• 廣義綫性模型
• Logit模型
• Probit模型
• 數據分析
• 迴歸分析
• 模型選擇
• 統計建模

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543224599

版次：1

商品編碼：11591959

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：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：139

字數：96000

正文語種：中文

內容簡介

　　《格緻方法·定量研究係列·解釋概率模型：logit、probit以及其他廣義綫性模型》的主要內容是介紹多種概率模型。首先迴顧瞭廣義綫性模型，第2章介紹瞭一種解釋廣義綫性模型結果的係統方法。第3章解釋二分logit和probit模型。第4章解釋序列logit和probit模型。第5章解釋有序和probit模型。第6章解釋多類彆logit模型。第7章解釋條件logit模型。第8章解釋泊鬆迴歸。最後作者總結瞭對概率模型結果的解釋方法，並進一步評價瞭一些對概率模型參數估計的解釋。

內頁插圖

目錄

序
第1章 介紹
第1節 為什麼要用概率模型？
第2節 為什麼需要解釋？

第2章 廣義綫性模型和對其係數的解釋
第1節 廣義綫性模型
第2節 解釋參數估計

第3章 二分的Logit和Probit模型
第1節 Logit模型
第2節 解釋Logit模型
第3節 Probit模型
第4節 解釋Probit模型
第5節 Logit還是Probit模型呢？

第4章 序列Logit和Probit模型
第1節 模型
第2節 解釋序列Logit和Probit模型

第5章 有序Logit和Probit模型
第1節 模型
第2節 解釋有序Logit和Probit模型

第6章 多類彆Logit模型
第1節 模型
第2節 解釋多類彆Logit模型

第7章 條件Logit模型
第1節 模型
第2節 解釋條件Logit模型

第8章 泊鬆迴歸模型
第1節 模型
第2節 解釋泊鬆迴歸模型

第9章 總結
第1節 概括
第2節 概率模型的重要文獻
第3節 解釋概率模型的進一步評論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

探索因果與關聯的奧秘：揭示統計模型的強大力量 在現代科學研究的浪潮中，我們對世界的認知不再局限於定性觀察，而是日益深入到定量分析的肌理之中。理解變量之間的關係，量化不確定性，並從中提煉齣具有解釋力的規律，是推動知識進步的關鍵。本書，《格緻方法·定量研究係列·解釋概率模型：logit、probit以及其他廣義綫性模型》，正是一部旨在為您揭開這些復雜麵紗的學術巨著。它並非僅僅羅列枯燥的公式，而是以嚴謹的邏輯和豐富的實例，引領您踏上一段深入理解和運用概率模型的探索之旅。 本書的核心在於“解釋概率模型”，這意味著它不僅僅關注如何構建模型，更側重於如何從中解讀齣有意義的科學洞見。在眾多的統計模型中，本書將重點聚焦於能夠處理非正態分布因變量的廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）。這些模型為我們提供瞭一個更為靈活和強大的工具箱，用以應對現實世界中那些傳統綫性迴歸難以妥善處理的復雜數據。 為何選擇本書？ 您可能是一位社會科學傢，希望量化不同政策乾預對個體行為的影響；您可能是一位醫學研究者，正在探索疾病風險因素與患者預後的關聯；您可能是一位市場營銷專傢，試圖預測消費者購買行為的驅動因素；又或者您是一位金融分析師，緻力於評估資産價格波動的概率。無論您的研究領域為何，隻要您的工作中涉及對離散型、計數型或比例型數據的分析，本書都將是您不可或缺的指南。 本書的價值在於其係統性、深度和前瞻性。它不是一本淺嘗輒止的入門手冊，也不是一本隻專注於數學推導的理論著作。相反，它成功地將晦澀的數學原理與實際應用場景無縫對接，使得即使是初次接觸廣義綫性模型的讀者，也能逐步建立起清晰的理解。對於已經有一定統計基礎的研究者而言，本書將幫助您深化對模型的理解，掌握更高級的應用技巧，並洞察不同模型之間的微妙差異與適用範圍。 本書的主要內容概覽： 本書的結構清晰，層層遞進，從基礎概念的鋪墊，到核心模型的深入剖析，再到實際應用的指導，力求為讀者提供一個完整的知識體係。 第一部分：統計建模的基石與概率分布的廣度 在深入探討模型之前，本書首先會為您迴顧統計建模的基本原則，以及理解不同數據類型及其對應的概率分布的重要性。我們將重新審視常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、指數分布等，並探討它們在現實世界中的應用場景。這部分內容旨在為後續的廣義綫性模型打下堅實的基礎，讓您明白為何我們不能總是依賴正態分布來解釋所有現象。 第二部分：核心模型的深度解析——Logit與Probit模型 作為處理二分類因變量（如是/否、成功/失敗）的典範，Logit和Probit模型將是本書的重中之重。我們將深入探討它們的理論基礎： Logit模型（邏輯斯諦迴歸）： 詳細介紹Logit模型如何通過Logit變換將綫性預測轉換為0到1之間的概率。我們將剖析其背後所代錶的優勢比（Odds Ratio）的解釋，以及如何理解係數的經濟含義。 Probit模型： 探討Probit模型與Logit模型的異同，以及它為何在某些情況下（尤其是當假設標準正態分布的纍積分布函數時）成為Logit模型的有力替代。我們將分析其係數的解釋，以及與Logit模型在實際預測結果上的細微差彆。 此外，本書還將詳細闡述如何進行模型估計（例如最大似然估計）、模型擬閤優度檢驗（如似然比檢驗、Hosmer-Lemeshow檢驗）、以及如何解讀和報告這些模型的輸齣結果。我們不僅僅告訴您如何運行模型，更重要的是教會您如何理解模型給齣的每一個數字和統計量。 第三部分：拓展與深化——其他廣義綫性模型 除瞭Logit和Probit模型，本書還將拓展到更廣泛的廣義綫性模型傢族，以應對更多樣化的數據挑戰： 泊鬆迴歸（Poisson Regression）： 專用於分析計數型數據（如事件發生次數、訪問量）。我們將深入探討泊鬆分布的假設，以及在何種情況下泊鬆迴歸是最佳選擇。 負二項迴歸（Negative Binomial Regression）： 當計數數據齣現過度離散（overdispersion）現象時，泊鬆迴歸可能不再適用。負二項迴歸提供瞭一個更魯棒的解決方案，本書將詳細介紹其原理和應用。 多項Logit模型（Multinomial Logit Models）： 處理多分類因變量（例如，選擇A、B、C三個選項中的一個）。我們將區分無序多分類和有序多分類模型，並介紹如何進行分析和解釋。 其他模型簡介： 根據研究的需要，本書還會簡要介紹其他重要的廣義綫性模型，如比例風險模型（Proportional Hazards Models）等，幫助您拓寬視野，為應對不同研究問題提供更全麵的工具。 第四部分：模型的實際應用與案例分析 理論知識的學習固然重要，但將其轉化為解決實際問題的能力纔是本書的最終目標。本部分將通過大量的、來自不同學科領域的真實案例，展示如何將本書介紹的概率模型應用於實際研究： 數據準備與預處理： 強調在應用模型前，進行充分的數據探索、清洗和變量轉換的重要性。 模型選擇與構建： 根據研究問題和數據特性，指導您如何選擇最閤適的廣義綫性模型。 結果解釋與報告： 提供清晰的指導，幫助您將復雜的模型輸齣轉化為易於理解的統計語言，並撰寫具有說服力的研究報告。 模型診斷與改進： 探討如何評估模型的穩健性，以及在模型不理想時，如何進行必要的改進和調整。 軟件實現： 雖然本書側重於理論與方法，但也會提供在主流統計軟件（如R, Stata, Python等）中實現這些模型的基本指導，幫助您將理論付諸實踐。 本書的特色與優勢： 理論與實踐的高度結閤： 書中的每一個模型都配有詳實的數學推導和直觀的解釋，同時穿插豐富的實證案例，讓您在理解理論的同時，也能掌握實際操作。 嚴謹的學術視角： 本書遵循嚴格的學術規範，力求在概念界定、模型假設、結果解釋等方麵做到準確無誤。 清晰的邏輯脈絡： 內容組織條理分明，從基礎到進階，逐步引導讀者掌握復雜的統計方法。 廣泛的適用性： 涵蓋瞭社會科學、經濟學、醫學、生物學、工程學等多個領域的典型研究問題，為跨學科研究提供有力的支撐。 注重解釋性： 強調模型解釋的力量，幫助讀者不僅能“跑齣”結果，更能“讀懂”結果背後的科學含義。 誰應該閱讀這本書？ 研究生和博士生： 尤其是攻讀統計學、計量經濟學、社會學、心理學、公共衛生、生物統計學等相關專業的學生，本書將是您研究方法課程的重要補充，也是您完成學術論文的有力助手。 科研人員與學者： 任何需要進行定量研究，特彆是處理非正態分布因變量的研究者，本書將為您提供解決實際問題的先進工具。 數據分析師與統計建模師： 無論您是初學者還是有經驗的專業人士，本書都能幫助您深化對概率模型的理解，拓展分析技能。 對因果推斷和關聯分析感興趣的讀者： 廣義綫性模型是理解和量化變量間關係的關鍵工具，本書將為您揭示其強大的解釋能力。 總結 《格緻方法·定量研究係列·解釋概率模型：logit、probit以及其他廣義綫性模型》是一部旨在賦能您的定量研究的必讀之作。它將帶您超越傳統綫性模型的局限，掌握更強大、更靈活的統計工具，從而更準確地理解和解釋數據中的復雜模式。通過本書，您將不僅僅學會“如何做”，更重要的是學會“為何如此”，並最終能夠自信地運用這些方法，在您的研究領域中發掘齣更深層次的科學洞見。翻開本書，您將開啓一段通往概率模型精髓的精彩旅程，讓您的研究分析能力邁上新的颱階。

評分☆☆☆☆☆

從我初步翻閱的幾章來看，作者在敘事風格上似乎找到瞭一個非常巧妙的平衡點——既保持瞭學術研究的嚴謹性，又融入瞭恰到好處的敘事節奏。它不像某些教材那樣，一上來就拋齣復雜的數學語言，而是循序漸進，先用生活化的例子或現象來引入問題，再慢慢引入模型來解決這些問題。這種“問題導嚮”的敘述方式，極大地激發瞭我的好奇心，讓我迫不及待想知道這個模型到底是如何剖析現實世界的數據脈絡的。這種行文的韻律感，是很多工具書所不具備的寶貴特質。

評分☆☆☆☆☆

這本書的選材和覆蓋的廣度令人印象深刻，它不僅僅停留在基礎的介紹上，似乎還預留瞭足夠的空間去探討不同模型在特定領域（比如經濟學或社會學）的應用邊界和局限性。這種對模型“適用範圍”的深入探討，顯示瞭作者深厚的實踐經驗，知道僅僅會使用模型是不夠的，更需要知道何時“不該”使用它。這種批判性的視角，對於培養一個成熟的數據分析師來說，是至關重要的。我期待著後續章節中能看到更多關於模型診斷和結果解釋的細緻指導，相信這本書將成為我工具箱中不可或缺的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版布局堪稱一絕，大量圖錶的運用有效減輕瞭純文本帶來的枯燥感。那些用來輔助解釋復雜統計過程的示意圖，設計得清晰且富有洞察力，即便是初次接觸這些模型的人，也能通過圖形直觀地把握其核心思想。我特彆欣賞作者在關鍵公式旁預留的空白區域，這似乎是作者在邀請讀者進行批注和思考，體現瞭一種開放的教學態度，而非填鴨式的灌輸。這種注重閱讀體驗的設計決策，讓原本嚴肅的統計學內容變得平易近人許多，使得深入學習的門檻似乎被降低瞭。

評分☆☆☆☆☆

盡管我還沒有完全深入到模型的具體推導層麵，但從目錄和前言的梳理來看，作者在構建知識體係時展現瞭極高的邏輯性和條理性。章節之間的過渡非常自然流暢，仿佛作者本人正耐心地引導讀者從基礎概念逐步攀登到高級應用。特彆是對某些關鍵術語的界定，顯得極為嚴謹，這對於初學者避免陷入概念混淆的泥沼至關重要。我注意到，作者似乎非常注重將理論與實際應用場景進行掛鈎，而不是空泛地陳述公式，這種務實的態度，極大地增強瞭學習的動力，讓人感覺這本書不僅僅是理論的堆砌，更像是一本實戰手冊的序章。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常引人注目，色彩搭配既專業又不失現代感，讓人在眾多學術著作中一眼就能注意到它。拿到書後，首先感受到的是它紮實的裝幀質量，紙張的觸感和油墨的清晰度都體現瞭齣版方對內容本身的重視。書脊的排版簡潔明瞭，即便放在書架深處，也能迅速找到所需。內頁的字體選擇和行間距經過瞭精心的考量，使得長時間閱讀時眼睛不易感到疲勞，這對於需要反復研讀復雜理論的讀者來說，無疑是一個巨大的加分項。整體而言，這本書在物理呈現上就給人一種“值得信賴”的專業感，讓人對接下來的學習內容充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

好，好，好，好，好書

評分☆☆☆☆☆

學習用書，很有用。。。一整套的買

評分☆☆☆☆☆

簡單，係統，實用。畢業論文用到。

評分☆☆☆☆☆

sage的社會統計學係列叢書，值得學習。

評分☆☆☆☆☆

不錯，不錯，不錯，不錯，不錯

評分☆☆☆☆☆

零基礎，慢慢看，但願有用

評分☆☆☆☆☆

書寫得簡單有用，值得收藏！

評分☆☆☆☆☆

看看

評分☆☆☆☆☆

隻有京東能買到，不能再贊瞭