應用logistic迴歸分析（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 斯科特·梅納德（Scott Menard） 著，吳曉剛 編，李俊秀 譯

圖書標籤:

• Logistic迴歸
• 統計學
• 數據分析
• 生物統計
• 醫學統計
• 迴歸分析
• 統計建模
• SPSS
• R語言
• 第二版

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543226166

版次：2

商品編碼：11902563

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：140

字數：96000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：其他
　　1.《應用logistic迴歸分析》對logistic迴歸模型的解釋十分全麵、翔實。2.本書的討論應用瞭新的計算機軟件。

內容簡介

　　綫性迴歸模型是一個非常有效且重要的數據分析方法。本書全麵解釋瞭logistic迴歸模型的估計、解釋和診斷結果，詳細說明瞭多選項和不排序多分類因變量的問題，並更新瞭現今應用的計算機軟件，深入評論瞭不同的擬閤優度。作者還提齣瞭令人信服的論據去說明R2L的優勢，並增加瞭分組數據、預測效率和風險比等新內容。

作者簡介

　　斯科特·梅納德（Scott Menard），美國科羅拉多大學行為科學院副研究員。畢業於康奈爾大學社會學係，並於科羅拉多大學獲社會學博士學位，主要關注於濫用藥物和其他違法行為的追蹤式研究。

目錄

序
第1章 綫性迴歸和應用logistic迴歸模型
第1節 迴歸假設
第2節 非綫性關係和變量轉換
第3節 二分因變量的概率、發生比、優比和logit轉換
第4節 logistic迴歸：導論
第2章 評估logistic迴歸模型的統計概要
第1節 R2，F和誤差平方和
第2節 擬閤優度：GM，R2L和對數似然
第3節 預測效率：λp,τ p,Фp和二項檢驗
第4節 舉例：評估logistic迴歸模式的充足性
第5節 總結：評估logistic迴歸模型
第3章 解釋logistic迴歸係數
第1節 logistic迴歸分析的統計顯著性
第2節 解釋非標準化logistic迴歸係數
第3節 實質意義和標準係數
第4節 指數化係數或發生比數比
第5節 分類預測變量：對比和解釋
第6節 交互作用
第7節 逐步logistic迴歸
第4章 診斷logistic迴歸的介紹
第1節 設定誤差
第2節 共綫性
第3節 數值問題：零格數和完全分離
第4節 殘差分析
第5節 過度分散和過度集中
第6節 Logistic迴歸診斷的規程
第5章 多分類logistic迴歸及其替代方法
第1節 多分類名義因變量
第2節 多分類或多項式定序因變量
第3節 結論
附錄：概率
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

《數據洞察與決策：統計模型在實踐中的應用》（第二版） 前言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、優化策略的核心要素。然而，海量的數據本身並不能直接轉化為有價值的知識。我們需要強大的工具和深刻的理解，纔能從數據中提煉齣規律，預測未來，並指導行動。《數據洞察與決策：統計模型在實踐中的應用》（第二版）正是為瞭填補這一鴻溝而生。本書旨在為讀者提供一套係統而實用的統計建模方法論，幫助您掌握從原始數據到 actionable insights 的完整流程。 相較於第一版，本版在內容上進行瞭全麵更新與深化，更加貼近當前數據科學領域的發展前沿，並融入瞭更多實際案例的分析。我們不僅關注理論的嚴謹性，更強調方法的靈活性和在實際問題中的應用價值。本書將引導您理解各種統計模型的工作原理，掌握選擇和構建最適閤特定問題的模型，並最終能夠有效地解釋模型結果，做齣更明智的決策。 無論您是統計學、計算機科學、經濟學、社會學、醫學、工程學等領域的學生、研究人員，還是在市場營銷、金融、醫療保健、運營管理等行業工作的專業人士，隻要您希望通過數據驅動來提升工作效率和決策質量，本書都將是您不可或缺的參考。我們力求以清晰易懂的語言，配以翔實的實例，讓統計模型的應用不再是高不可攀的理論，而是觸手可及的實踐利器。 第一部分：數據驅動決策的基礎 第一章：數據分析的價值與挑戰 本章將首先探討數據分析在現代社會中的關鍵作用，從商業決策到科學研究，數據分析正以前所未有的方式改變著世界。我們將介紹數據分析能夠解決的問題類型，例如預測用戶行為、識彆風險、優化資源配置、發現潛在規律等。 接著，我們會深入剖析數據分析過程中可能遇到的挑戰，包括數據質量問題（缺失值、異常值、不一緻性）、數據量過大帶來的計算壓力、模型選擇的復雜性、結果的解釋性以及倫理和隱私等問題。理解這些挑戰是成功進行數據分析的前提。 第二章：理解你的數據：探索性數據分析（EDA） 在應用任何統計模型之前，深入理解數據是必不可少的第一步。本章將重點介紹探索性數據分析（EDA）的技術和方法。我們將學習如何使用描述性統計量（均值、中位數、標準差、方差、百分位數等）來概括數據的基本特徵。 同時，我們將詳細講解各種可視化工具，如直方圖、箱綫圖、散點圖、熱力圖、成對散點圖矩陣等，如何幫助我們發現數據的分布特徵、變量之間的關係、潛在的模式以及異常值。EDA 不僅僅是製作圖錶，更重要的是通過觀察和思考，形成對數據的初步認知，從而指導後續的模型選擇和構建。 第三章：變量的度量與準備 數據分析的質量很大程度上取決於輸入數據的質量和類型。本章將詳細講解不同類型的變量（連續變量、離散變量、分類變量、有序變量）及其相應的度量方式。 我們將重點介紹數據預處理的關鍵步驟，包括： 缺失值處理： 討論不同的填充策略（均值填充、中位數填充、眾數填充、插值法、基於模型的預測填充）及其適用場景。 異常值檢測與處理： 介紹多種檢測方法（箱綫圖、Z-score、IQR 等）以及處理異常值的方法（刪除、轉換、視為特殊值）。 特徵縮放： 講解標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）的原理和作用，以及它們對某些模型性能的影響。 分類變量編碼： 詳細介紹獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、有序編碼（Ordinal Encoding）等方法，以及如何根據變量性質選擇閤適的編碼方式。 第二部分：核心統計模型與應用 第四章：綫性迴歸模型：理解關係與預測 綫性迴歸是統計建模中最基礎也最強大的工具之一。本章將深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。我們將從模型的基本假設入手，如綫性關係、誤差獨立性、誤差同方差性、誤差正態性等。 模型構建與估計： 介紹最小二乘法（OLS）的原理，以及如何通過它來估計迴歸係數。 模型評估： 講解如何使用 R-squared、調整 R-squared、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等指標來評估模型的擬閤優度。 推斷性分析： 學習如何進行係數的顯著性檢驗（t 檢驗），以及如何解釋置信區間。 模型診斷： 探討殘差分析的重要性，包括檢查殘差的正態性、獨立性和同方差性，以及識彆潛在的異方差性、多重共綫性等問題。 模型改進： 介紹特徵選擇、多項式迴歸、交互項等提高模型性能的策略。 第五章：廣義綫性模型（GLMs）：超越綫性限製 現實世界中的許多問題並不總是符閤嚴格的綫性關係，或者因變量的分布並非正態。廣義綫性模型（GLMs）提供瞭一個靈活的框架來處理這些情況。本章將重點介紹 GLMs 的核心概念。 連接函數（Link Function）： 講解不同連接函數（如恒等函數、對數函數、Logit 函數）的作用，以及它們如何將預測變量與因變量的均值聯係起來。 誤差分布（Error Distribution）： 介紹 GLMs 支持的多種概率分布，如正態分布、泊鬆分布、二項分布、伽馬分布等。 模型構建與解釋： 通過具體案例，展示如何構建和解釋不同類型的 GLMs，例如泊鬆迴歸用於計數數據，伽馬迴歸用於正偏態連續數據。 第六章：分類模型：預測離散結果 許多預測任務的目標是分類，即預測一個觀察值屬於哪個類彆。本章將聚焦於用於分類任務的核心統計模型。 邏輯斯蒂迴歸（Logistic Regression）的深入解析： （此處省略與書中原書名重復的“應用logistic迴歸分析”的介紹，而是側重於通用邏輯斯蒂迴歸的原理和應用）。我們將詳細講解邏輯斯蒂迴歸模型，包括其基於 Logit 連接函數的原理，以及如何計算和解釋概率。我們會深入探討其模型評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數、ROC 麯綫和 AUC 值。本章還將討論過擬閤和欠擬閤的現象，以及正則化技術（L1, L2）在邏輯斯蒂迴歸中的應用。 支持嚮量機（SVM）： 介紹 SVM 的基本原理，包括最大化間隔的思想，以及核函數的應用（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核）。我們將討論 SVM 在二分類和多分類問題中的應用。 決策樹（Decision Trees）： 講解決策樹的構建過程，包括節點分裂的準則（如基尼不純度、信息增益）。我們將分析決策樹的優點（易於解釋）和缺點（容易過擬閤）。 集成學習方法簡介： 簡要介紹隨機森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting）等集成方法，它們通過組閤多個弱學習器來構建更強大的預測模型。 第七章：時間序列分析：理解和預測隨時間變化的數據 時間序列數據在金融、經濟、氣象、銷售等領域普遍存在。本章將介紹時間序列分析的基本概念和方法。 時間序列的分解： 學習如何將時間序列分解為趨勢、季節性和隨機波動。 平穩性： 理解平穩性對時間序列模型的重要性，以及如何檢驗和處理非平穩序列（差分）。 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自迴歸移動平均模型（ARMA）和自迴歸積分移動平均模型（ARIMA）： 詳細講解這些經典時間序列模型的原理、模型定階（ACF, PACF 圖）以及模型應用。 季節性時間序列模型： 介紹 SARIMA 模型以處理具有季節性模式的時間序列。 模型評估與預測： 講解如何評估時間序列模型的性能，如預測精度指標（MSE, MAE）以及如何進行未來預測。 第三部分：高級模型與實際應用 第八章：模型選擇、驗證與優化 在本章中，我們將重點關注如何在眾多模型中做齣最佳選擇，並確保模型的泛化能力。 交叉驗證（Cross-Validation）： 詳細講解 K 摺交叉驗證、留一法交叉驗證等技術，以及它們在評估模型性能和防止過擬閤中的作用。 正則化技術： 深入探討 L1 和 L2 正則化在防止過擬閤、進行特徵選擇中的作用，特彆是對於高維數據。 模型性能度量： 總結和對比不同模型類型（迴歸、分類）的常用評估指標，強調根據具體業務場景選擇閤適的指標。 模型調參（Hyperparameter Tuning）： 介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等技術，以找到模型的最佳超參數組閤。 第九章：模型解釋性與可解釋AI（XAI） 在許多領域，模型的可解釋性與預測準確性同等重要，甚至更為關鍵。本章將探討如何理解和解釋統計模型的輸齣，以及現代可解釋AI技術。 模型係數的解釋： 如何從迴歸係數、邏輯斯蒂迴歸的 odds ratio 中提取有意義的信息。 特徵重要性： 介紹如何從樹模型、集成模型中評估特徵的重要性。 SHAP（SHapley Additive exPlanations）和 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）： 介紹這些先進的可解釋AI工具，如何幫助我們理解復雜模型的預測邏輯，即使是“黑箱”模型。 模型解釋在不同領域的應用： 如在金融風控、醫療診斷、客戶行為分析等場景下，模型解釋的重要性。 第十章：案例研究與實踐 本章將通過一係列精心挑選的實際案例，將本書所介紹的統計模型和方法融會貫通，展示它們在解決真實世界問題中的強大能力。 案例一：客戶流失預測： 使用邏輯斯蒂迴歸和決策樹，結閤特徵工程和模型評估，預測哪些客戶可能流失，並分析流失原因。 案例二：房價預測： 應用多元綫性迴歸和正則化技術，構建能夠準確預測房價的模型，並解釋影響房價的關鍵因素。 案例三：銷售額預測： 利用時間序列模型（ARIMA）或迴歸模型，預測未來的銷售趨勢，並識彆季節性影響。 案例四：信用風險評估： 構建邏輯斯蒂迴歸或 SVM 模型，評估申請人的信用風險。 案例五：文本情感分析： （可選，若內容涉及）介紹如何將文本數據轉化為數值特徵，並使用分類模型進行情感分析。 第十一章：倫理、偏見與負責任的數據科學 隨著數據科學應用的日益廣泛，倫理問題和潛在的偏見也日益受到關注。本章將探討這些重要議題。 數據偏見與算法歧視： 分析數據收集、標注、模型構建過程中可能産生的偏見，以及它們對不同群體造成的負麵影響。 公平性度量： 介紹常用的公平性指標，如均等機會、均等化賠率等。 隱私保護： 討論在數據分析和模型部署中保護個人隱私的方法，如差分隱私。 負責任的AI實踐： 強調透明度、可解釋性、可審計性和問責製在負責任的數據科學中的重要性。 附錄 常用統計軟件（如 R、Python）的基本操作指南。 重要統計概念的術語錶。 進一步閱讀的參考書目。 結語 《數據洞察與決策：統計模型在實踐中的應用》（第二版）的目標是賦能讀者，讓您能夠自信地運用統計模型來解決復雜問題，從數據中發現價值，並做齣更明智、更具影響力的決策。我們相信，通過係統學習和勤加練習，您將能夠駕馭數據，成為真正的數據驅動型人纔。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來概括這本書的價值，那就是“全麵且深刻”。它成功地在理論的嚴謹性和實踐的靈活性之間找到瞭一個完美的平衡點。我曾經在處理一個二分類預測任務時遇到瞭瓶頸，嘗試瞭多種方法效果都不理想。在翻閱這本書後，我藉鑒瞭其中關於“特徵工程中分類變量處理”的特定章節，特彆是關於序數變量如何轉化為連續變量的討論，這給瞭我全新的思路。最終，通過應用書中的建議，我對現有特徵進行瞭重構，模型的AUC值有瞭顯著提升。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的統計顧問，它教會的不僅僅是“如何計算”，更是“如何思考”——在麵對不確定性時，如何構建一個穩健、可信賴的分析框架。對於希望將數據科學技能提升到專業水準的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人眼前一亮，它的內容深度和廣度都遠超我的預期。作為一個對數據分析有一定基礎的讀者，我一直在尋找一本既能深入淺齣地講解理論，又能提供詳實案例的工具書。這本書恰好滿足瞭我的需求。作者在講解核心概念時，采用瞭非常直觀的類比和生動的比喻，這使得那些原本枯燥的數學公式和統計學原理變得易於理解和消化。特彆是關於模型假設和診斷的部分，作者的處理方式非常細膩，不僅指齣瞭常見的誤區，還提供瞭具體的排查步驟和修正方法，這對於實際應用中的調試工作極有幫助。而且，書中對於不同應用場景下的模型選擇和參數解釋，都有獨到的見解，讓我對logistic迴歸的理解從“會用”提升到瞭“精通”的層麵。整體來看，這是一本非常紮實、可操作性極強的參考書，強烈推薦給所有希望提升建模技能的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也值得稱贊。在閱讀技術書籍時，清晰的圖錶和準確的公式是至關重要的，這本書在這方麵做得非常齣色。無論是復雜的迴歸方程，還是用於展示模型擬閤優度的圖形，都清晰銳利，幾乎沒有齣現任何模糊不清的排版錯誤。我個人對書中對“模型診斷圖形”的講解印象深刻，作者不僅展示瞭標準的殘差圖，還詳細解讀瞭那些“不那麼標準”的圖形所暗示的問題，並給齣瞭對應的處理建議，這比單純照搬教科書上的標準案例要實用得多。閱讀體驗的舒適度直接影響學習效率，這本書無疑提供瞭一種高質量的閱讀體驗，讓我可以心無旁騖地沉浸在統計模型的學習和實踐中。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初對這本書抱持著一絲懷疑，因為市麵上關於統計方法的書籍實在太多瞭，很多都隻是老調重彈，缺乏新意。然而，當我翻閱這本書的目錄和前幾章後，這種疑慮立刻煙消雲散瞭。這本書最讓我稱道的是它對“實際操作”的重視程度。它不僅僅停留在理論的陳述上，而是花瞭大量的篇幅來討論在真實數據集中可能遇到的各種“髒亂差”問題，比如多重共綫性、異常值影響、以及如何選擇閤適的交互項。作者似乎非常瞭解初學者和中級分析師在實際工作中會遇到的痛點，並在關鍵時刻給予瞭精準的“手術刀式”指導。書中的代碼示例非常規範和清晰，無論是R還是Python用戶都能從中受益匪淺，這極大地加速瞭我的學習進程，讓我能夠更快地將學到的知識應用到我的工作項目中去。這絕不是一本隻能放在書架上落灰的“花架子”書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計堪稱一絕，它體現瞭作者深厚的學術功底和卓越的教學智慧。我尤其欣賞它在內容組織上的邏輯性和遞進性。從基礎的概率模型建立，到深入探討懲罰項（如Lasso和Ridge迴歸在廣義綫性模型中的應用延伸），再到復雜的模型解釋和結果可視化，每一個章節的銜接都如行雲流水般自然。對於那些對統計學背景不是特彆自信的讀者，作者設置的“基礎迴顧”環節處理得非常巧妙，它用最精煉的語言幫助讀者快速溫習瞭必要的預備知識，為後續的學習鋪平瞭道路。我特彆喜歡其中關於“模型可解釋性”的章節，它不僅僅停留在R方或P值的討論上，而是深入到瞭商業決策層麵，教你如何用數據講一個引人入勝的故事。這種從技術到業務的升華，是很多同類書籍所欠缺的。

評分☆☆☆☆☆

你的考證女裝啊看著看著你的昆士蘭州明顯看到想看下麵是諾曼底你的耐心耐心

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，非常好

評分☆☆☆☆☆

這個係列的書都不錯，京東快遞員態度很好，贊揚！

評分☆☆☆☆☆

好書，值得閱讀，值得收藏的一套書。

評分☆☆☆☆☆

書寫得簡單有用，值得收藏！

評分☆☆☆☆☆

一本小書，還可以吧。

評分☆☆☆☆☆

還行感覺發的是舊書

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢