理解迴歸假設 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 威廉·D.貝裏 著，餘珊珊 譯

圖書標籤:

• 迴歸分析
• 統計學
• 假設檢驗
• 綫性模型
• 數據分析
• 統計推斷
• 模型診斷
• 計量經濟學
• 機器學習
• 統計建模

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543227279

版次：1

商品編碼：12071051

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：2017-04-01

用紙：輕型紙

頁數：126

字數：65000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：其他
迴歸分析是社會科學研究中較常見的分析方法，《理解迴歸假設》通過介紹迴歸分析的假設，接著質疑假設，進而提齣新的變量分析方法，最後對迴歸分析中的各變量及其相互關係進行闡述，為讀者提供瞭一套完整的對綫性迴歸分析的認識。因此該書的問世能給社會科學研究者提供更深入的理論指導。

內容簡介

《理解迴歸假設》的目的是描述迴歸假設，並在某種程度上幫助讀者理解如何考察假設是否能夠與一個具體的研究相適應。《理解迴歸假設》以對標準多元迴歸假設的迴顧作為開頭，因為這些知識通常會齣現在計量經濟學或者迴歸分析的課本中。然後，本書引入瞭一個貫穿本書的具體案例——一個關於體重的決定因素的模型。最後，本書迴到迴歸假設，考察瞭每一個假設的實際意義，並強調瞭研究者如何評估每一個假設是否符閤實際研究的需要。

作者簡介

威廉·D.貝裏（William D.Berry），曾於美國佛羅裏達州立大學和肯塔基大學講授統計學和研究方法，現為佛羅裏達州立大學政治科學係教授。其主要研究領域是公共政策和美國政策。他已經在學術期刊上發錶瞭大量論文，還參與撰寫瞭《理解美國政府的成長：對戰後時期的經驗研究》（Praeger，1987）以及《實用多元迴歸》（Sage，1985），同時也是《非遞歸因果模型》（Nonrecursive Causal Models）（Sage，1984）一書的作者。

目錄

序
第1章 簡介
第2章 迴歸假設的正式描述
第1節 迴歸分析概述
第2節 誤差項的作用
第3節 其他迴歸假設
第3章 “體重”的案例
第4章 如何得到滿意的迴歸假設結果
第5章 迴歸假設的實質意義
第1節 從橫截麵迴歸中得齣動態的解釋
第2節 假設：缺乏完全多重共綫性
第3節 假設：誤差項與每個自變量都沒有相關關係
第4節 設定誤差：使用錯誤的自變量
第5節 均值的誤差項為零的假設
第6節 對於測量層次的假設
第7節 無測量誤差的假設
第8節 綫性和可疊加性的假設
第9節 同方差和缺乏自相關假設
第6章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　在任何迴歸分析被運用到社會科學研究中的時候，無數的假設總是被要麼明確，要麼含蓄地提齣 。社會科學的定量研究已經非常流行，以至於幾乎所有的二年級研究生都能夠背誦一長串標準迴歸假設。然而盡管學生們經常死記硬背這些假設，卻不能夠理解其中“真正的含義”。多年來，我常常與研究生們針對他們的研究交換意見。而下文中所齣現的屢見不鮮的場景正是讓我決定撰寫本書的原因：

　　教授：在你的模型中，你對異方差性這個概念還有問題嗎（或者對任何其他的概念——設定殘差、測量誤差、自相關、非綫性等等）？
　　學生：我不知道。
　　教授： 那麼，異方差性指的是什麼？
　　學生（自信地）：誤差項的變化不是恒定的。
　　教授：好的。你的因變量是個人在慈善事業上的支齣（或者任何其他變量）。你考慮瞭以下的自變量……在你的案例裏麵，如何解釋誤差項是異方差的？
　　學生（有點不自信瞭）：對於不同的觀測值，誤差項的變異會有不同的取值。
　　教授：告訴我這對於你的模型而言實質上意味著什麼。你怎麼解釋慈善支齣，你的模型中的自變量，其他影響慈善支齣但沒有包含在你的模型中的因素，以及所有這些變量是如何聯係起來的？
　　學生（意識到自己知識上的一些漏洞被發現瞭）： 我真的不知道。

　　因此，盡管很多社會科學傢能夠自信地“不費吹灰之力地快速說齣”一長串多元迴歸分析的假設 （沒有設定殘差，沒有測量誤差，缺乏自相關等等）。也許他們能夠說齣這些迴歸假設的標準定義，但是常常缺乏對這些假設實質含義的深刻理解。如果我們對這些假設的理解僅僅局限於對定義的死記硬背，我們就無法把這些假設運用到具體問題的分析中瞭，這就相當於我們根本沒有完全理解這些假設一樣。
　　寫作這本專題論著的目的是描述迴歸假設，並在某種程度上鼓勵學生們從死記硬背中解脫齣來，轉而去理解如何考察假設是否能夠與一個具體的研究相適應。我們的討論僅限於迴歸方法，因為迴歸在社會科學方法論中占據瞭主導的地位，盡管也可以對其他的經驗研究技術寫作齣類似的著作。如果社會科學傢們能夠去仔細地考慮迴歸假設是否真正符閤實際應用中的案例，而不是遇見什麼問題都用迴歸方法來解決，那麼當運用其他研究技術的時候，他們能夠更加自如地把握。
　　我以對標準多元迴歸假設的迴顧作為開頭，因為這些知識通常會齣現在計量經濟學或者迴歸分析的課本中 。如果你不能理解這些假設的意義和重要性，不要擔心 。（如果你確實能夠全部理解所有這些假設，那麼你其實沒有必要閱讀本書！）接下來，我會引入一個貫穿本書的具體案例，具體而言，這是一個關於體重的決定因素的模型。我選取這個案例是因為這裏所涉及到的人體的體重是與我們所有人都有關的話題——如果不考慮我們各自的興趣——這樣我們對此會有閤理的直覺。最後，我迴到迴歸假設，考察每一個假設的實際意義，並強調研究者如何評估每一個假設是否符閤實際研究的需要。
　　……

前言/序言

　　迴歸分析是社會科學研究中最基本的工具，至少對於非經驗主義者而言是這樣的。然而，盡管它是一件最常用的工具，它同樣有可能是最容易被濫用的。每位一年級的研究生都會快速地學習構造最基本的多元迴歸模型、我們假設政治學傢Betty Brown利用如下最小二乘估計模型（OLS）估計美國50個州的福利花費情況。
　　Brown教授可能會總結到，民主黨的議席每增加1%，福利花費的期望值就會增加87.10美元（當城市化水平保持恒定時）。那麼這一對X1效果的估計到底有多好呢？更確切的說，這是最好的綫性無偏估計（BLUE）嗎？如果答案是肯定的，那麼這一估計模型就能夠與真實的世界聯係起來。否則，這一估計模型隻是那些留連在鉛筆和草稿紙上的平麵。
　　顯然，我們應該去尋找能夠達到最佳無偏估計（BLUE）標準的估計模型。這是我們學習迴歸假設的原因。Berry教授非常嚴謹地定義瞭每一個假設，並且闡述瞭它們的實質意義。這種優美的文字描述搭配精選的圖形和通俗易懂的證明使得那些難懂的問題，比如測量、設定、多重共綫性、異方差性以及自相關，都變得平易近人。而本書中的案例和數據也安排得很有條理，模型中的一個變量更能廣泛地吸引人們的興趣——體重。
　　理解迴歸假設可以讓研究人員看到自己的弱點，同時也能夠使他們更好地駕馭迴歸分析以得到更有效的估計。當然，沒有這種理解，就無法邁開通往構建模型的步伐。盡管目前在叢書中已經有多本著作涉及到迴歸分析這一話題（《應用迴歸》，Lewis-Beck著，第22冊；《迴歸分析的解釋和應用》，Achen著，第29冊；《實用多元迴歸》，Berry和Feldman閤著，第50冊；《隨機參數迴歸模型》，Newbold和Bos閤著，第51冊；《理解迴歸分析》，Sjoquist和Stephan閤著，第57冊；《多元迴歸中的交互影響》，Turisi和Wan閤著，第72冊；《迴歸診斷》，Fox著，第79冊），但是還沒有人專門研究迴歸假設。那麼Berry教授的貢獻恰好能填補這一空白。

統計模型的基石：解構迴歸分析中的關鍵假設 迴歸分析，作為一種強大且廣泛應用的統計工具，為我們理解變量之間的關係提供瞭深刻的洞察。從經濟學中預測消費者行為，到醫學研究中評估藥物療效，再到工程領域分析材料強度，迴歸模型的身影無處不在。然而，這些模型並非憑空運作，它們的準確性和可靠性，很大程度上依賴於一係列隱秘但至關重要的“假設”。本書《理解迴歸假設》旨在剝離迴歸模型外層華麗的統計公式，深入剖析支撐其有效性的那些基本前提。我們將一起踏上一段探索之旅，揭示這些假設為何重要，它們在實際應用中可能麵臨的挑戰，以及如何識彆和應對模型可能齣現的“不守規矩”。 為何迴歸假設如此關鍵？ 想象一下，你正在構建一座精密的橋梁。工程師們在設計時會考慮各種因素：材料的強度、地基的穩定性、風力荷載等等。如果其中任何一個關鍵的前提沒有被充分考慮或被錯誤評估，橋梁的穩固性和安全性都會受到威脅，甚至可能導緻災難性的後果。 迴歸分析同樣如此。當我們使用迴歸模型來預測一個變量（因變量）如何隨一個或多個其他變量（自變量）的變化而變化時，我們實際上是在假設數據遵循著一定的“行為模式”。這些模式，正是迴歸假設所要描述的。如果這些假設不成立，那麼我們通過模型得齣的結論——比如變量之間的關係強度、預測的數值、或者假設檢驗的結果——都可能是不準確的，甚至是誤導性的。 例如，如果我們假設誤差項（即模型未能解釋的隨機變異）是獨立分布的，但實際上它們之間存在著強烈的關聯（例如，時間序列數據中的自相關），那麼我們計算齣的標準誤可能會被低估，導緻我們錯誤地認為某些變量具有統計學上的顯著性，而實際上它們並沒有。又比如，如果我們假設誤差項的方差是恒定的（同方差性），但實際上誤差的波動程度隨著自變量的變化而變化（異方差性），那麼我們的參數估計雖然仍然是無偏的，但不再是最小方差的（即不是最優的），並且置信區間和假設檢驗的結論也會失效。 因此，理解並檢驗迴歸假設，不僅僅是統計學傢的“儀式”，更是任何希望獲得可靠分析結果的研究者和實踐者必須邁齣的關鍵一步。本書將從最核心的假設入手，逐一剖析其含義、重要性以及在實際數據分析中可能遇到的問題。 迴歸分析中的核心假設：逐一拆解 本書將圍繞以下幾個核心迴歸假設展開深入探討： 1. 綫性關係（Linearity）： 這是最直觀的假設。我們假設因變量與自變量之間的關係可以用一條直綫（或在多元迴歸中是超平麵）來近似描述。換句話說，當自變量變化一個單位時，因變量的預期變化是恒定的。 為何重要？ 如果實際關係是非綫性的，而我們強行用綫性模型擬閤，那麼模型將無法捕捉數據的真實模式，導緻預測偏差和不準確的推斷。 如何識彆？ 通過繪製殘差圖（Residual Plots）是最常用的方法。如果殘差圖呈現齣係統性的模式（例如 U 形、倒 U 形或扇形），則錶明綫性假設可能被違反。 如何應對？ 可以考慮引入自變量的高階項（如平方項、立方項），或者使用對數、平方根等變量變換，或者采用非綫性迴歸模型。 2. 誤差項的獨立性（Independence of Errors）： 這個假設要求模型中殘差（即觀測值與模型預測值之間的差異）之間不存在係統性的關聯。 為何重要？ 尤其是在處理時間序列數據或具有空間結構的數據時，違反獨立性假設（例如自相關、空間相關）會導緻標準誤被低估，使得 p 值過小，從而錯誤地拒絕原假設，得齣變量顯著的結論。 如何識彆？ 對於時間序列數據，可以使用 Durbin-Watson 檢驗或繪製殘差圖來檢查自相關。對於麵闆數據或空間數據，則需要更專業的檢驗方法。 如何應對？ 可以通過引入滯後變量、使用時間序列模型（如 ARIMA）、或采用廣義最小二乘法 (GLS) 等方法來處理。 3. 誤差項的同方差性（Homoscedasticity）： 這個假設要求誤差項的方差在所有自變量的取值水平上是恒定的。也就是說，模型對數據的擬閤程度在整個數據範圍內是穩定的。 為何重要？ 如果存在異方差性，雖然參數估計仍然是無偏的，但它們不再是最佳（最小方差）的。更重要的是，基於這些估計量計算齣的標準誤、置信區間和 p 值將是錯誤的，導緻假設檢驗的結論不可靠。 如何識彆？ 最常見的方法是繪製殘差圖。如果殘差的散布範圍隨著自變量的增加而增大或減小（呈現扇形或漏鬥形），則錶明存在異方差性。Breusch-Pagan 檢驗或 White 檢驗也可以用於正式檢驗。 如何應對？ 可以考慮對因變量或自變量進行變量變換（如取對數），或者使用加權最小二乘法 (WLS) 來調整方差不均的問題，或者使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）。 4. 誤差項的正態分布（Normality of Errors）： 這個假設要求模型中的殘差服從正態分布，且均值為零。 為何重要？ 在樣本量較小的情況下，誤差項的正態性是保證參數估計量具有良好統計性質（如無偏性、有效性）以及進行精確假設檢驗（如 t 檢驗、F 檢驗）和構建準確置信區間的關鍵前提。 如何識彆？ 可以通過繪製殘差的直方圖、Q-Q 圖（Quantile-Quantile Plot）來直觀檢查。此外，還可以進行統計檢驗，如 Shapiro-Wilk 檢驗。 如何應對？ 如果殘差明顯偏離正態分布，可以嘗試對因變量或自變量進行變量變換。在樣本量足夠大時（通常遵循中心極限定理），參數估計量本身的分布會趨於正態，對小樣本下的正態性要求會相對寬鬆。 5. 無多重共綫性（No Multicollinearity）： 在多元迴歸中，這個假設要求自變量之間不存在高度綫性相關。 為何重要？ 如果自變量之間存在嚴重的多重共綫性，會使得模型對每個自變量獨立貢獻的解釋能力難以區分，導緻參數估計值的方差增大，模型變得不穩定，參數估計值變得非常敏感，即使微小的樣本變化也可能導緻參數估計值的大幅波動，從而難以解釋每個自變量對因變量的真實影響。 如何識彆？ 可以計算自變量之間的相關係數矩陣，但更準確的方法是計算方差膨脹因子（Variance Inflation Factor, VIF）。VIF 值大於 5 或 10 通常被認為是存在多重共綫性。 如何應對？ 可以考慮移除高度相關的自變量，或者將它們閤並（例如，構建指數），或者使用主成分迴歸（PCR）或嶺迴歸（Ridge Regression）等正則化方法。 超越理論：迴歸假設的實踐意義 本書不僅僅停留在對每一個假設的抽象定義和理論解釋。我們更注重將這些概念落地，探討它們在真實世界數據分析中的實際意義。 數據準備與探索性分析（EDA）： 在開始構建迴歸模型之前，充分的 EDA 是至關重要的。我們將演示如何通過可視化手段（散點圖、殘差圖、直方圖等）來初步評估迴歸假設的閤理性。 模型診斷與評估： 即使模型初步建立，也需要進行嚴格的診斷。我們將介紹各種統計檢驗和圖示方法，幫助讀者判斷模型是否滿足假設。 問題根源分析： 當假設被違反時，本書將引導讀者思考可能的原因。是數據本身的特性？是變量選擇不當？還是模型設定錯誤？ 解決方案與策略： 針對不同的假設違反情況，我們將提供一係列實用的解決方案和策略，包括變量變換、模型重構、使用穩健方法等。 案例研究與代碼演示： 為瞭讓讀者更直觀地理解，本書將穿插實際的案例研究，並提供常用統計軟件（如 R、Python）的代碼示例，展示如何進行假設檢驗和模型修正。 本書的目標讀者 無論您是統計學專業的學生，還是數據科學傢、市場分析師、經濟學傢、社會科學傢，或者任何需要利用迴歸模型進行數據分析的專業人士，本書都將為您提供一套清晰、係統且實用的方法論，幫助您更自信、更準確地運用迴歸分析。 通過深入理解並恰當處理迴歸分析中的關鍵假設，您將能夠： 建立更可靠的模型： 避免基於錯誤前提得齣的錯誤結論。 做齣更明智的決策： 確保您的分析結果能夠真正指導實踐。 提升分析能力： 成為一名更專業的統計建模者。 迴歸分析的強大之處在於它能夠揭示數據背後的規律，而迴歸假設則是守護這份規律的基石。本書《理解迴歸假設》將成為您穩固這塊基石、掌握統計建模精髓的得力助手。讓我們一同踏上這場嚴謹而富有啓發性的探索之旅吧。

評分☆☆☆☆☆

這本《理解迴歸假設》的導讀，初讀起來像是一次深入的智力探險，作者的敘事方式極具煽動性，總能在我以為自己抓住瞭某個核心概念時，又巧妙地將視角拉嚮更深層次的哲學思辨。它不是那種教科書式的平鋪直敘，更像是與一位飽學之士在壁爐邊進行的對話。例如，書中對於“誤差項的獨立同分布”的探討，並沒有僅僅停留在數學公式的推導上，而是花瞭大量的篇幅去剖析，在現實世界的復雜係統中，我們如何定義和衡量這種“純粹的隨機性”。作者甚至引入瞭大量的經濟學案例，去論證當模型假設被輕微違反時，那些看似微不足道的偏差是如何在長期預測中纍積成災難性的後果。我特彆欣賞作者那種不滿足於錶象的態度，他似乎在挑戰讀者去質疑統計學本身作為一門科學的局限性，迫使我們去思考，我們所建立的模型，究竟是在描述世界，還是僅僅在用我們能理解的語言去“馴服”世界。整本書讀下來，我感覺自己對“理解”這個詞匯有瞭全新的認識，它不再是簡單的知識獲取，而是一種持續的、帶有批判性的審視過程。這種對細節的執著和對宏觀視野的把控，使得這本書的閱讀體驗充滿瞭層次感，每次翻閱都能發現新的光亮。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書後，我體驗到一種近乎醍醐灌頂的清爽感，尤其是在那些關於多重共綫性和異方差性的章節。過去，我總覺得這些概念是統計軟件跑齣來的一堆警報，需要機械地去處理，但這本書卻賦予瞭它們生命和意義。作者的筆觸極其細膩，他沒有直接給齣“如何修正”的萬能公式，而是花瞭大量篇幅去描繪這些問題在真實數據中“是如何誕生”的，比如，在分析氣候變化數據時，時間序列本身的內在相關性是如何潛移默化地侵蝕模型的有效性的。他用一種非常散文化的語言，將那些枯燥的統計術語，轉化成瞭關於係統反饋和信息冗餘的生動故事。我印象最深的是關於模型設定誤差的討論，作者似乎在暗示，我們對世界的認知越復雜，我們構建的模型就越有可能錯過那個最根本的驅動力。這種從工程學思維到人文關懷的過渡，讓這本書的厚度遠遠超過瞭它的頁碼。它成功地將一個技術性的主題，提升到瞭哲學和方法論的高度，讓人在閤上書本後，還會反復咀嚼那些關於“選擇”與“局限”的深刻見解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它對“不確定性”的處理方式，它沒有試圖將世界簡化成一個可以被完美預測的機器，而是將不確定性本身視為研究對象。我特彆欣賞作者在討論模型穩健性時的那種近乎苛刻的要求，他不斷地追問：“如果數據源稍微變動，如果某個極端值被納入或排除，我們的結論還能站得住腳嗎？”這種“壓力測試”的方法，極大地提升瞭我對任何統計結果的警惕性。書中對異方差問題的論述，不是簡單地介紹加權最小二乘法，而是探討瞭異方差性如何反映瞭現實係統中不同觀測值所承載的信息量和可靠性的本質差異。讀完後，我感覺自己不再是那個被統計結果牽著鼻子走的初學者，而更像是一個對數據保持健康懷疑態度的“數據偵探”。這本書的深度，在於它成功地將那些晦澀難懂的統計術語，還原成瞭對世界運行規律的深刻洞察，每一次重讀，都能從中汲取到新的批判性思維的養分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是極其富有張力的，它既有嚴謹的學術腔調，又時不時地流露齣一種文學傢的洞察力。我之所以如此推崇它，是因為它成功地處理瞭統計學領域一個長期存在的難題：如何平衡模型的“簡潔性”與“現實的復雜性”。作者在解釋“正態性假設”時，並未滿足於“大數定律”的敷衍解釋，而是深入挖掘瞭人類認知本身對“均值迴歸”的天然偏好，並將其與統計學上的正態分布做瞭精妙的類比。這種跨學科的融會貫通，讓閱讀過程充滿瞭驚喜。此外，書中對樣本選擇偏差的探討尤其發人深省，它不像其他書籍那樣將之視為一個技術性錯誤，而是將其提升到倫理層麵，質問我們是否有權選擇性地觀察世界，然後用這個有偏見的觀察結果去指導未來的決策。這本書更像是一本關於“如何負責任地觀察世界”的指南，而非單純的統計手冊，它教會我，在每一次運行迴歸模型之前，都需要進行一場深刻的自我反思。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這個習慣於快速得齣結論的研究者來說，無疑是一種挑戰，但也是一種寶貴的“慢閱讀”體驗。它的結構非常獨特，前半部分似乎在為讀者搭建一個堅固的、邏輯自洽的理論框架，而一旦框架搭建完畢，作者就開始係統地、近乎殘忍地去拆解這個框架的薄弱環節。我特彆喜歡作者對“因果推斷”的討論，他並未直接聲稱迴歸模型可以實現因果推斷，而是通過一係列精心設計的思想實驗，展示瞭當我們在缺乏隨機對照實驗（RCT）的理想環境下，如何通過謹慎地滿足各種假設，來無限逼近我們渴望的因果理解。這種謙遜而審慎的態度，與當前很多領域追求“快速齣結果”的浮躁風氣形成瞭鮮明對比。每一次對殘差圖的解讀，都像是一次對自身偏見的深度剖析，作者總能引導你看到那些你原本不想承認的、模型中隱藏的“醜陋真相”。總而言之，這本書的價值在於，它讓你學會瞭如何在已知信息不足的情況下，做齣最有依據的、最負責任的判斷，而不是沉迷於那些看起來完美的R-squared值。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

挺好的一套書，買瞭很多本，每本一個小專題，講的會比較詳細些

評分☆☆☆☆☆

雙十一囤貨，同學推薦看格緻方法係列的書。

評分☆☆☆☆☆

很好，對京東很滿意

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈嗬嗬嗬嗬哈哈哈不要不要的

評分☆☆☆☆☆

價格公道，實用，包裝好。非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

雙十一囤貨，同學推薦看格緻方法係列的書。

評分☆☆☆☆☆

一書一問題，這個係列值得珍藏。