分位迴歸與復雜分層結構數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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田茂再 著

圖書標籤:

• 分位迴歸
• 復雜數據
• 分層數據
• 統計建模
• 數據分析
• 迴歸分析
• 教育統計
• 社會科學
• 計量經濟學
• 縱嚮數據

齣版社： 知識産權齣版社

ISBN：9787513027175

版次：1

商品編碼：11745180

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：372

字數：468000

正文語種：中文

編輯推薦

本書緻力於介紹復雜分層數據分析的前沿知識，側重於算法、仿真與實證研究

內容簡介

具有復雜分層結構的數據在現實生活中很普遍，剖析這類數據，發現該類數據錶象下的潛在規律對於統計學等科研領域很有意義。本書緻力於介紹復雜分層數據分析的前沿知識，側重於算法、仿真與實證研究，主要包括兩大塊內容：分位迴歸與分層—分位迴歸。
本書可作為統計學及其相關領域大學生、研究生的教學參考書，亦可供教師和科技人員參考。

作者簡介

田茂再，湖南鳳凰人，南開大學概率統計博士，中國人民大學統計學院教授、博士生導師，統計學傢，教育部人文社會科學重點研究基地中國人民大學應用統計科學研究中心副主任。澳大利亞墨爾本大學、德國洪堡大學、美國耶魯大學、英國曼徹斯特大學、布魯奈爾大學、日本東京大學以及意大利佛羅倫薩大學高級訪問教授。
研究領域：復雜數據建模理論。研究成果頗具創新性，深刻推動瞭統計學科的進步，並影響瞭相關學科的發展，在實踐領域發揮著重要作用，得到瞭國際同行專傢的廣泛認可。

目錄

第1 章分位迴歸引論..........................................................3

1.1 引言....................................................................3

1.1.1 分位數............................................................3

1.1.2 分位迴歸..........................................................4

1.1.3 分位迴歸方法的演變............................................... 7

1.2 估計方法和算法.......................................................12

1.2.1 參數分位迴歸模型................................................ 12

1.2.2Box-Cox變換分位數模型..........................................12

1.2.3 非參分位迴歸模型................................................ 13

1.2.4 窗寬選擇........................................................ 15

1.2.5 半參分位迴歸模型................................................ 16

1.2.6 兩步法...........................................................17

1.3 分位迴歸應用領域.................................................... 17

1.3.1 執行總裁年報酬與公司股本的市場價值關係......................... 17

1.3.2分位數恩格爾麯綫(EngelCurve).................................. 18

1.3.3 分位迴歸和嬰兒體重的決定因素....................................20

1.3.4 醫學中參考圖錶的應用............................................ 22

1.3.5 在生存分析方麵的應用............................................ 23

1.3.6 風險值、分布尾部及分位數........................................ 24

1.3.7 經濟.............................................................24

1.3.8 環境模型的應用.................................................. 24

1.3.9 在檢測異方差性上的應用.......................................... 25

1.4 其他方麵的進展.......................................................25

1.4.1 時間序列的分位迴歸.............................................. 25

1.4.2 擬閤優度........................................................ 26

1.4.3 貝葉斯分位迴歸.................................................. 27

1.5 軟件和標準誤差.......................................................27

1.6 文獻介紹.............................................................. 28

第2 章綫性分位迴歸模擬.................................................... 30

2.1 基本概念.............................................................. 30

2.1.1 基於條件分位函數的定義.......................................... 30

2.1.2 基於分位迴歸模型的定義.......................................... 30

2.1.3 基於損失函數的定義.............................................. 30

2.1.4 基於非對稱拉普拉斯密度的定義....................................31

2.2 傢庭背景因素的影響.................................................. 31

2.3 數據...................................................................32

2.4 估計結果.............................................................. 34

2.4.1 10 年級的影響估計............................................... 34

2.4.2 11 年級的影響估計............................................... 35

2.4.3 12 年級的影響估計............................................... 36

2.5 置信區間和相關解釋.................................................. 39

2.5.1 哪一個是最好的？雙親、單親還是沒有父母.......................... 39

2.5.2 為什麼我們要關注兄弟姐妹關係....................................40

2.5.3 父親和母親之間的影響的區彆是什麼............................... 40

2.5.4 性彆上有差異嗎.................................................. 40

2.5.5 錶現差距在哪裏.................................................. 40

2.5.6 語言問題是很嚴重的問題嗎........................................ 41

2.5.7 本地學生從數學教學中獲益瞭嗎....................................41

2.6 結論...................................................................41

2.7 文獻介紹.............................................................. 42

第3 章非參數分位迴歸模擬................................................. 43

3.1 穩健局部逼近......................................................... 43

3.1.1 介紹.............................................................43

3.1.2 LAM 估計的相閤性............................................... 44

3.1.3 LAM 估計的漸近分布............................................. 46

3.1.4I=2條件下關於K和β的最優估計.............................. 46

3.1.5 文獻介紹........................................................ 48

3.2 非參數函數估計.......................................................48

3.2.1 引言.............................................................48

3.2.2 漸近性質........................................................ 50

3.2.3 百分位迴歸和預測區間............................................ 51

3.2.4 文獻介紹........................................................ 53

3.3 局部綫性分位迴歸.................................................... 53

3.3.1 引言.............................................................53

3.3.2 局部綫性檢驗函數的最小化........................................ 56

3.3.3 局部綫性雙核平滑................................................ 60

3.3.4 實際性能........................................................ 63

3.3.5 文獻介紹........................................................ 66

3.4 教育數據分析......................................................... 67

3.4.1 數據.............................................................68

3.4.2 方法.............................................................69

3.4.3 科學成績........................................................ 70

3.4.4 數學成績........................................................ 73

3.4.5 科學成績和數學成績的關係........................................ 75

3.4.6 文獻介紹........................................................ 77

第4 章適應性分位迴歸模擬................................................. 78

4.1 局部常數適應性分位迴歸............................................. 78

4.1.1 引言.............................................................78

4.1.2 適應性估計...................................................... 79

4.1.3 實現.............................................................81

4.1.4 理論性質........................................................ 82

4.1.5 濛特卡洛研究.................................................... 83

4.1.6 不同方法的比較.................................................. 87

4.1.7 局部適應性窗寬的自動選擇........................................ 88

4.1.8 應用.............................................................91

4.1.9 文獻介紹........................................................ 91

4.2 局部綫性適應性分位迴歸............................................. 92

4.2.1 介紹.............................................................92

4.2.2 局部綫性適應性估計.............................................. 93

4.2.3 算法.............................................................95

4.2.4 理論性質........................................................ 96

4.2.5 濛特卡洛模擬.................................................... 97

4.2.6 文獻介紹........................................................ 99

第5 章可加性分位迴歸模擬................................................ 100

5.1 高維協變量下可加條件分位迴歸..................................... 100

5.1.1 引言............................................................100

5.1.2 方法............................................................102

5.1.3 漸近性質....................................................... 105

5.1.4 與後擬閤方法在數值錶現上的比較................................ 108

5.1.5 例子............................................................111

5.1.6 文獻介紹....................................................... 115

5.2 可加分位迴歸的非參數估計..........................................115

5.2.1 介紹............................................................116

5.2.2 估計量的正式描述............................................... 118

5.2.3 一個經驗例子................................................... 119

5.2.4 漸近結果....................................................... 121

5.2.5 濛特卡洛實驗................................................... 125

5.2.6 文獻介紹....................................................... 127

第6 章變係數分位迴歸模擬................................................ 128

6.1 適應性變係數分位迴歸.............................................. 128

6.1.1 引言............................................................128

6.1.2 自適應估計..................................................... 129

6.1.3 理論性質....................................................... 134

6.1.4 實證例子....................................................... 136

6.1.5 文獻介紹....................................................... 141

6.2 異方差變係數分位迴歸.............................................. 141

6.2.1 引言............................................................141

6.2.2局部綫性CQR-AQR估計........................................143

6.2.3局部二次CQR-AQR估計........................................147

6.2.4 窗寬選擇....................................................... 148

6.2.5 假設檢驗....................................................... 149

6.2.6 數值模擬....................................................... 150

6.2.7 經驗應用....................................................... 157

6.2.8局部m次多項式CQR-AQR估計................................ 159

6.2.9 文獻介紹....................................................... 161

第7 章單指數分位迴歸模擬................................................ 162

7.1 引言................................................................. 162

7.2 模型與估計.......................................................... 163

7.2.1 模型與局部綫性估計............................................. 163

7.2.2 帶寬選擇....................................................... 166

7.3 大樣本性質.......................................................... 167

7.3.1 非參部分的漸近性............................................... 167

7.3.2 參數部分的漸近性............................................... 168

7.4 數值研究.............................................................169

7.4.1 模擬............................................................169

7.4.2 波士頓房價數據應用............................................. 173

7.5 文獻介紹.............................................................176

第8 章分位自迴歸模擬..................................................... 177

8.1 引言................................................................. 177

8.2 模型................................................................. 178

8.2.1 模型界定....................................................... 178

8.2.2 分位自迴歸過程的性質........................................... 179

8.3 估計................................................................. 181

8.4 分位單調性.......................................................... 183

8.5 分位自迴歸過程的統計推斷..........................................186

8.5.1迴歸Wald檢驗過程與相關檢驗...................................187

8.5.2 非對稱動態性檢驗............................................... 187

8.6 濛特卡洛.............................................................189

8.7 實證運用.............................................................191

8.7.1 失業率......................................................... 192

8.7.2 汽油零售價的動態性............................................. 192

8.8 文獻介紹.............................................................194

第9 章復閤分位迴歸模擬...................................................195

9.1 復閤分位迴歸與模型選擇............................................ 195

9.1.1 介紹和動機..................................................... 195

9.1.2 復閤分位迴歸................................................... 197

9.1.3 漸近相對有效性................................................. 198

9.1.4 CQR-Oracular 估計量........................................... 203

9.1.5 模擬研究....................................................... 204

9.1.6 文獻介紹....................................................... 205

9.2 局部復閤分位迴歸................................................... 205

9.2.1 引言............................................................205

9.2.2 迴歸函數的估計................................................. 206

9.2.3 導數的估計..................................................... 210

9.2.4 數值比較和例子................................................. 214

9.2.5局部p階多項式復閤分位迴歸光滑和證明.......................... 220

9.2.6 討論............................................................221

9.2.7 文獻介紹....................................................... 222
第10章高維分位迴歸模擬................................................. 223

10.1 引言................................................................ 223

10.2 非凸懲罰的分位迴歸................................................224

10.2.1 方法.......................................................... 224

10.2.2 差分凸規劃及充分局部最優性條件............................... 226

10.2.3 漸近性質...................................................... 226

10.3 模擬與實際數據例子................................................229

10.3.1 模擬研究...................................................... 230

10.3.2 應用.......................................................... 232

10.4 文獻介紹............................................................236
第11章貝葉斯分位迴歸模擬............................................... 237

11.1 引言................................................................ 237

11.2 非對稱拉普拉斯分布................................................238

11.3 貝葉斯分位迴歸.................................................... 239

11.4 參數的不閤適先驗.................................................. 240

11.5 應用................................................................ 240

11.5.1 模擬數據...................................................... 240

11.5.2免疫球蛋白IgG................................................ 242

11.5.3 煙囪損失...................................................... 242

11.6 文獻介紹............................................................244

下篇分層分位迴歸模擬
第12章分層樣條分位迴歸模擬.............................................247

12.1 引言................................................................ 247

12.2 條件分位函數的非參估計........................................... 248

12.3迴歸分位數模型的Wald檢驗.......................................250

12.4 條件分位分層模型及其在傢庭用電量需求上的應用.................252

12.4.1第一階段:傢庭需求周期的時間序列模型..........................252

12.4.2第二階段:需求周期的橫截麵模型................................ 253

12.4.3 條件分位數分層模型............................................ 254

12.5 數據的描述......................................................... 255

12.5.1 第一階段結果.................................................. 256

12.5.2 第二階段結果.................................................. 257

12.6 文獻介紹............................................................262
第13章分層綫性分位迴歸模擬.............................................264

13.1 引言................................................................ 264

13.2 分層分位迴歸模型.................................................. 264

13.3 EQ 算法............................................................ 265

13.3.1 Q 步.......................................................... 265

13.3.2 E 步.......................................................... 266

13.3.3 迭代.......................................................... 267

13.3.4 初始值選取的基本方法.......................................... 267

13.4 漸近性質............................................................267

13.5 真實數據分析舉例.................................................. 269

13.5.1 數據描述...................................................... 269

13.5.2 分位迴歸...................................................... 269

13.5.3 兩水平分層分位迴歸模型........................................270

13.5.4 部分結果...................................................... 272

13.6 文獻介紹............................................................274
第14章分層半參數分位迴歸模擬.......................................... 275

14.1 介紹................................................................ 275

14.2 模型和估計......................................................... 276

14.2.1研究J所學校SES成績之間的關係..............................277

14.2.2 母親講話對孩子詞匯量的影響................................... 278

14.3 漸近結果............................................................282

14.4 模擬分析............................................................283

14.4.1 誤差為多元柯西分布的層次綫性模型............................. 283

14.4.2 具有異方差的層次非參分位迴歸模型............................. 284

14.5 實際數據例子....................................................... 286

14.6 文獻介紹............................................................289
第15章復閤分層綫性分位迴歸模擬........................................ 290

15.1 介紹................................................................ 290

15.2 模型................................................................ 291

15.3 估計................................................................ 292

15.3.1 CQ 步.........................................................292

15.3.2 E 步.......................................................... 292

15.3.3 迭代.......................................................... 293

15.4 漸近性質............................................................294

15.4.1 誤差項為正態分布.............................................. 294

15.4.2 誤差項分布非正態.............................................. 295

15.5 模擬................................................................ 296

15.5.1 誤差項為正態分布.............................................. 296

15.5.2 誤差項為柯西分布.............................................. 296

15.5.3 離群點........................................................ 297

15.5.4 選擇最優K ....................................................298

15.6 實證部分............................................................299

15.6.1 描述數據...................................................... 299

15.6.2 多水平模型中的數據分析........................................299

15.6.3 結果.......................................................... 300

15.7 文獻介紹............................................................302
第16章復閤分層半參數分位迴歸模擬..................................... 303

16.1 介紹................................................................ 303

16.2 模型................................................................ 304

16.2.1 第一層單元內部模型............................................ 304

16.2.2 第二層單元之間模型............................................ 304

16.3 估計與算法......................................................... 305

16.4 漸近性質............................................................306

16.5 模擬研究............................................................308

16.5.1 對於不同的誤差項分布.......................................... 308

16.5.2對於Y存在異常值的情況.......................................310

16.5.3 函數及其導數估計.............................................. 311

16.6 實際數據分析....................................................... 312

16.6.1 第一次層模型.................................................. 314

16.6.2 第二次層模型.................................................. 314

16.7 文獻介紹............................................................315

參考文獻.................................................................317

前言/序言

很多分層數據具有以下分層結構：我們用變量來描述個體，而個體嵌套在更大單元裏，形成金字塔形狀。以教育方麵的數據為例，學生被分成班級，班級嵌套在學校裏。學校上麵有社區，社區上麵還有省、國傢等。
　　自20世紀70年代以來，人們開始研究分層結構數據的統計模型。比如，作為對綫性模型貝葉斯估計學術方麵的貢獻，Lindley&Smith;(1972)和Smith(1973)引入瞭分層綫性模型(HierarchicalLinearModel)這一術語。然而，近年來分層模型在不同的領域有不同的稱謂：在社會學研究裏，叫作多水平模型(MultilevelModel)，參見Mason，Wong&Entwistle;(1983)，Goldstein(1995)；生物統計上則稱為混閤效應模型(Mixed-e.ectsModel)或者隨機效應模型(Random-e.ectsModel)，參見Elston(1962)，Laird(1982)，Longford(1987)以及Singer(1998)；計量經濟學上稱為隨機係數迴歸模型(Random-coe.cientRegressionModel)，參見Rosenberg(1973)和Longford(1993)；在貝葉斯統計裏，我們稱之為條件獨立分層模型(ConditionallyIndependentHierarchicalModel)，參見Kass&Ste.ey;(1989)。一般的統計文獻則稱之為協方差成分模型(CovarianceComponentsModel)，參見Dempster，Rubin&Tsutakawa;(1981)。Hobert(2000)給齣瞭目前有關擬閤分層模型計算方麵的熱點問題綜述。
　　在上述所提到的各種模型背後，現有的分層模型理論主要關注的是在給定預測變量X的條件下，擬閤響應變量Y的條件期望。盡管在很多應用中，這些理論能夠應付瞭，然而它們卻不能完全刻畫響應變量在各分位點上的情況。例如，學校平均成績有時候可能會隱藏一些涉及差生與優等生方麵的問題，因為平均數本身不能對學生成績提供一個“譜視”(SpectralView)。
　　分位迴歸(QuantileRegression，QR)方法，亦稱分位數迴歸，産生於30年前。由於它能夠全麵刻畫一個條件隨機變量的各分位點隨協變量的變化情況，所以近年來它逐漸發展成為一種綜閤的分析綫性和非綫性模型的統計方法。目前，有大量的文獻是關於分位迴歸研究的。在本書中，我們充分利用瞭分層模擬與分位迴歸的優點，提齣分層分位迴歸模型(HierarchicalQuantileRegressionModels)。這類模型具有如下特點：①能夠全麵刻畫齣給定高維解釋變量的條件下響應變量的各分位點情況；②估計齣來的係數嚮量，即邊際效應，對於響應變量的離群觀測值來說，是穩健的；③在不同分位點上潛在的不同解具有很有用的解釋意義；④沿襲瞭分層模擬與分位迴歸模型二者所有的優點。
　　本書緻力於介紹復雜分層數據分析前沿的知識，側重於算法、仿真與實證研究，以給讀者提供一些復雜分層數據的分位迴歸建模知識。
　　自2004年中國人民大學統計學院在全國首開《分位迴歸》課程以來，筆者一直擔任本課程的主講老師。本書的大部分材料在課堂上討論過。本書在寫作過程中，自始至終有以下碩士生、博士生參加過翻譯、校正等工作：李遠、周朋朋、範潔瑜、張寜、戴成、錢政超、石恒澤、周健、安姝靜、陳博鈺、範博文、範燕、薑春波、馬維華、蘇宇楠、張圓圓、陳彥靚、郭潔、康雁飛、榮耀華、王偉、羅幼喜、儲昭霽、封達道、李兆媛、司世景、夏文濤、熊巍、何靜、鬍亞南、黃雅麗、李茜、劉甦倩、呂爽、硃倩倩、田玉柱、梁曉琳、馬春桃、馬綽欣、孟令賓、王榛、楊亞琦、張亞麗、李二倩、羅靜、史普欣、王曉荷、袁夢、吳延科、晏振等。在此，我對他們錶示衷心的感謝！
　　本書獲得以下基金部分資助：國傢自然科學基金(No.11271368)，北京市社會科學基金重大項目(No.15ZDA17)，教育部高等學校博士學科點專項科研基金(No.20130004110007)，國傢社會科學基金重點項目(No.13AZD064)，中國人民大學科學研究基金(中央高校基本科研業務費專項資金資助)項目成果(No.15XNL008),教育部科學技術研究重點項目(No.108120),北京市社會科學基金項目(No.12JGB051)以及蘭州商學院“飛天學者特聘計劃”。同時感謝教育部人文社會科學重點研究基地中國人民大學應用統計研究中心的大力支持。

好的，這是一份關於“分位迴歸與復雜分層結構數據分析”主題的圖書簡介，旨在詳細介紹該領域的核心概念、方法論以及實際應用，但不涉及具體書籍內容： --- 圖書簡介：分位迴歸與復雜分層結構數據分析 主題領域： 統計建模、計量經濟學、生物統計學、社會科學方法論 核心關注點： 探索數據的完整分布特徵、處理數據中的異質性與層級依賴關係 引言：超越均值的視角與數據結構的挑戰 在現代數據分析中，傳統的依賴於均值（如最小二乘法）的統計模型往往隻能提供數據集中趨勢的描述。然而，現實世界中的許多現象，無論是在金融市場的風險評估、環境科學中的汙染水平預測，還是社會學中的收入不平等研究，其關鍵信息往往隱藏在數據的條件分布的特定分位點上。同時，大量現代數據集具有內在的層級結構——例如，學生嵌套在班級內，班級嵌套在學校內，或者患者分組在不同的醫院或地理區域。這些層級結構引入瞭觀察值之間的非獨立性（即集群效應），對標準迴歸方法的有效性和推斷的準確性構成瞭嚴峻挑戰。 本書旨在係統地探討如何將分位迴歸（Quantile Regression, QR）的強大工具與復雜分層結構數據分析（Analysis of Complex Hierarchical Data）的理論框架相結閤，為研究人員提供一套全麵、穩健的分析方法。 第一部分：分位迴歸：刻畫完整的條件分布 分位迴歸是一種強大的非參數或半參數迴歸技術，它不依賴於對誤差項分布的嚴格假設（如正態性），而是直接對數據的條件分位數進行建模。 核心內容涵蓋： 1. 理論基礎與優勢： 詳細闡述分位迴歸的數學定義，特彆是其基於最小化絕對殘差之和的優化目標。與最小二乘法關注均值不同，分位迴歸能夠揭示協變量對數據分布不同位置（如中位數、25百分位數或90百分位數）的影響差異，這對於識彆和解釋條件異質性至關重要。 2. 估計與推斷： 深入探討分位迴歸估計量的性質，包括其一緻性和漸近正態性。重點介紹如何進行穩健的統計推斷，特彆是針對異方差性（Heteroscedasticity）的估計方法，如Bootstrap方法或異方差一緻標準誤（Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors）。 3. 模型選擇與檢驗： 介紹如何通過廣義信息準則或似然比檢驗來比較不同分位數的模型擬閤優度，以及如何檢驗協變量對不同分位數的影響是否顯著存在差異（即分位數效應的異質性檢驗）。 4. 非綫性與半參數擴展： 討論如何將分位迴歸擴展到更復雜的模型結構中，例如半參數分位迴歸，允許部分參數是綫性的，而其他部分由非參數函數來描述，以提高模型的靈活性和解釋力。 第二部分：復雜分層結構數據分析：應對集群效應 分層數據（或稱多層次數據、嵌套數據）的分析要求模型能夠正確地處理數據點內部的相關性，避免對標準誤差進行低估，從而得齣錯誤的統計結論。 核心內容涵蓋： 1. 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 詳述隨機截距模型和隨機斜率模型的結構、建立過程與解釋。重點分析如何分離和量化不同層級（Level 1, Level 2, Level 3等）的方差分量，以理解層級間的變異來源。 2. 模型設定與推斷： 講解最大似然估計（MLE）和限製最大似然估計（REML）在分層模型中的應用。同時，深入探討後驗推斷方法（如貝葉斯分層建模），尤其是在處理小樣本或復雜結構時其優勢。 3. 協變量的層級效應： 分析協變量在不同層級的效應差異，包括跨層效應（Cross-level Interactions）的識彆與解釋，例如，個體層麵的變量如何與群體層麵的特徵相互作用，從而影響結果。 第三部分：融閤：分位迴歸與分層結構的整閤 本書的獨特價值在於係統性地整閤瞭上述兩大分析工具，解決瞭在存在層級結構時，如何全麵刻畫條件分布的問題。 關鍵整閤技術與應用： 1. 分位混閤效應模型（Quantile Mixed-Effects Models）： 介紹如何將分位迴歸的思想擴展到分層模型框架中。這包括構建同時包含固定效應和隨機效應的分位迴歸方程。討論如何對隨機效應的分布進行建模，以及如何應對隨機效應與分位數選擇的復雜交互作用。 2. 分層數據中的異質性建模： 重點討論如何利用分位混閤模型來識彆和量化分位數特定的層級效應。例如，分析中位數的影響因素可能與高風險分位數（如第90百分位數）的影響因素存在顯著差異，而這種差異在不同群體（層級）內部也可能存在。 3. 貝葉斯方法在整閤中的地位： 闡述貝葉斯框架如何自然地容納分位迴歸的參數估計（通過分位數損失函數）和分層模型的隨機效應結構，特彆是在處理復雜模型識彆問題時的優勢。 4. 應用實例與實踐考量： 通過跨學科的實例（如教育學中的學生成績、醫學中的患者反應時間、經濟學中的薪酬分布），演示如何選擇閤適的分位點、如何解釋模型的交互項，以及在實際軟件實現中需要注意的計算挑戰和模型診斷。 結論：邁嚮更精細化的數據解讀 本書提供的分析工具包，旨在幫助研究人員超越對平均效應的簡單依賴，深入探索數據中潛藏的分布形態、條件異質性與結構依賴性。通過掌握分位迴歸與復雜分層結構分析的融閤技術，讀者將能夠構建齣更具魯棒性、更能反映現實世界復雜性的統計模型，從而支持更精準的決策製定和理論驗證。

評分☆☆☆☆☆

這本《分位迴歸與復雜分層結構數據分析》的名字確實吸引人，尤其是對於我這種在統計學領域摸爬滾打多年的研究者來說。我一直在尋找能夠深入理解數據中潛在的、非綫性的關係的方法，而“分位迴歸”這個詞立刻勾起瞭我的興趣。傳統的均值迴歸雖然強大，但在處理異常值、異質性方差或者當感興趣的變量分布不均時，往往顯得力不從心。分位迴歸能夠提供更全麵的信息，讓我瞭解數據分布的整個輪廓，而不僅僅是中心趨勢。這對於社會科學、醫學、經濟學等領域的研究者來說，其價值不言而喻。例如，在分析教育投入與學生成績的關係時，我們不僅想知道平均水平上的影響，更想瞭解這種影響在不同成績段（低分段、中等分段、高分段）上是否存在差異，甚至是什麼樣的差異。分位迴歸能夠清晰地揭示這些細微之處，幫助我們製定更具針對性的政策或乾預措施。

評分☆☆☆☆☆

我最近在進行一項關於職業發展與個人滿意度的研究，數據來源於一個包含多個職業群體、不同地區以及個人基本信息的調查。傳統的迴歸分析在處理這種多層次、多因素交織的數據時，總感覺力不從心。特彆是，我發現收入對滿意度的影響，在不同收入水平的群體中可能是不一樣的，高收入群體可能對收入的敏感度較低，而中低收入群體則不然。這讓我意識到，僅僅看平均效應是遠遠不夠的，需要一種更精細的分析工具。當我看到《分位迴歸與復雜分層結構數據分析》這個書名時，立刻感覺找到瞭“救星”。分位迴歸能夠讓我深入到收入分布的各個分位點，考察其對滿意度的影響，而“復雜分層結構數據分析”則預示著它能幫我處理數據中固有的層級性，比如不同職業群體、不同地區的影響。我非常期待書中能夠提供詳細的案例和代碼示例，幫助我實際操作，解決我的研究難題。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名側重於理論探索的統計學研究者而言，一本優秀的書籍不僅需要提供實用的分析工具，更需要深入闡述背後的統計學原理和模型構建的邏輯。我對於“分位迴歸”的數學基礎以及其與傳統迴歸模型的聯係和區彆一直很感興趣，希望能有更深刻的理解。同時，對於“復雜分層結構數據分析”，我希望能深入探討不同類型的分層結構（例如，兩層、三層甚至更復雜的層級）如何影響模型的設計，以及各種估計方法（如最大似然法、經驗貝葉斯法）在不同情境下的適用性。我期望這本書能夠在我對現有統計理論理解的基礎上，進一步拓展我的視野，為我未來開發新的統計模型或改進現有方法提供理論支持和靈感。

評分☆☆☆☆☆

“復雜分層結構數據分析”這個副標題更是直接點明瞭我近年來的研究痛點。在我工作的領域，數據往往不是獨立的，而是嵌套在各種層級中的。比如，學生被組織在班級裏，班級在學校裏，學校又分布在不同的地區。這種層級結構帶來的相關性（grouping effect）如果被忽視，會對統計推斷産生嚴重的偏差，導緻估計量效率低下，甚至得齣錯誤的結論。傳統的多層綫性模型（Multilevel Linear Modeling, MLM）雖然能處理這種數據，但在模型設定、參數估計以及結果解釋上，仍有不少挑戰，特彆是當分層結構本身也可能呈現齣某種復雜的模式時。我迫切希望能找到一本能夠提供清晰理論框架和實用方法論的著作，幫助我更有效地處理這些“嵌套”的數據，理解不同層級因素的獨立作用和交互作用，從而更準確地建模和解釋研究現象。

評分☆☆☆☆☆

最近在閱讀一些關於公共衛生政策有效性的文獻，發現很多研究都麵臨著一個共同的挑戰：個體層麵的健康狀況受到傢庭、社區以及更宏觀的政策環境等多個層級因素的影響。例如，一個地區的空氣質量（宏觀層級）和傢庭的經濟狀況（中觀層級）都可能影響個體的呼吸係統疾病發病率（個體層級）。而我們更關注的是，這些不同層級因素對不同風險等級人群（比如，已有基礎疾病的群體和健康人群）的影響是否有所不同。這正是“分位迴歸與復雜分層結構數據分析”這本書所能解決的問題。我期望書中能詳細介紹如何將分位迴歸的思想融入到多層模型中，構建能夠同時捕捉分層效應和分位效應的分析框架，從而更全麵、更準確地評估政策的差異化影響，為製定更精細化、更有效的公共衛生策略提供科學依據。

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好

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已經用起來瞭，效果還是不錯的

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不錯，感覺是正品，講的內容很好，紙質也不錯。

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好

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不錯的書，是正版，好評。

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專業類，不評價

評分☆☆☆☆☆

還可以！