现货包邮 进阶回归分析 作者: 王存同 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王存同 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040480764

商品编码：19977588936

包装：平装

基本信息

书名：进阶回归分析

：60.00元

作者：王存同

出版社：高等教育出版社

出版日期：

ISBN：9787040480764

字数：

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版次：1

装帧：平装

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商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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深入浅出：现代统计建模与数据驱动决策 本书概述 本书旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的现代统计建模框架与数据驱动决策方法论。面对日益复杂的数据环境和对精准预测的迫切需求，传统的线性模型已难以完全捕捉数据背后的深层结构与非线性关系。本书将视角聚焦于当前统计学和数据科学领域最前沿、最实用的一系列高级分析技术，旨在帮助科研人员、数据分析师、金融工程师以及各行业决策者，构建出更具鲁棒性、解释性和预测力的统计模型。 内容深度聚焦 本书内容布局紧密围绕“从基础巩固到前沿应用”的逻辑主线展开，确保读者在掌握核心原理的同时，能够迅速将其应用于实际问题解决。 第一部分：现代回归理论的再审视与深化 本部分首先对经典最小二乘法（OLS）进行严谨的回顾与批判性分析，重点探讨其在现实数据（如异方差性、多重共线性、自相关性）存在时的局限性。 广义线性模型（GLM）的构建与应用： 详细解析泊松回归、逻辑回归、负二项式回归等如何适用于不同类型响应变量（计数、二元、比例数据）。着重讲解连接函数（Link Function）的选择原理及其对模型解释力的影响。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对面板数据、纵向数据和分组数据中普遍存在的观测值间非独立性问题，本书深入剖析了随机截距、随机斜率模型的结构。通过实例展示如何有效分解组内和组间变异，实现更稳健的参数估计和更准确的标准误计算。 非参数与半参数回归方法： 探讨当数据分布特征不明确或存在显著非线性趋势时，如何利用样条平滑（Splines）、局部加权回归（LOESS/LOWESS）等技术进行灵活建模。强调广义加性模型（GAM）在保持模型可解释性的同时，提升对复杂函数关系的拟合能力。 第二部分：高维数据与模型正则化 随着数据维度（特征数量 $P$）的增加，传统回归方法面临“维度灾难”和模型过拟合的挑战。本部分将核心技术集中于如何在高维空间中进行有效的特征选择和参数收缩。 收缩估计（Shrinkage Estimation）： 详细比较和分析 Ridge（岭回归）、LASSO（最小绝对收缩与选择算子）和 Elastic Net（弹性网络）的数学原理、计算过程及其优缺点。重点阐述 LASSO 的稀疏性（自动特征选择）如何服务于模型简化，以及 Elastic Net 如何结合两者的优势以应对高度相关的特征集。 贝叶斯方法在正则化中的应用： 引入贝叶斯视角下的正则化，对比它与频率派方法的区别。探讨如何利用先验信息（如 Laplace 先验对应 LASSO）来指导模型学习过程。 高维模型选择与评估： 介绍针对高维情形下的模型拟合优度指标（如 BIC 的变体）和交叉验证（Cross-Validation）策略（K折、留一法）的优化选择。 第三部分：时间序列与空间计量模型 对于具有序列相关性或空间依赖性的数据，本书提供了专门的计量工具箱。 高级时间序列建模： 覆盖自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的识别、估计与诊断。深入讲解向量自回归（VAR）模型在分析多个相互影响的时间序列系统中的应用，以及如何使用协整（Cointegration）检验来识别长期均衡关系。 面板数据动态模型： 区别于静态面板模型，本书重点讲解动态面板数据（如存在滞后被解释变量）的处理方法，包括如何利用差分GMM（差分广义矩估计）和系统GMM来有效解决内生性问题。 空间计量经济学基础： 介绍空间权重矩阵的构建和解释。详细讲解空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的设定，以及如何通过最大似然法或矩估计法进行参数估计，并强调空间相关性检验（如 Moran's I）的重要性。 第四部分：模型诊断、稳健性与因果推断 现代统计建模不仅要求模型拟合度高，更要求其结果具备可靠的因果解释力。 诊断学与残差分析的深度拓展： 超越基础的残差图，本书探讨了对异方差性、自相关性的高级诊断测试，如 White 检验、Breusch-Godfrey 检验。并介绍如何利用稳健标准误（如 Huber-White 稳健标准误）来应对模型设定错误。 非线性关系与交互作用的深入探讨： 讲解如何使用分层交互项、多项式项以及更复杂的模型（如结构方程模型的基础概念）来捕捉变量间复杂的非加性关系。 准实验方法的引入： 鉴于在许多情境下进行随机对照实验（RCT）不可行，本书介绍了处理观察性数据的核心工具，包括倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。重点在于理解如何通过这些方法构建“反事实”对照组，从而识别真实的因果效应。 本书特色与目标读者 本书的特色在于其严谨的数学推导与高度贴近实际业务场景的案例相结合。我们强调“模型选择的艺术”——即根据数据特征、研究目的和现有资源，选择最恰当的建模技术。 目标读者群包括：致力于提升量化分析能力的硕士/博士研究生；需要将最新统计方法应用于商业预测、风险管理或政策评估的数据科学家；以及希望系统性地更新其统计工具箱的行业专业人士。通过阅读本书，读者将能从“会跑回归”跨越到“能设计和验证复杂的统计实验”。

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评价三： 最近刚换了新的工作环境，主要负责一个大型商业数据库的维护和深度挖掘。面对海量的数据，我们团队迫切需要将那些杂乱无章的变量之间隐藏的因果关系梳理出来。我习惯于通过阅读经典教材来快速掌握一个领域的精髓，挑选标准往往是：逻辑结构是否严谨，知识覆盖面是否全面，以及语言表达是否通俗易懂。这本书的装帧和定价，让人感觉它定位于中高端的专业读者群体，这通常意味着内容不会是那种浅尝辄止的入门级读物。我尤其好奇作者对于面板数据回归的处理深度。面板数据涉及个体效应和时间效应的耦合，处理不好很容易得出误导性的结论。我非常期待书中是否详尽地介绍了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的适用条件、选择检验（如Hausman检验）的细节，以及如何在高阶的面板模型中引入交互项或时间趋势，以期捕捉到更细微的动态变化规律。如果能提供一些关于如何处理截面相关性或序列相关的最新计量方法的探讨，这本书的价值将得到极大提升。

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评价四： 我是一个对统计学怀有敬畏之心的自学者，市面上的教材对我来说往往像一座座高耸的冰山，我总是在半山腰就迷失在了那些复杂的希腊字母和假设检验的迷宫里。我渴望的是那种能用清晰的比喻、生动的图示来阐释复杂概念的书籍。虽然这本书的标题指向“进阶”，但我希望作者在构建知识体系时，能做到承上启下，对那些关键的基础概念（比如KL散度、最大似然估计的直观理解）依然能有所回顾和提炼。我特别想知道的是，在处理非线性回归，比如Logit或Probit模型时，作者是如何讲解边际效应的解释和计算的。很多初学者（包括我）都会在这个地方感到困惑，究竟一个变量变化一个单位，对概率的影响到底是多少？如果书中能够深入浅出地剖析这些实际解读的难点，并提供一些批判性的思考，告诉我这些模型的局限性在哪里，而不是一味地推崇它们，那么这本书对我来说就是物超所值了。

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评价一： 这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝色调配上烫金的字体，立刻给人一种专业、严谨的感觉。我是在一个偶然的机会，翻阅书店里关于数据分析的推荐书单时注意到它的。拿到手里掂量了一下，分量十足，这让我对内容的深度充满了期待。我个人从事金融量化工作多年，深知“回归分析”在模型构建中的基石地位，但很多市面上的教材往往过于侧重理论推导的艰深，而对实际应用中的“陷阱”和“调优策略”讲解得不够透彻。我希望能找到一本既能夯实基础，又能提供实战心法的秘籍。这本书的标题虽然直白，但“进阶”二字暗示了它不会停留在简单的最小二乘法，而是会深入到更复杂的模型设定、异方差、自相关等现实世界中经常遇到的棘手问题。我已经开始期待作者如何用清晰的逻辑，将那些晦涩难懂的统计学概念，转化为可操作的步骤，尤其是在处理非线性关系和时间序列数据回归方面，希望能看到一些独到的见解和经过时间检验的实战案例。希望它能成为我工具箱里最锋利的那一把瑞士军刀，而不是又一本束之高阁的“理论大全”。

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评价二： 说实话，我买这本书纯粹是基于对作者姓名的直觉判断，王存同这个名字在我的专业圈子里是略有耳闻的，尤其是在某些计量经济学的论坛上，偶尔会看到一些关于其研究方向的讨论。这次决定入手，很大程度上是想看看学术界的前沿研究成果是如何被系统化地整合到一本面向实践读者的教材中的。我最关注的部分是关于模型选择和模型诊断的章节。在实际的数据分析工作中，建立一个模型容易，但如何自信地宣称你建立的模型是“最优”的、是“稳健”的，才是真正考验分析师功力的地方。我希望这本书能提供一套近乎“流水线”式的自检流程，比如在多重共线性、内生性问题出现时，有哪些实用的、非教材上那些过于理想化的处理方法。如果能辅以当下主流统计软件（比如R或者Python的特定库）的实战代码示例，那就更完美了。我希望它能帮助我跳出仅仅停留在“跑通代码”的初级阶段，真正理解每一个参数背后所代表的经济或统计学含义，从而构建出更具解释力和预测力的分析框架。

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评价五： 从以往的阅读经验来看，一本优秀的专业书籍，其价值往往体现在其引用和参考文献的质量上。我购买这本书的一个潜在目的，是想借此建立一个更扎实的计量经济学和统计学的“知识地图”。我希望这本书不仅是终点，更是一个起点，能够通过它所引用的经典论文和最新的研究成果，指引我进一步探索更前沿、更细分的领域，比如因果推断中的工具变量法（IV）或广义矩估计（GMM）。回归分析的魅力在于它试图揭示世界运行的规律，而“进阶”意味着它必须触及那些试图解决内生性问题的“重武器”。我非常期待看到作者对工具变量的选择标准、检验有效性的方法（如弱工具变量的识别）的论述，因为这是所有实证研究能否站得住脚的关键所在。如果作者能提供一个清晰的框架，指导读者如何根据研究问题的性质，选择最恰当的回归技术，并论证其合理性，那么这本书就不仅仅是一本工具书，更是一部方法论的指导纲领了。