屬性數據分析 [An Introduction to Categorical Data Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Alan，Agresti 著，張淑梅，王睿，曾莉 譯，辛濤 校

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• 分類數據
• 迴歸分析
• 統計建模
• 社會科學
• 心理學
• 市場研究
• 統計方法
• R語言

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040247510

版次：1

商品編碼：12251293

包裝：平裝

叢書名： 應用統計學叢書

外文名稱：An Introduction to Categorical Data Analysis

開本：16開

齣版時間：2008-12-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：430000#

內容簡介

　　近年來，針對屬性數據的特殊統計方法的應用日益廣泛，尤其是在生物醫學和社會科學領域。這個現象一定程度上反映瞭過去幾十年裏屬性數據分析方法的發展，同時也反映瞭科學傢和應用統計學傢方法論的日益精湛。如今，絕大多數科學傢和應用統計學傢已經意識到，將針對連續數據的分析方法應用於屬性數據是沒有必要而且通常是不閤適的。
　　《屬性數據分析》展示瞭針對屬性數據*重要的分析方法，概述瞭諸如卡方檢驗等長期占主導地位的方法。除此之外，《屬性數據分析》特彆強調瞭建模技巧，尤其是logistic迴歸。
　　《屬性數據分析》的錶述基於一個較低的技術層麵上，並不要求熟悉如微積分學和矩陣代數等高等數學內容。但是讀者應該具備一些相關統計背景知識。這些知識包括非統計專業的本科生或研究生兩學期的統計方法係列教材所含的內容，即估計、假設檢驗、迴歸模型。
　　《屬性數據分析》是為學習屬性數據分析入門課程的學生而設計。同時我也為應用統計學傢和在實際工作中涉及數據分析的科學傢而寫。我希望這《屬性數據分析》能對社會科學、行為科學和生物醫學領域，以及公共衛生、市場營銷、教育、生物、農業科學和工業質量控製等領域的分析師們處理屬性響應數據有所幫助。《屬性數據分析》1-8章涵蓋瞭*基礎的屬性數據分析方法。第2章將介紹諸如優勢比、獨立性檢驗、條件關聯性以及邊緣關聯性等針對列聯錶的標準描述方法和推斷方法。然而，我覺得可以通過在統計模型背景裏觀察統計方法以加強對它們的理解。因此，《屬性數據分析》其餘篇幅主要聚焦於屬性響應數據的建模。第3章將介紹二分數據和計數數據的廣義綫性模型。第4章以及第5章將討論二項（二分）數據的*重要的模型——logistic迴歸模型。第6章將介紹名義和有序多項響應的logistic迴歸模型。第7章將討論泊鬆（計數）數據的對數綫性模型。第8章將展示針對配對數據的分析方法。

內頁插圖

目錄

第1章 導言
1．1 屬性響應數據
1．1．1 響應變量和解釋變量的區彆
1．1．2 名義量錶和有序量錶的區彆
1．1．3 本書的結構
1．2 屬性數據的概率分布
1．2．1 二項分布
1．2．2 多項分布
1．3 比例的統計推斷
1．3．1 似然函數和極大似然估計
1．3．2 二項比例的顯著性檢驗
1．3．3 案例：關於墮胎閤法化的調查結果
1．3．4 二項比例的置信區間
1．4 關於離散數據的更多統計推斷
1．4．1 Wald，似然比和得分推斷
1．4．2 二項參數的Wald，得分和似然比推斷
1．4．3 小樣本二項推斷
1．4．4 小樣本離散數據推斷的保守性*
1．4．5 基於中間P-值的推斷*
1．4．6 小結
習題

第2章 列聯錶
2．1 列聯錶的概率結構
2．1．1 聯閤概率，邊緣概率以及條件概率
2．1．2 案例：關於來世
2．1．3 診斷檢驗的敏感度和特異度
2．1．4 獨立性
2．1．5 二項抽樣和多項抽樣
2．2 2×2錶比例的比較
2．2．1 比例差
2．2．2 案例：阿司匹林與心髒病
2．2．3 相對風險
2．3 優勢比
2．3．1 優勢比的性質
2．3．2 案例：阿司匹林和心髒病案例中的優勢比
2．3．3 優勢比和對數優勢比的推斷
2．3．4 優勢比和相對風險的聯係
2．3．5 案例對照研究中優勢比的應用
2．3．6 觀測研究的種類
2．4 獨立性的卡方檢驗
2．4．1 皮爾遜統計量和卡方分布
2．4．2 似然比統計量
2．4．3 獨立性檢驗
2．4．4 案例：政黨認同中的性彆差異
2．4．5 列聯錶的單元殘差
2．4．6 卡方統計量的分解
2．4．7 卡方檢驗的小結
2．5 有序數據的獨立性檢驗
2．5．1 綫性趨勢與獨立性
2．5．2 案例：飲酒與嬰兒畸形
2．5．3 有序檢驗的特殊功效
2．5．4 得分的選擇
2．5．5 I×2錶和2×J錶趨勢的檢驗
2．5．6 名義變量一有序變量列聯錶
2．6 小樣本的精確推斷
2．6．1 2×2錶的費希爾精確檢驗
2．6．2 案例：費希爾的品茶者試驗
……

第3章 廣義綫性模型
第4章 logistic迴歸
第5章 logistic迴歸模型的構建及應用
第6章 多類彆logit模型
第7章 列聯錶的對數綫性模型
第8章 配對數據的模型
第9章 關聯，聚簇響應的建模
第10章 隨機效應：廣義綫性混閤模型
第11章 屬性數據分析史漫談

附錄A：針對屬性數據分析的軟件
附錄B：卡方分布錶

參考文獻
案例索引
名詞索引
部分奇數號習題的簡要答案

前言/序言

　　近年來，針對屬性數據的特殊統計方法的應用日益廣泛，尤其是在生物醫學和社會科學領域。這個現象一定程度上反映瞭過去幾十年裏屬性數據分析方法的發展，同時也反映瞭科學傢和應用統計學傢方法論的日益精湛。如今，絕大多數科學傢和應用統計學傢已經意識到，將針對連續數據的分析方法應用於屬性數據是沒有必要而且通常是不閤適的。
　　本書展示瞭針對屬性數據最重要的分析方法，概述瞭諸如卡方檢驗等長期占主導地位的方法。除此之外，本書特彆強調瞭建模技巧，尤其是logistic迴歸。
　　本書的錶述基於一個較低的技術層麵上，並不要求熟悉如微積分學和矩陣代數等高等數學內容。但是讀者應該具備一些相關統計背景知識。這些知識包括非統計專業的本科生或研究生兩學期的統計方法係列教材所含的內容，即估計、假設檢驗、迴歸模型。
　　本書是為學習屬性數據分析入門課程的學生而設計。同時我也為應用統計學傢和在實際工作中涉及數據分析的科學傢而寫。我希望這本書能對社會科學、行為科學和生物醫學領域，以及公共衛生、市場營銷、教育、生物、農業科學和工業質量控製等領域的分析師們處理屬性響應數據有所幫助。本書1-8章涵蓋瞭最基礎的屬性數據分析方法。第2章將介紹諸如優勢比、獨立性檢驗、條件關聯性以及邊緣關聯性等針對列聯錶的標準描述方法和推斷方法。然而，我覺得可以通過在統計模型背景裏觀察統計方法以加強對它們的理解。因此，本書其餘篇幅主要聚焦於屬性響應數據的建模。第3章將介紹二分數據和計數數據的廣義綫性模型。第4章以及第5章將討論二項（二分）數據的最重要的模型——logistic迴歸模型。第6章將介紹名義和有序多項響應的logistic迴歸模型。第7章將討論泊鬆（計數）數據的對數綫性模型。第8章將展示針對配對數據的分析方法。
　　我認為logistic迴歸模型比對數綫性模型更加重要，因為在實際應用中多數屬性響應就是一個單獨的二項或多項響應變量。因此我將主要精力放在瞭與此模型有關的章節以及後麵章節中討論此模型推廣的部分。與本書第一版相比，第二版更加強調瞭logistic迴歸而較少強調對數綫性模型。
　　我喜歡通過使前述模型與通常的迴歸分析和ANOVA模型一緻化來教授屬性數據分析方法。第3章將通過廣義綫性模型來完成這個工作。一些教師可以選擇輕描淡寫地講授這一章，主要將這一章用來介紹二項數據的logistic迴歸模型（3.1及3.2節1。
　　第二版相對於第一版的主要變化是增加瞭兩章，這兩章主要是分析諸如具有個體重復測量的縱嚮研究中齣現的聚簇關聯屬性數據。第9章和第10章把第8章的配對方法推廣到聚簇數據中。第9章通過邊緣模型完成這項工作，並強調瞭廣義估計方程（GEE）方法，而第10章則基於隨機效應更充分地對關聯性進行建模。本書最後一章以曆史的角度迴顧瞭屬性數據發展的曆程（第11章），附錄給齣瞭本書中齣現的幾乎所有方法的SAS程序。
　　第1-8章的內容是屬性數據分析入門課程的核心部分。若想為其它主題留齣餘‘力，可以略過2.5、2.6、3.3、3.5、5.3-5.5、6.3、6.4、7.4、7.5以及8.3-8.6節。教師可以選擇9-11章的內容作為1-8章基礎主題的補充。本書加星號的章節相對次要，想要迅速接觸主題的讀者可以略過這些章節。

《深入探索：統計學在決策中的力量》 這是一部引人入勝的著作，旨在揭示統計學這門強大工具如何在現代社會中扮演著至關重要的角色，並為其在各行各業的實際應用提供深入的洞察。本書並非旨在介紹某一個特定的統計學分支，而是著眼於一個更宏觀的視角，探討統計學思維如何塑造我們的理解，驅動創新，並最終引導我們做齣更明智、更有力的決策。 第一部分：統計學的脈絡——理解世界的語言 我們身處一個數據爆炸的時代，信息如潮水般湧來。然而，如果沒有一套係統性的方法來理解和解釋這些信息，它們將隻是雜亂無章的噪音。《深入探索》的第一部分將帶領讀者踏上一段旅程，去理解統計學的核心價值——它是一門關於如何從不確定性中提取意義、發現模式、檢驗假設的科學。 我們將從統計學的基本概念齣發，闡述其在科學研究、商業分析、政策製定乃至日常生活中的普遍適用性。本書將強調，統計學不僅僅是一係列復雜的數學公式，更是一種嚴謹的思維方式。它教會我們如何批判性地看待數據，如何識彆潛在的偏差，以及如何避免因片麵理解而産生的誤導性結論。 統計學思維的基石：我們會詳細探討概率論的基本原理，解釋隨機性是如何在我們的世界中發揮作用的。通過生動的例子，讀者將理解概率的含義，以及它如何幫助我們量化不確定性。接著，我們將深入研究數據收集的設計原則，包括抽樣方法、實驗設計等，強調高質量數據的重要性，以及如何通過周密的設計來確保研究結果的有效性和可靠性。 從數據到洞察的橋梁：本書將詳細介紹描述性統計學的強大之處，包括各種可視化技術（如直方圖、散點圖、箱綫圖等）和匯總統計量（如均值、中位數、標準差等）。這些工具不僅能幫助我們直觀地理解數據的分布特徵和中心趨勢，更能揭示數據中隱藏的模式和異常值。我們將通過實際案例，展示如何運用這些方法來概括和呈現大量數據，從而提煉齣關鍵的業務或研究洞察。 推斷的藝術：本書的重要篇段將聚焦於推斷性統計學，即如何利用樣本數據來對總體特徵進行推斷。我們將詳細講解置信區間的構建和解釋，以及假設檢驗的基本流程和原理。通過生動形象的比喻和直觀的圖示，讀者將能深刻理解統計顯著性、P值等概念的含義，並學會如何根據統計推斷的結果來做齣閤理的判斷和決策。我們會涵蓋參數估計、假設檢驗等核心內容，並探討它們在實際問題中的應用。 第二部分：統計學在行動——跨越領域的賦能 統計學並非象牙塔裏的理論，它早已滲透到我們生活的方方麵麵，成為推動各行各業發展的強大引擎。《深入探索》的第二部分將通過一係列具體而富有啓發性的案例研究，展示統計學如何在不同的領域發揮其獨特的賦能作用。 商業與營銷的智慧：在商業世界中，數據就是生命綫。本書將深入剖析統計學如何幫助企業進行市場細分、客戶行為分析、産品優化和風險管理。我們將探討如何利用統計模型來預測銷售趨勢，評估營銷活動的效果，以及識彆潛在的投資機會。通過分析真實的企業案例，讀者將瞭解如何將統計學知識轉化為可操作的商業策略，從而提升企業的競爭力和盈利能力。我們將涉及的領域包括： 客戶分析：如何利用統計方法來理解客戶的購買習慣、偏好和生命周期價值，從而實現精準營銷和個性化推薦。 市場預測：如何通過時間序列分析和迴歸模型來預測市場需求、銷售額和行業趨勢，為企業戰略規劃提供依據。 産品開發：如何通過用戶反饋分析和A/B測試來評估産品特性，優化用戶體驗，並驅動産品創新。 風險管理：如何運用統計模型來識彆和量化經營風險、金融風險和閤規風險，並製定有效的風險應對策略。 科學研究的基石：在科學探索的道路上，統計學是不可或缺的助手。本書將展示統計學如何幫助科學傢設計實驗、分析數據、驗證理論，並發現新的科學規律。從生物醫學到物理學，從社會科學到環境科學，統計學的應用無處不在。我們將探討如何通過科學的統計分析來確保研究結論的嚴謹性和可重復性。 社會與政策的指南：統計學在理解和解決社會問題方麵也發揮著關鍵作用。本書將展示如何利用統計學來分析人口結構、經濟發展、犯罪率、教育水平等社會指標，為政府製定公共政策提供科學依據。我們將探討如何通過數據分析來評估政策的有效性，並為社會的可持續發展提供方嚮。 公共衛生：如何利用流行病學統計來監測疾病傳播，評估疫苗有效性，並製定公共衛生乾預措施。 經濟學：如何運用統計模型來分析宏觀經濟指標，預測經濟增長，並評估財政和貨幣政策的影響。 社會學：如何通過統計調查和分析來理解社會現象，如貧睏、不平等、教育機會等，為社會改革提供證據。 技術與創新的驅動力：在信息技術飛速發展的今天，統計學更是成為人工智能、機器學習、大數據分析等前沿技術的核心支撐。本書將展望統計學在這些領域的應用前景，展示如何利用統計學原理來構建智能係統，優化算法，並實現數據驅動的創新。 第三部分：統計學在實踐——挑戰與未來 《深入探索》的第三部分將超越理論和案例，進一步探討統計學在實踐中可能遇到的挑戰，並展望其未來的發展方嚮。 數據質量與倫理考量：在數據驅動的決策過程中，數據質量的可靠性和使用過程中的倫理問題同樣重要。本書將深入討論如何識彆和處理數據中的錯誤、缺失值和偏差，以及如何確保數據的隱私和安全。我們還將探討在統計分析和應用中可能齣現的倫理睏境，並強調負責任的數據使用和科學誠信的重要性。 統計學傢的角色與成長：隨著數據科學的興起，統計學傢的角色也在不斷演變。本書將探討統計學專業人士所需的關鍵技能，包括數學功底、編程能力、領域知識以及溝通能力。我們還將分析統計學未來的發展趨勢，以及如何培養新一代能夠應對復雜挑戰的統計學人纔。 擁抱不確定性，駕馭數據潮汐：最終，《深入探索》旨在賦予讀者一種駕馭數據、擁抱不確定性的能力。通過學習統計學的基本原理和應用方法，讀者將能夠更自信地分析信息，更清晰地認識世界，並做齣更具前瞻性的決策。本書相信，統計學不僅是一門學科，更是一種洞察力，一種智慧，一種引領我們走嚮更美好未來的力量。 無論您是商業領袖、科研人員、政策製定者，還是對數據分析充滿好奇的普通讀者，《深入探索：統計學在決策中的力量》都將是您不可或缺的指南。它將帶領您深入理解數據背後的邏輯，掌握分析數據的強大武器，並最終在信息洪流中找到屬於自己的清晰航道。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度把握得恰到好處，真正做到瞭“入門而不膚淺”。雖然它定位為“導論”性質的讀物，但它在某些高階主題上，比如廣義綫性模型（GLM）的初步探討，展現齣瞭遠超一般入門書籍的視野。它不像那些隻關注單一方法的速成手冊，而是為讀者構建瞭一個更宏大的數據分析框架。讀完之後，我感覺自己對於如何選擇閤適的統計檢驗方法，心中有瞭一杆更清晰的標尺。比如，當麵對有序分類數據時，該如何選擇偏好比率模型而非簡單的卡方檢驗，書中對此的論述邏輯嚴密且富有說服力。這種對方法論的全麵覆蓋，使得讀者在麵對真實世界中錯綜復雜的數據類型時，不再是茫然無措。它培養的不是一個隻會套用公式的“計算器”，而是一個能夠進行批判性思考的“分析師”。

評分☆☆☆☆☆

從排版和閱讀體驗的角度來看，這本書的處理稱得上是教科書級彆的典範。紙張的選擇非常考究，既沒有那種廉價的漂白感，也不會因為反光而導緻閱讀疲勞。更值得稱贊的是其對圖錶的運用。在解釋迴歸模型和殘差分析時，作者沒有吝嗇篇幅去繪製高質量的圖形，這些圖形不僅清晰明瞭，而且信息密度適中，不會讓人産生信息過載的感覺。很多復雜的統計概念，比如多項式邏輯迴歸，在初次接觸時往往讓人感到頭大，但書中通過巧妙地使用顔色區分不同變量的影響，並配以簡潔的文字注釋，使得原本抽象的數學關係變得具象化瞭許多。我甚至發現，某些關鍵公式旁邊的留白處理也十分到位，為讀者留齣瞭足夠的空間進行批注和思考，這對於深度學習者來說是極其友好的設計。這種對細節的關注，體現瞭齣版方和作者對讀者的尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格有一種獨特的魅力，它既有學術的嚴謹性，又保持著一種平易近人的溫度。作者在敘述過程中，經常使用一些類比和反問句式，將讀者的思維主動性調動起來。例如，在討論貝葉斯方法的引入時，作者沒有直接跳入復雜的概率公式，而是先探討瞭“先驗知識”在決策製定中的閤理性，這種哲學層麵的鋪墊，讓讀者在情感上更容易接受新的統計範式。這種將方法論置於更廣闊的科學哲學背景下去討論的寫作手法，極大地提升瞭閱讀的層次感。我尤其欣賞作者對於統計建模中“模型選擇”這一環節的討論，書中強調瞭簡潔性原則和解釋力的平衡，這對於任何想要做齣負責任數據報告的人來說，都是至關重要的經驗之談。它教會我的不僅僅是技術，更是一種嚴謹治學的態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭非常深刻的第一印象，那種深邃的藍色調搭配著簡潔的字體排版，立刻就傳遞齣一種嚴謹而專業的學術氣息。我原本以為會是一本晦澀難懂的統計學教材，但翻開扉頁後，我發現作者在內容組織上花瞭不少心思。它不像某些經典教科書那樣，上來就堆砌復雜的公式和令人望而生畏的數學推導，而是采取瞭一種循序漸進的方式，先從最基礎的概念講起，用大量貼近實際生活的案例來引導讀者進入主題。記得我一開始對某些假設檢驗的理解總是模棱兩可，但書中的圖示和詳盡的文字解釋，尤其是在講解“擬閤優度檢驗”那一部分時，那種清晰的邏輯鏈條一下子就把我的睏惑解開瞭。作者似乎很擅長在復雜理論和實際應用之間架起一座橋梁，讓我感覺這不再是冰冷的數字遊戲，而是一種解決現實問題的有力工具。這本書的結構非常閤理，章節之間的過渡自然流暢，即便是自學，也不會感到迷失方嚮。它更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導你一步步探索這片數據分析的領域。

評分☆☆☆☆☆

我不得不提的是作者在案例選擇上的獨到眼光。很多統計學書籍的案例往往是教科書式的、有些脫離時代背景，讀起來興味索然。但這本書中齣現的許多例子，比如市場細分、客戶滿意度調查背後的數據解讀，甚至是某些社會學研究中的分類變量處理，都讓人感到非常新鮮和實用。特彆有意思的是，書中對“列聯錶”的處理，它不僅僅是教會你如何計算卡方值，而是深入探討瞭數據背後的潛在關聯性，以及如何避免得齣誤導性的結論。我記得我曾經在工作中處理過一個關於産品反饋的二元變量數據集，當時僅憑直覺進行判斷，結果頻頻齣錯。後來對照書中的“對稱性檢驗”章節，我纔恍然大悟，原來自己忽略瞭數據分布的不平衡性。這本書的價值就在於，它不滿足於教你“怎麼算”，更著重於讓你理解“為什麼要這麼算”，以及“算齣來的結果意味著什麼”。這種對深層理解的強調，是它區彆於其他入門讀物的核心優勢所在。