多元廣義綫性模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 理查德·F.哈斯（Richard F. Haase） 著，臧曉露 譯，王佳 校

圖書標籤:

• 多元統計
• 廣義綫性模型
• 迴歸分析
• 統計建模
• 數據分析
• 生物統計
• 醫學統計
• 心理統計
• R語言
• SAS

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543227569

版次：1

商品編碼：12114925

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：2017-07-01

用紙：輕型紙

頁數：276

字數：186000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：其他

　　人類學、社會學、經濟學、政治學、心理學等學科常常需要用到多元迴歸分析，通過此方法來研究變量之間的關係。廣義綫性模型是迴歸模型的一個延伸，是處理定量赫爾定性的變量分析。多元迴歸分析涵蓋瞭所有綫性模型的數據分析係統，包括處理連續變量的分析模型、處理分類變量的模型以及同時處理前兩者的模型。迴歸模型在處理不同類型的預測變量時非常靈活，因此多元廣義綫性模型在很多學科領域都得到瞭廣泛的運用。

內容簡介

　　《多元廣義綫性模型》介紹瞭廣義綫性模型的多元形式，並展示瞭多元廣義綫性模型的幾種應用。首先，作者迴顧瞭一元迴歸分析，然後介紹瞭一些示例樣本數據，並對廣義綫性模型分析的模型識彆進行瞭討論，在此基礎上，作者探討瞭模型參數估計、模型擬閤優度的評價及相應的多元檢驗統計量，以及對模型的假設檢驗，最後介紹瞭多元方法分析的綫性模型解決方法和典型相關分析。

作者簡介

　　理查德?F.哈斯（Richard F. Haase），美國紐約州立大學奧爾巴尼分校教育學院心理谘詢部榮譽教授、研究教授，以及公共衛生學院健康與環境研究所的研究員。先後在馬薩諸塞大學阿默斯特分校、得州理工大學和紐約州立大學奧爾巴尼分校教授研究方法、統計學和數據分析。研究興趣集中在研究方法、一元和多元統計學。

目錄

一元廣義綫性模型的簡介與迴顧
一元綫性模型分析迴顧
識彆一元迴歸模型
模型的參數估計
證實最小二乘估計的有效性所需要的假設
分解平方和以及定義擬閤優度的測量
全模型、限製模型以及半偏相關係數的平方
迴歸係數和判定係數的假設檢驗
廣義綫性假設檢驗
模型整體假設 β_1= β_2= β_3=0 和 ρ_(Y?X_1 X_2 X_3)^2 的檢驗
用廣義綫性檢驗方法評估X1, X2和 X3 的單獨貢獻
用廣義綫性檢驗檢驗更為復雜的假設
從一元到多元廣義綫性模型的一般化
多元廣義綫性模型的結構識彆
模型的數學識彆
定義預測變量和標準變量的實質作用
示例數據和模型識彆
廣義多元綫性模型的參數估計
例1：性格特徵與成功的工作申請
用標準得分的形式估計多元綫性模型中的參數
例2：多氯聯苯——心血管疾病的風險因素：認知功能數據
對多元綫性模型分析的電腦程序的一個說明
本章小結與迴顧
多元SSCP分解、關聯強度的測量和檢驗統計量
在多元廣義綫性模型中SSCP的分解
例1：性格與工作申請
例2：PCB 數據
SSCP 矩陣的進一步分解：全模型、限製模型以及定義Q_H
一些關聯強度的多元測度的概念定義
一個不對稱的R^2的多元測度——Hooper跡相關係數平方
例子：性格數據和PCB數據中Hooper’s r ?^2
一元和多元R^2之間的關係和它們的檢驗統計量
Pillai跡 V和相應的關聯強度測度R_V^2
Wilks’ Λ 及其關聯強度測度
Hotelling跡 Τ及其關聯強度測度R_Τ^2
Roy最大特徵根及其關聯強度度量r_(C_max)^2
通過一元迴歸模型建立Pillai跡V和Wilks’Λ
多元廣義綫性模型中的假設檢驗
多元廣義綫性檢驗
多元檢驗統計量及其近似F檢驗
對Pillai跡V的近似F檢驗
Wilks’Λ的近似F檢驗
Hotelling跡Τ的近似F檢驗
Roy最大特徵根θ的近似F檢驗
對一個或一組預測變量的廣義綫性檢驗
對一個預測變量的多元假設檢驗：性格數據
一個預測變量的多元假設檢驗：PCB數據
一組預測變量的多元假設檢驗和其他復雜假設
檢驗其他的復雜的多元假設
適用於所有多元綫性模型分析的假設
編碼設計矩陣和方差模型的多元分析
變量和嚮量的差異
用編碼嚮量來錶示一個分類變量
通過廣義綫性檢驗來檢驗MANOVA 假設
分解SSCP矩陣和MANOVA裏的假設檢驗
身材估計數據的單項MANOVA
更高階的MANOVA設計：對身材估計數據的一個2 x 3階MANOVA
關於MANOVA分析假設的備注
多元綫性模型的特徵值求解：典型相關係數和多元檢驗統計量
典型相關係數的概念定義
2 x 2相關係數矩陣的特徵值
R_((2x2) )的特徵嚮量
R_YY^(-1) R_YX R_XX^(-1) R_XY的特徵值
特徵值、典型相關係數的平方和四個多元檢驗統計量
R_YY^(-1) R_YX R_XX^(-1) R_XY的典型相關係數的平方的特徵嚮量
檢驗典型相關係數和典型係數上的進一步假設
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　在這些數據中，我們無法拒絕AxB 交互作用的H_0。我們沒有足夠的證據說明性彆差異在三個地理聚類分組中不保持恒定。在有交互作用時和沒有交互作用時分彆應該如何處理是一個很復雜的問題。目前針對於這個問題還沒有達成一個共識。很多作者 (例如, Muller & Fetterman, 2002, 第14章) 建議在復雜的ANOVA模型中，應該先檢驗並解釋交互作用，然後再討論因素的主要作用。如果交互作用顯著，我們應該忽略因素的主要作用。而且模型解釋應該主要針對交互作用。同時應該對潛在交互的簡單主要作用做進一步調查。相反，如果交互作用不顯著，我們可以把交互作用從模型中移除。然後對因素的主要作用進行重新估計和解釋。
　　復雜的ANOVA設計中還有一個難點就是設計單元的不平衡，也就是每個單元中的樣本數量不相等。我們這裏用的2 x 3的例子 就是這種情況。單元樣本量不相等會引起因素主要作用間存在相關性。這樣我們模型中的因素就不再相互正交，從而導緻因素的作用也不再像在平衡設計條件下相互獨立。我們可以采取以下幾種方法來解決這個問題，包括 (1)每個作用進行調整後再檢驗因素A,因素B和AxB 的交互作用。具體的調整方式是對模型中其他的主要作用和交互作用進行調整——這就是第三類平方和解法，該解法是對未加權均值進行檢驗，我們已經在這個2 x 3的例子中使用過。第三類解法中每個作用都對其他作用進行調整。 (2) 對模型中的主要作用調整（而不對任何高階項例如AxB的交互做齣調整）後，檢驗主要作用(因素A或者因素B)——這是第二類平方和解法，該方法基於加權平均值，並對單元樣本量不相等做齣瞭調整。 (3) 檢驗第一個主要作用，比方說因素A，但不對其餘模型作用做齣調整。然後對因素A調整後再檢驗下一個主要作用，比方說因素B。接著，對因素A和B都調整後再檢驗 AxB的交互作用。這個想法是按順序對模型中的因素做齣調整。每個作用都對前麵已經檢驗過的作用做齣調整—— 這是第一類平方和解法。該方法需要一個理由或者理論來決定選擇檢驗順序。我們還有第四種解法，該方法適用於在一個或多個單元為空的情況。但不被大部分作者所推薦。關於這四種非正交設計的解法之間區彆的詳細討論請參閱Green et al. (1999)和 Maxwell and Delaney (2004, 第7章)。大部分多元綫性模型分析的統計軟件都默認設置為第三類解法。但如果有必要，用戶可以選擇結果用其他解法輸齣。如果第三種解法的結果由於單元樣本容量的極度不平衡而值得懷疑，第二類解法是最有用的替代選擇。在身材估計數據（錶格6.12）的2 x 3 MANOVA 中，因素A和B的第二類分析需要對比嚮量L_A和 L_B。這兩個嚮量的建立是為瞭根據設計中六個單元不相等的n_ab ，來提供一種加權平均。 具體依據不想的單元樣本量，對對比嚮量加權來獲得第二類平方和的解的方法請參閱 Littell, Stroup and Freund (2002, pp. 198-201)。盡管我們不在這裏展示這個分析，對身材數據的第二類SSCP分析將得到與基於錶格6.12中總結的檢驗相同的結論。大部分用於MANOVA的電腦軟件在估計任意因素模型的參數時，都是用廣義逆完成。而且輸齣結果的形式是依照我們前麵章節中討論的參考單元編碼設計矩陣。用戶可以對任何問題選擇自己偏愛的分析方法(也就是SSCP矩陣的第一類到第四類分解方法)。

前言/序言

　　在社會科學、行為科學以及自然科學中，很少有數據分析技術比多元迴歸分析更為重要。在各個領域，包括人類學(Cardoso & Garcia, 2009)、經濟學(Card, Dobkin & Maestas, 2009)、政治學 (Baek, 2009)、社會學(Arthur, Van Buren & Del Campo, 2009)，以及心理學的各個分支(Ellis, MacDonald, Lincoln, & Cabral, 2008; Pekrun, Elliot, & Maier, 2009)中， 都可見多元迴歸分析的示範性應用。
　　在以上每個領域中，研究者的目的是研究變量之間的關係。用數據擬閤迴歸模型可以使分析者能夠用一個或多個預測變量來解釋一個因變量內的變化。廣義綫性模型是迴歸模型的一個延伸，用來處理定量和定性的變量分析。 眾所周知，多元迴歸分析是一個涵蓋所有綫性模型的數據分析係統 (Cohen, 1968)， 包括瞭處理連續變量的分析模型(經典迴歸分析)、處理分類變量的模型(經典方差分析)，以及同時處理連續和分類預測變量的模型。
　　這些模型共同定義瞭廣義綫性模型。迴歸模型在處理許多不同類型的預測變量方麵是非常靈活的，包括連續變量的交互作用，分類變量的交互作用，以及連續和分類變量的交互作用。 這些組閤提供瞭在更廣泛的範圍內進行分析的可能性，這解釋瞭為什麼這項技術在所有科學領域內，包括從人類學到動物學，都有如此廣泛的運用。
　　本書的目的是介紹廣義綫性模型的多元形式，以及展示它的幾種應用。多元模型的特點是具有不止一個因變量，通過擬閤一個模型來同時分析這些變量。很多多元綫性模型分析的概念和統計學基礎是對一元迴歸分析的直接推廣，我們將在本章中簡單迴顧一元迴歸分析，來為之後的章節做鋪墊。第二章中，我們介紹瞭會一直用到的示例樣本數據，並對廣義綫性模型(GLM) 分析中的第一步--模型識彆--進行討論。第三、四、五章的內容涉及到瞭模型參數的估計，模型擬閤優度的評價及相應的多元檢驗統計量， 以及對模型的假設檢驗。第六章介紹瞭多元方差分析的綫性模型解決方法， 第七章用對典型相關分析的介紹來結束本書。典型相關分析涵蓋瞭之前章節介紹過的所有綫性模型。本文最重要的目的是從一個整閤的視角把所有不同的技術用一個模型框架展現齣來。

《多元廣義綫性模型》：深度解析與前沿應用 在當今數據驅動的時代，統計建模是理解復雜現象、揭示變量間關係以及做齣精準預測的關鍵工具。從經典的綫性迴歸到更具彈性的非綫性模型，統計學傢們不斷探索更強大、更靈活的建模框架，以應對現實世界中日益增長的數據復雜性。而《多元廣義綫性模型》一書，正是站在這一發展浪潮的前沿，為讀者提供瞭一套係統、深入且兼具實踐指導意義的統計建模理論與方法。 本書並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是緻力於引導讀者深入理解多元廣義綫性模型（Multivariate Generalized Linear Models, MGLMs）的精髓，並掌握其在不同領域的前沿應用。它將讀者從對單一響應變量的傳統迴歸分析中解放齣來，帶入到一個能夠同時處理多個相關響應變量，並且能夠靈活適應不同數據分布和連接函數的更廣闊的統計建模世界。 一、 理論基石：構建MGLMs的堅實框架 《多元廣義綫性模型》首先從理論層麵奠定瞭堅實的基礎。與傳統的多元綫性模型（Multivariate Linear Models, MLMs）不同，MGLMs的強大之處在於其對響應變量分布和響應變量之間關係的非綫性處理能力。本書將詳細闡述MGLMs的數學框架，包括： 模型設定與基本構成： 深入剖析MGLMs的數學錶達式，解釋如何將多個響應變量、協變量以及它們之間的潛在結構通過模型聯係起來。我們將詳細講解其組成要素：響應變量的聯閤分布（而非獨立的分布）、綫性預測器（如何將協變量綫性組閤）、連接函數（連接綫性預測器與響應變量的期望）以及方差函數（描述響應變量方差與其期望的關係）。本書將強調，MGLMs的“廣義”體現在其對響應變量分布的極大靈活性，能夠處理泊鬆、二項、負二項、伽馬等多種非正態分布，而“多元”則體現在其能夠同時建模多個響應變量，捕捉它們之間的相互依賴性。 最大似然估計與信息矩陣： 書中將詳細介紹MGLMs參數估計的核心方法——最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。我們將逐步推導估計方程，講解數值優化的迭代過程，並深入探討信息矩陣（Information Matrix）的構造及其在估計量效率和假設檢驗中的重要作用。讀者將理解如何利用梯度下降、牛頓法等優化算法求解復雜的MGLMs模型。 模型診斷與有效性檢驗： 任何統計模型都需要進行嚴格的診斷以評估其擬閤優度和有效性。本書將重點介紹MGLMs特有的模型診斷技術，包括殘差分析（如標準化殘差、皮爾遜殘差、偏差殘差）、影響點分析（如Cook距離、DFFITS）以及模型擬閤度的檢驗（如似然比檢驗、Wald檢驗）。讀者將學會如何通過這些診斷工具識彆模型中的潛在問題，並對模型進行必要的調整。 模型選擇與信息準則： 在眾多可能的MGLMs模型中，如何選擇最適閤數據的模型是一個關鍵問題。本書將介紹AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）等常用的模型選擇準則，並結閤MGLMs的特點，討論如何利用這些準則在模型擬閤度和模型復雜度之間取得平衡。 二、 核心擴展與進階理論 理解瞭MGLMs的基本框架後，本書將進一步拓展到更復雜的模型擴展和理論細節，幫助讀者應對更具挑戰性的實際問題： 結構方程模型（SEM）與MGLMs的聯係： 本書將深入探討MGLMs與結構方程模型（SEM）之間的緊密聯係。理解MGLMs如何能夠被視為一種特殊的SEM，其中潛在變量的構建與觀測變量的測量誤差被巧妙地整閤。這使得MGLMs在處理測量誤差、中介效應和調節效應等復雜關係時具有天然的優勢。 層次化與混閤效應MGLMs： 現實世界的數據往往具有層次結構（如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校），或者存在隨機效應。本書將介紹如何將MGLMs擴展到層次化（Hierarchical）和混閤效應（Mixed-Effects）框架，從而能夠有效地分析分組數據、重復測量數據以及具有個體差異的數據。我們將講解隨機截距、隨機斜率等概念，以及如何構建和解釋這些更復雜的模型。 貝葉斯MGLMs： 隨著計算能力的提升，貝葉斯方法在統計建模中的應用日益廣泛。本書將介紹貝葉斯MGLMs的理論基礎，包括如何設定先驗分布、如何利用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法進行後驗推斷，以及如何解讀貝葉斯分析的結果。貝葉斯MGLMs不僅提供瞭對模型參數的不確定性的更全麵刻畫，還能更靈活地處理模型中的復雜結構。 模型可解釋性與因果推斷： beyond預測，理解變量之間的因果關係也是統計建模的重要目標。本書將探討MGLMs在因果推斷方麵的應用，包括如何通過調整協變量、利用傾嚮得分匹配等方法來近似因果效應。同時，我們將強調如何通過模型的可視化和效應分解來提高模型的可解釋性，讓研究者能夠清晰地理解模型所揭示的機製。 三、 實踐操作與前沿應用 理論與實踐相結閤是本書的核心追求。《多元廣義綫性模型》將通過豐富的案例研究，展示MGLMs在各個領域的強大應用潛力： 生態學與環境科學： 在生態學中，研究者常常需要同時分析多個物種的齣現頻率、數量，並考慮環境因素的影響。MGLMs能夠很好地捕捉物種之間的相互作用、空間自相關等復雜現象。本書將展示如何利用MGLMs分析物種分布模型、群落動態以及生態係統服務評估。 醫學與公共衛生： 在流行病學研究中，研究者可能需要同時分析多種健康指標、風險因素與疾病發生之間的關係。MGLMs可以用於分析多重結局的疾病風險模型、治療效果評估以及公共衛生乾預的效果評估。例如，可以同時建模患者的血壓、血糖和膽固醇水平，並分析其與心血管疾病風險的關係。 經濟學與金融學： 經濟學傢和金融分析師常需要建模多個經濟指標（如GDP、通貨膨脹率、失業率）之間的關係，或者分析多個金融資産的迴報率。MGLMs能夠處理這些具有時間序列特性和相互依賴性的數據，用於宏觀經濟預測、投資組閤優化以及風險管理。 社會科學與市場研究： 在社會科學研究中，研究者可能需要分析個體在多個維度上的態度、行為模式，並探究其背後的社會經濟因素。MGLMs可以用於分析消費者偏好模型、投票行為分析、社會網絡分析等。例如，可以同時建模消費者對不同産品屬性的偏好，並分析人口統計學因素的影響。 生物信息學與基因組學： 隨著高通量測序技術的發展，生物信息學領域産生瞭海量復雜的基因組數據。MGLMs可以用於分析基因錶達的調控網絡、基因型與錶型之間的關係，以及藥物響應的預測。 四、 軟件實現與代碼示例 理論的學習離不開實踐操作。《多元廣義綫性模型》將提供詳細的軟件實現指導，重點介紹在R等主流統計軟件中如何實現MGLMs的建模、擬閤和診斷。本書將提供清晰、可復現的代碼示例，涵蓋從數據預處理、模型構建到結果解讀的完整流程。讀者將能夠親手實踐，將書中的理論知識轉化為解決實際問題的能力。 結語 《多元廣義綫性模型》是一部為那些希望深入理解並掌握高級統計建模技術的讀者量身打造的力作。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更結閤瞭前沿的應用案例和詳實的軟件操作指導。無論您是統計學、數據科學、生物學、醫學、經濟學還是社會科學的研究者，本書都將成為您探索復雜數據世界、揭示深層規律的寶貴夥伴，助力您在各自的研究領域取得突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰操作部分，設計得極其人性化，這一點對於很多希望將理論迅速落地到工作中的讀者來說，簡直是福音。它不是那種隻停留在理論層麵的高談闊論，而是非常細緻地結閤瞭當前主流的統計軟件包（雖然我沒有看到具體的代碼示例，但文字描述的流程感非常強）。作者對模型選擇的討論，尤為精彩。他沒有簡單地推薦AIC或BIC，而是深入比較瞭在不同樣本量和模型復雜性下，這些信息準則的優劣，甚至提到瞭模型收斂性的重要性。我尤其欣賞他對“模型診斷”環節的重視，這往往是許多初級教材會忽略的“黑箱”部分。書中強調瞭對殘差的結構化分析，不僅僅是看獨立性和同方差性，更是要探究殘差是否服從預期的分布形態。這使得讀者在建立模型後，不再是盲目地相信輸齣結果，而是學會瞭像偵探一樣去審視模型的每一個角落，確保模型的可靠性和解釋力的有效性。這種嚴謹的流程，讓人在應用時信心倍增。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我發現作者在講解方法論的演進時，展現齣一種近乎哲學的思辨深度。他沒有簡單地羅列各種模型，比如泊鬆迴歸、負二項迴歸，然後給齣公式。相反，他花瞭大篇幅去探討“為什麼”我們需要這些模型。那種對概率分布特性的深入剖析，比如指數傢族（Exponential Family）的概念，被闡釋得非常清晰，仿佛作者在用最日常的語言，解構那些看似高高在上的數學結構。我記得有一次，我嘗試用一個非常基礎的多元迴歸模型去擬閤一個關於用戶停留時間的日誌數據，結果擬閤效果慘不忍睹，殘差圖像一團亂麻。當時我還不明白問題齣在哪裏，直到讀到關於方差與均值關係（Mean-Variance Relationship）的章節，醍醐灌頂！作者用瞭一種非常精妙的比喻，將方差的“失控”比作是引擎的過度點火，瞬間就讓我明白瞭為什麼我的模型會如此不穩定。這種不僅僅是“教會你如何做”，更是“讓你理解為什麼這樣做是正確的”的教學態度，是這本書最寶貴的財富。它不是一本“食譜”，而是一本讓你成為“大廚”的指南。

評分☆☆☆☆☆

從排版和裝幀來看，這本書顯然是經過瞭精心打磨的。字體選擇非常適中，既保證瞭閱讀的舒適度，又不會讓人覺得過於輕鬆隨便。圖錶的運用恰到好處，它們不是簡單的插圖，而是作為論證鏈條中不可或缺的一環。例如，在解釋廣義綫性模型（GLM）的核心——鏈接函數（Link Function）時，書中通過幾張示意圖清晰地展示瞭，為什麼Logit鏈接函數能夠完美地將概率（0到1之間）映射到整個實數軸上，並維持瞭響應變量的單調性。這種視覺化的解釋，比冗長的數學推導要高效得多。而且，全書的邏輯結構安排得非常流暢，從基礎的概率模型迴顧，到指數族的引入，再到各種特定分布的推廣應用，層層遞進，如同搭積木一般，確保讀者每一步都站穩腳跟，纔能迎接下一步的挑戰。對於需要經常查閱和迴顧的讀者來說，書中的章節劃分和索引設計也顯得非常專業和實用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常有品味，簡約而不失深度，那種沉穩的藍色調一下子就抓住瞭我的眼球，讓人一看就知道這不是一本浮於錶麵的暢銷書，而是需要坐下來靜下心來啃的硬核之作。我原本對這個領域隻有一些零散的概念性瞭解，比如知道迴歸分析是核心，但對於如何處理那些不那麼“乖巧”的數據分布——比如計數數據、比例數據——總是感到迷茫。我翻閱瞭好幾本市麵上的統計教材，它們要麼過於側重理論推導而顯得晦澀難懂，要麼就是過於工具化，隻教你點擊菜單，卻不告訴你背後的原理。這本書的開篇介紹，雖然沒有直接點齣那些復雜模型的名字，但它非常巧妙地用一係列實際生活中的例子，比如産品轉化率的波動、疾病發病率的統計等，構建瞭一個直觀的理解框架：標準綫性模型在麵對非正態殘差時是多麼的脆弱。它成功地激發瞭我探索“超越OLS”的強烈欲望，感覺自己仿佛被一位經驗豐富的老教授領進瞭一個充滿挑戰但又無比迷人的知識迷宮的入口，讓人迫不及待想知道接下來要如何撥開迷霧，真正掌握處理復雜數據分布的“武器”。這種從實際痛點齣發的敘事方式，極大地降低瞭初學者的心理門檻，而不是上來就拋齣一堆希臘字母。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的深度無疑是麵嚮那些希望從“使用者”蛻變為“構建者”的統計愛好者或從業者的。它涵蓋的內容廣度，遠超我的預期，那種“廣義”二字的份量，在後續章節中體現得淋灕盡緻。雖然我尚未深入到介紹的那些更前沿的貝葉斯方法或混閤效應模型的交叉應用部分，但僅就其對核心理論的構建，就已經讓我對傳統統計學的理解提升到瞭一個新的層次。它教會我的，不是如何快速得到一個擬閤優度R方最高的模型，而是如何根據數據的內在結構，去選擇一個最能誠實反映世界真實情況的數學框架。這本書最大的價值在於，它塑造瞭一種批判性的建模思維：永遠質疑你的默認假設，永遠去探索數據背後的真正生成機製。讀完前麵的章節，我感覺自己像是剛學會瞭基礎的加減乘除，但已經看到瞭微積分的大門在嚮我招手，這是一種令人興奮的知識飢渴感。我期待著完全掌握書中的內容後，能去解決那些之前束手無策的復雜建模問題。