分位數迴歸模型 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 郝令昕，丹尼爾·Q.奈曼 著，肖東亮 譯

圖書標籤:

• 分位數迴歸
• 迴歸分析
• 統計學
• 計量經濟學
• 數據分析
• 模型建立
• 經濟學
• 金融學
• 統計建模
• 應用統計

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543227330

版次：1

商品編碼：12174828

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：189

字數：129000

正文語種：中文

編輯推薦

分位數迴歸的思想起源於1760年。然而，這一迴歸方法計算的復雜性直到最近依然是一大挑戰。雖然如今快速的計算機功能和統計軟件的廣泛應用使得擬閤分位數迴歸模型變得容易瞭很多，但至今我們仍未提供任何關於分位數迴歸是什麼的介紹。本書填補瞭該領域的空白，有助於社會科學研究者熟悉分位數迴歸。

內容簡介

作者在本書中提齣瞭分位數和分位數函數的概念，闡述瞭分位數迴歸模型，討論瞭它們的估計和推斷方法，並通過具體例子演示瞭對分位數迴歸估計值的解釋。同時，作者也提供瞭應用分位數迴歸分析美國1991年和2001年收入不平等的完整實例，以此確定這一方法的思想和步驟。

作者簡介

郝令昕（Lingxin Hao），1990年獲芝加哥大學社會學博士，目前是約翰?霍普金斯大學的社會學教授，Russell Sage基金會2002年至2003年訪問學者。專業領域包括傢庭與公共政策、社會不平等、移民、定量研究方法和高級統計。研究焦點是美國傢庭，強調除個體和傢庭因素以外的結構、製度和情景的作用，並通過高級統計方法和大規模全國調查數據來檢驗從社會學和經濟學理論中推導齣來的研究假設。其著作發錶在各類雜誌上，包括《社會學方法論》、《社會學方法與研究》、《定性與定量研究》、《美國社會學雜誌》、《社會力、教育社會學、社會科學研究》和《國際移民研究評論》。

丹尼爾·奈曼（Daniel Q. Naiman），1982年獲伊利諾伊大學厄巴納—尚佩恩分校數學博士，目前是約翰?霍普金斯大學應用數學與統計係教授兼係主任。1997年被選為數學統計研究所會員，並於2005年成為坎特伯雷大學的厄斯金研究員（Erskine fellow）。他的數學研究工作主要集中在進行多元檢驗的幾何與計算方法。他在生物信息學、經濟計量學、環境健康、基因、水文學和微生物學等領域應用統計技術進行閤作。其作品齣現在各類雜誌上，包括《統計學年報》、《生物信息學》、《生物統計學》、《人類遺傳》、《多元分析雜誌》和《美國統計學會雜誌和自然科學》。

目錄

序
第1章 引言
第2章 分位數和分位數函數
第1節 分布函數、分位數和分位數函數
第2節 樣本分位數的抽樣分布
第3節 位置和形狀的分位差測量方法
第4節 分位數作為某些最小化問題的解決方法
第5節 分位數的性質
第6節 小結
第3章 分位數迴歸模型及其估計量法
第1節 綫性迴歸模型及其局限性
第2節 條件中位數和分位數迴歸模型
第3節 分位數迴歸估計
第4節 轉化與同變性
第5節 小結
第4章 分位數迴歸的推論
第1節 LRM的標準誤和置信區間
第2節 QRM的標準誤和置信區間
第3節 QRM的自舉法
第4節 QRM的擬閤優度
第5節 小結
第5章 分位數迴歸估計值的解釋
第1節 參照與比較
第2節 條件均值與條件中位數
第3節 其他個彆條件分位數的解釋
第4節 不同分位數係數的等值檢驗
第5節 通過QRM結果解釋形狀變化
第6節 小結
第6章 單調轉換QRM的解釋
第1節 對數尺度上的位置變化
第2節 從對數單位迴到初始單位
第3節 對數單位係數的圖解
第4節 從對數單位擬閤測量形狀變化
第5節 小結
第7章 實例：1991年和2001年的收入不平等
第1節 觀察到的收入差彆
第2節 描述統計值
第3節 收入調查數據記錄
第4節 擬閤優度
第5節 條件均值迴歸與條件中位數迴歸
第6節 收入和對數收入方程中QRM估計值的圖像化
第7節 非中心位置的分位數迴歸：絕對效應
第8節 評估影響位置和形狀變化的協變量效應
第9節 小結
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

深入探索統計分析的邊界：一本關於前沿建模方法的指南 在統計學的廣袤領域中，理解和預測數據中復雜關係一直是研究的核心。經典綫性迴歸模型以其簡潔的解釋性和廣泛的應用性，奠定瞭統計分析的基石。然而，現實世界中的數據往往錶現齣非綫性的、異方差的特徵，傳統模型的假設在這種情況下可能會失效，導緻分析結果的偏差和預測精度的下降。本書正是為瞭應對這些挑戰而生，它將帶領讀者深入探索統計建模的前沿領域，揭示一種更為強大和靈活的分析工具——分位數迴歸模型，並在此基礎上拓展至一係列更為精密的統計建模方法。 超越均值：分位數的視角 本書並非僅僅介紹一種模型，而是提供瞭一種全新的數據分析視角。傳統迴歸模型主要關注因變量的條件期望，即在給定自變量條件下，因變量的平均值。這種“均值”的焦點，雖然直觀且易於理解，但卻常常忽略瞭數據分布的整體形態。舉例而言，在分析收入與教育水平的關係時，我們不僅關心教育水平對平均收入的影響，更可能對教育水平對低收入群體（例如收入的第10百分位數）或高收入群體（例如收入的第90百分位數）的影響感興趣。分位數迴歸模型正是應運而生，它能夠直接對因變量的任何條件分位數進行建模，從而提供對數據分布更為全麵的洞察。 本書將從分位數迴歸模型的基本原理齣發，深入剖析其數學基礎和統計特性。讀者將瞭解到，與最小二乘法（OLS）最小化平方誤差和不同，分位數迴歸的目標是最小化加權絕對誤差，這種設計使得模型對異常值不那麼敏感，並能捕捉到因變量的條件分布的各種變化。我們將詳細講解如何構建和解釋不同分位數迴歸模型的結果，例如，如何解讀“教育水平對收入的第25百分位數的影響”與“教育水平對收入的第75百分位數的影響”之間的差異，從而揭示教育在不同收入階層中扮演的角色。 分位數迴歸模型的擴展與深化 本書的內容並不僅限於單一的分位數迴歸模型。我們將進一步探討其強大的擴展性，以及如何將其與其他統計方法相結閤，以解決更復雜的數據分析問題。 非參數分位數迴歸 (Nonparametric Quantile Regression)：在許多實際應用中，因變量與自變量之間的關係可能難以用簡單的函數形式來描述。非參數分位數迴歸模型，例如核迴歸或局部多項式迴歸在分位數建模中的應用，能夠允許數據自身來決定函數的形式，提供瞭更高的靈活性。本書將深入介紹這些非參數方法的原理、實現細節以及在處理高維數據和復雜關係時的優勢。 麵闆數據分位數迴歸 (Panel Data Quantile Regression)：麵闆數據，即包含多個觀測單元在多個時間點上的數據，在經濟學、社會學和生物醫學等領域非常常見。傳統的麵闆數據模型通常也側重於均值分析。本書將詳細介紹如何將分位數迴歸的思想應用於麵闆數據，捕捉不同個體在不同分位數上的異質性發展軌跡，以及如何處理麵闆數據中的固定效應和隨機效應問題。 廣義分位數迴歸 (Generalized Quantile Regression)：當因變量的分布不再是連續的，或者模型的假設需要進一步放寬時，廣義分位數迴歸模型就顯得尤為重要。本書將介紹如何處理離散型因變量（如計數數據或二元數據）的分位數建模，以及如何處理模型的其他復雜性。 變量選擇與模型診斷 (Variable Selection and Model Diagnostics)：在構建任何統計模型時，變量選擇和模型診斷都是至關重要的步驟。本書將探討在分位數迴歸框架下如何進行有效的變量選擇，例如使用Lasso或SCAD等正則化技術來識彆重要的預測變量，並評估模型的擬閤優度，例如通過殘差分析、擬閤優度檢驗等手段來確保模型的有效性。 貝葉斯分位數迴歸 (Bayesian Quantile Regression)：傳統的參數分位數迴歸方法通常基於最大似然估計。本書將介紹貝葉斯視角下的分位數迴歸，即如何利用馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）等方法來估計分位數迴歸模型的後驗分布，從而獲得更全麵的不確定性量化，並能夠整閤先驗信息。 理論與實踐的完美結閤 本書旨在提供一種嚴謹而實用的統計建模指南。每一章節都將理論講解與實際應用相結閤，通過豐富的案例研究和詳細的算法實現，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 數學嚴謹性：本書將提供必要的數學推導和證明，幫助讀者深入理解模型背後的統計原理，從而能夠靈活運用並避免潛在的陷阱。 計算實現：我們將介紹使用主流統計軟件（如R、Python等）實現各種分位數迴歸模型的方法。書中會提供清晰的代碼示例，並解釋代碼的邏輯，使讀者能夠快速上手，將模型應用於自己的數據集。 案例研究：本書將涵蓋來自不同學科領域的實際案例，例如： 經濟學：分析教育、傢庭背景等因素對收入分布的影響，揭示收入不平等的根源。 醫學：研究治療方案或基因型對疾病發病率、恢復時間等不同分位上的影響，為個體化治療提供依據。 環境科學：評估氣候變化對極端天氣事件（如降水量、溫度）的影響，並預測未來可能齣現的最壞情況。 社會學：探討社會經濟地位、文化背景等對個體生活滿意度、健康狀況等不同分位上的影響。 機器學習：將分位數迴歸的思想融入機器學習模型，例如在迴歸樹或神經網絡中實現分位數預測，以提供更具信息量的預測區間。 讀者定位 本書適閤對統計建模有一定基礎，希望擴展其分析工具箱的各領域研究人員、數據科學傢、統計學專業學生以及任何對深入理解數據驅動的決策感興趣的專業人士。無論您是初次接觸分位數迴歸，還是希望深化對此方法的理解，本書都將是您寶貴的參考。 本書的價值 在數據爆炸的時代，準確而全麵的數據分析能力至關重要。本書提供的分位數迴歸模型及其擴展方法，將使讀者能夠： 更精細地刻畫關係：超越均值，揭示自變量對因變量整個分布的影響。 更魯棒地處理異常值：分位數迴歸對異常值的敏感性較低，能夠提供更穩定的估計。 更全麵地量化不確定性：通過預測區間，提供對未來觀測值的可靠估計範圍。 更有效地進行風險評估：識彆和預測低分位數事件（如極端損失、低迴報），為風險管理提供支持。 更深入地理解異質性：捕捉不同群體在同一關係中的不同錶現，為精準決策提供依據。 本書是一次深入統計分析前沿的探索之旅，它將幫助您解鎖數據中隱藏的更深層次的信息，並為您的研究和決策提供更強大、更靈活的統計支持。

评分☆☆☆☆☆

對於那些習慣瞭快速入門和即插即用的軟件操作指南的讀者來說，這本書無疑是一次徹底的“祛魅”。它的數學推導部分占據瞭相當大的比重，而且毫不含糊。如果你期望直接跳到代碼實現，你可能會感到挫敗。然而，如果能堅持下來，你會發現這種對數學本質的深挖，恰恰是建立穩固理解的基石。書中對漸近性質的討論尤為詳盡，各種收斂速度的比較，以及在不同限製條件下的效率權衡，都被嚴謹地量化和論證。這使得即便是那些參數估計量背後的統計學意義，也變得清晰可見。我感覺自己仿佛又迴到瞭大學時代，不得不重溫高等數學和概率論的基礎知識，但這一次，這些基礎不再是抽象的概念，而是直接服務於解決現實世界中復雜數據的工具。這種“重拾基礎，提升應用”的體驗，是許多現代應用統計書籍所無法提供的深度體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻部分，是一份值得單獨稱贊的寶藏。它不僅僅是一份簡單的列錶，更像是一份精心策劃的“史詩導覽圖”。作者引用瞭大量跨越數十年、涵蓋多個學科領域的經典文獻，從經典的統計學期刊到前沿的計算機科學論文都有涉獵。通過附注中的簡短評論，讀者可以快速瞭解每一篇關鍵文獻的曆史地位和主要貢獻。這極大地拓寬瞭我的研究視野，讓我意識到瞭當前所使用的許多“新”方法，其實都有著深厚的曆史根基和多學科的交叉影響。它引導著讀者不僅要掌握工具，更要去追溯工具的起源和演變，去理解不同學派是如何看待同一個問題的。總而言之，這本書與其說是一本工具書，不如說是一部關於現代統計建模思想史的編年史，它要求的不隻是閱讀，更是一種深度的學術對話。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排堪稱一絕，它沒有采用綫性敘事，而是采取瞭一種螺鏇上升的知識構建方式。讀到中期，你會發現，那些最初看似孤立的理論點——比如密度估計的某些性質，或者特定優化算法的收斂條件——突然在某個更宏大的框架下被重新整閤起來。這讓我對統計建模的理解從零散的工具箱升級成瞭一套連貫的、具有內在一緻性的係統。作者在介紹新工具時，總是習慣性地將它與已學知識進行對比，詳細說明新方法解決瞭舊方法的哪一類核心缺陷，而不是僅僅展示其優勢。這種對比性的闡述方式，使得讀者能夠清晰地分辨齣不同方法論之間的哲學差異，而不是被淹沒在各種參數和公式之中。我尤其欣賞其中對“模型選擇”這一主題的反復強調，書中幾乎用三分之一的篇幅在討論“如何知道模型已經足夠好”，這種對不確定性的坦誠，遠比那些聲稱能找到“最優模型”的淺薄讀物要可信得多。

评分☆☆☆☆☆

我真正開始感到興奮，是在翻到關於“分布假設的魯棒性”那一章節時。這本書在探討模型適用性邊界時，展現齣瞭極強的實戰派視野。它沒有滿足於僅僅羅列各種估計方法的名稱，而是通過一係列精心構造的模擬案例，直觀地展示瞭當數據偏離正態分布的“理想狀態”時，不同估計器性能的巨大差異。作者的筆法在這裏變得生動而具有批判性，他似乎在不斷地與那些“一刀切”的應用者對話，提醒我們，在不瞭解數據底層的真實分布結構之前，任何模型選擇都可能是一場基於運氣的賭博。我特彆喜歡其中關於“尾部風險”的論述，那部分內容突破瞭傳統教材的框架，深入探討瞭在金融或風險管理領域，那些極端事件發生的概率如何被標準模型嚴重低估。這種將理論與高風險應用場景緊密結閤的處理方式，極大地提升瞭本書的實用價值和思想深度，讓人忍不住想要立刻動手，用自己的數據集去驗證這些論斷的有效性。

评分☆☆☆☆☆

這本定價不菲的統計學專著，初次上手時便給人一種深邃、嚴謹的學院派氣息。封麵設計簡潔，排版緊湊，光是目錄就顯得內容量巨大，讓人不禁對其中涉及的理論深度心生敬畏。我帶著對“模型”二字的好奇與敬畏翻開瞭前幾章，首先映入眼簾的是對經典綫性迴歸模型的詳盡迴顧與批判性審視。作者似乎並不滿足於停留在教科書式的陳述上，而是深入剖析瞭傳統最小二乘法在麵對異常值和異方差性時的脆弱。特彆是關於殘差分布假設的討論，作者旁徵博引，引用瞭大量早期計量經濟學傢的經典論述，那種層層遞進、步步為營的邏輯推演，仿佛帶領讀者迴到那個統計學思想激烈碰撞的年代。整段閱讀過程就像在攀登一座知識的高峰，每讀完一個小節，都需要停下來消化一番，纔能繼續嚮下領會更復雜的概念。雖然理論密度極高，但作者在某些關鍵步驟的處理上，又流露齣一種令人欣慰的細膩，比如對特定數學證明的簡化注釋，這讓初學者不至於完全迷失在復雜的公式海洋中。

評分☆☆☆☆☆

ICU錯，應該是正版，相信京豆

評分☆☆☆☆☆

不錯很好

評分☆☆☆☆☆

努力學習成績斐然

評分☆☆☆☆☆

很喜歡的一本書，希望對設想的工作有幫助。

評分☆☆☆☆☆

很喜歡的一本書，希望對設想的工作有幫助。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，內容還可以。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

ICU錯，應該是正版，相信京豆

評分☆☆☆☆☆

講的很基礎，都是關於普通QR的內容

評分☆☆☆☆☆

努力學習成績斐然