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韋博成 等 著

圖書標籤:

• 統計學
• 診斷學
• 醫學統計
• 臨床診斷
• 數據分析
• 醫學研究
• 統計方法
• 疾病診斷
• 生物統計
• 健康數據

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040256390

版次：1

商品编码：10126195

包装：平装

丛书名： 应用统计学丛书

开本：16开

出版时间：2009-03-01

用纸：胶版纸

页数：247

正文语种：中文

編輯推薦

　　《統計診斷》是數據分析的重要組成部分，其主要任務是檢測已知觀測數據在用既定模型擬閤時的閤理性。在實際應用與理論分析中，統計診斷已廣泛應用於各種統計問題和統計模型，並被編入許多通用軟件包，成為近代統計學的重要分支。本書係統介紹統計診斷的基本原理、方法和應用，全書共八章，分為兩部分：前五章為第一部分，結閤綫性模型介紹統計診斷的基本模型和基本方法；後三章為第二部分，結閤非綫性模型介紹統計診斷的某些新進展。其中第一部分隻要求讀者具有工科類高等數學、綫性代數、概率統計的知識；它既可作為概率統計專業的研究生教材，經濟金融、生物醫學、管理科學、工程技術等專業研究生的教學參考書，也可供相關專業的大學生、教師、科技人員和統計工作者參考。本書第二部分要求讀者具有更多的概率統計知識，可供有興趣進一步學習與研究統計診斷的讀者參考。

內容簡介

　　《統計診斷》係統介紹統計診斷的基本原理、方法和應用，全書共八章，分為兩部分：前五章為第一部分，結閤綫性模型介紹統計診斷的基本模型和基本方法；後三章為第二部分，結閤非綫性模型介紹統計診斷的某些新進展。其中第一部分隻要求讀者具有工科類高等數學、綫性代數、概率統計的知識，既可作為概率統計專業的研究生教材，經濟金融、生物醫學、管理科學、工程技術等專業研究生的教學參考書，也可供相關專業的大學生、教師、科技人員和統計工作者參考。《統計診斷》第二部分要求讀者具有更多的概率統計知識，可供有興趣進一步學習與研究統計診斷的讀者參考。

目錄

第一章 引論
§1.1 統計診斷概述
§1.2 綫性迴歸模型
1.2.1 矩陣運算
1.2.2 綫性迴歸的參數估計與假設檢驗
1.2.3 帶有附加變量的綫性模型
1.2.4 一般綫性模型與廣義最小二乘估計
1.2.5 綫性迴歸的殘差與杠杆值
第二章 綫性迴歸基於數據刪除模型的診斷方法
§2.1 數據刪除模型及其參數估計
§2.2 基於數據刪除模型的迴歸診斷
2.2.1 廣義Cook距離與Cook距離
2.2.2 W-K統計量和AP統計量
2.2.3 數值實例
§2.3 似然距離
2.3.1 似然距離的定義
2.3.2 正態綫性模型的似然距離
2.3.3 似然距離的近似計算
2.3.4 數值實例
第三章 綫性迴歸基於均值漂移模型和方差加權模型的診斷方法
§3.1 基於均值漂移模型的迴歸診斷
3.1.1 參數估計及等價性定理
3.1.2 漂移參數的假設檢驗
3.1.3 數值實例
§3.2 基於方差加權模型的迴歸診斷
§3.3 異方差模型及方差齊性檢驗
第四章 綫性模型的數據變換
§4.1 方差穩定化變換和綫性化變換
§4.2 Box-Cox變換
4.2.1 變換參數的極大似然估計
4.2.2 變換參數的Atkinson估計
§4.3 自變量的變換及雙邊變換
§4.4 數據變換模型的假設檢驗
§4.5 數據變換模型的統計診斷
4.5.1 診斷模型分析
4.5.2 基於數據刪除模型的診斷
4.5.3 自變量變換模型的統計診斷
第五章 局部影響分析
§5.1 基於似然距離的局部影響分析
5.1.1 擾動模型與似然距離
5.1.2 基於似然距離的局部影響分析
5.1.3 子集參數的局部影響分析
5.1.4 統計量的局部影響分析
§5.2 綫性模型的局部影響分析
5.2.1 方差加權擾動模型
5.2.2 因變量擾動模型
5.2.3 自變量擾動模型
§5.3 數據變換模型的局部影響分析
5.3.1 方差加權擾動
5.3.2 自變量的擾動
5.3.3 變換數據的擾動
5.3.4 自變量變換的局部影響分析
第六章 非綫性迴歸模型的統計診斷以及異方差和相關性檢驗
§6.1 非綫性迴歸模型
§6.2 統計診斷
6.2.1 基於數據刪除模型的診斷統計量
6.2.2 診斷模型分析
6.2.3 局部影響分析
§6.3 基於正態誤差的異方差和相關性檢驗
6.3.1 方差齊性檢驗
6.3.2 相關性和異方差檢驗
6.3.3 進一步的問題
§6.4 基於t分布誤差的異方差和相關性檢驗
6.4.1 方差齊性檢驗
6.4.2 進一步的問題
第七章 廣義非綫性模型的統計診斷及其變離差檢驗
§7.1 廣義非綫性模型
§7.2 統計診斷
7.2.1 基於數據刪除模型的診斷統計量
7.2.2 診斷模型分析
7.2.3 局部影響分析
7.2.4 廣義杠杆值
§7.3 變離差檢驗
7.3.1 變離差檢驗的參數化方法
7.3.2 進一步的問題
第八章 基於EM算法的統計診斷方法
§8.1 EM算法及Q函數
§8.2 基於Q函數和數據刪除模型的診斷
§8.3 基於Q函數的局部影響分析
§8.4 非綫性隨機效應模型的統計診斷
8.4.1 可加非綫性隨機效應模型及其EM算法
8.4.2 基於數據刪除模型的診斷
8.4.3 局部影響分析
§8.5 泊鬆逆高斯迴歸模型的統計診斷
8.5.1 泊鬆逆高斯迴歸模型及其EM算法
8.5.2 基於數據刪除模型的診斷
8.5.3 局部影響分析
參考文獻

精彩書摘

　　第一章 引論
　　本章為引論，內容分兩部分：第一節簡要介紹統計診斷的內容、意義及其在數據分析中的地位與作用。由於統計診斷的研究首先從綫性模型開始，然後再推廣和發展到其他更復雜的模型，因此第二節簡要介紹綫性模型的基本知識，這是本書所討論的最基本的統計模型。
　　§1.1 統計診斷概述
　　統計診斷是數據分析的重要組成部分，其主要任務就是通過診斷統計量檢測已知觀測數據在用既定模型（postulated model）擬閤時的閤理性；如果既定模型是迴歸模型，則相應的統計診斷也稱為迴歸診斷。
　　對於一個既定的統計模型，為瞭進行有效的統計推斷，通常都需要有一組假設條件，隻有當觀測數據滿足這些假設條件時，有關的統計推斷纔是閤理的。統計診斷就是要檢測給定的觀測數據是否滿足這些假設條件，並通過診斷統計量指齣不滿足假設條件的數據點。以下結閤綫性迴歸模型進一步說明統計診斷（或迴歸診斷）的內容和意義。

《算法之眼：洞察復雜係統中的模式與關聯》 這是一本麵嚮對數據背後隱藏的洞察力充滿渴望的讀者而設計的指南。它並非聚焦於單一學科的微觀探究，而是將目光投嚮瞭更為廣闊的領域：如何運用強大的算法工具，去理解和解讀那些看似混亂、實則蘊含著深刻規律的復雜係統。《算法之眼》的核心在於揭示那些潛藏在海量數據洪流中的模式、趨勢和異常，幫助讀者構建一種超越直覺的、基於數據的認知框架。 在信息爆炸的時代，我們每天都被龐大的數據集所包圍，從科學研究的實驗數據到商業市場的交易記錄，從社交媒體上的用戶互動到醫療健康的人體生理指標，無不呈現齣前所未有的復雜性。如何從這些數據中提煉齣有價值的信息，如何發現事物之間微妙而關鍵的關聯，如何預測未來的走嚮，以及如何及時識彆潛在的風險，成為瞭我們理解世界、做齣明智決策的關鍵能力。 本書的敘事並非循序漸進地教授一門具體的數學統計方法，而是以一種更為宏觀的視角，引導讀者理解“算法”作為一種思維工具和技術手段，是如何賦能我們去“看清”這些復雜係統的。我們並非要成為數學傢，而是要成為能夠駕馭算法，讓算法成為我們洞察世界的“眼睛”的探索者。 第一部分：重塑認知——數據世界的底層邏輯 在這一部分，我們將首先挑戰讀者固有的認知模式。我們常常習慣於綫性的、單一因果的解釋，但復雜係統恰恰顛覆瞭這一觀念。我們會探討“湧現”（emergence）的概念，即整體的屬性如何超越部分的簡單相加，以及“非綫性”（non-linearity）如何導緻微小的輸入引發巨大的輸齣。理解這些基本原理，是進入復雜係統分析的第一步。 接著，我們會介紹“模式識彆”（pattern recognition）的重要性。書中不會列舉枯燥的模式識彆算法公式，而是通過生動的案例，說明不同類型的模式（如周期性、趨勢性、聚類、異常等）如何在現實世界中錶現，以及它們各自可能蘊含的意義。例如，在金融市場，價格波動的周期性模式可能預示著階段性的上漲或下跌；在生物學領域，基因錶達的聚類模式可能揭示瞭細胞功能的協同性。 “關聯分析”（correlation analysis）也是本部分的關鍵。我們強調，關聯不等於因果，但找齣強烈的關聯是進一步探究因果關係的重要起點。我們將通過一些引人入勝的例子，展示如何發現看似無關的變量之間可能存在的隱秘聯係，以及這些聯係如何為我們提供新的視角。例如，一項研究可能發現，城市綠化麵積的增加與居民心血管疾病發病率的下降之間存在顯著關聯，這雖然不直接證明因果，但足以引發進一步的深入研究。 第二部分：算法的語言——構建你的數據洞察力工具箱 這一部分是本書的核心，但它依然會避免陷入技術細節的泥沼。我們將把復雜的算法概念轉化為易於理解的“工具”的描述。 數據預處理的藝術： 任何算法的有效性都取決於輸入數據的質量。我們會講解如何“清潔”數據，去除噪聲和異常值，如何進行數據轉換和特徵工程，為算法的“閱讀”打下堅實基礎。這就像給畫傢準備畫布，畫布的平整和底色直接影響最終的畫作。 聚類與分類的智慧： 我們會解釋聚類算法如何幫助我們發現數據中的天然分組，就像將一大群學生按成績、興趣或學習習慣進行分組。而分類算法則更像是給事物貼標簽，根據已有的信息判斷新的事物屬於哪個類彆，例如，根據商品的特徵判斷用戶是否可能購買。 預測與迴歸的洞察： 預測未來是人類永恒的追求。我們會介紹迴歸分析如何幫助我們建立變量之間的數學模型，從而預測連續數值型變量的值，例如，預測房屋價格與麵積、地段的關係。而時間序列分析則專門用於分析隨時間變化的數據，預測未來的趨勢，如股票價格的短期波動或氣象數據的長期變化。 降維與可視化： 在高維度的復雜數據麵前，我們的大腦容易感到迷失。我們會介紹降維技術如何幫助我們抓住數據最本質的特徵，就像用概括性的語言描述一幅宏大的畫作。而數據可視化則是將抽象的數據轉化為直觀的圖錶，讓復雜的模式一目瞭然，成為我們理解數據的“眼睛”的延伸。 網絡分析的關聯之道： 現實世界中，許多係統都是相互連接的網絡，如社交網絡、交通網絡、生物通路網絡。我們會介紹網絡分析如何幫助我們理解這些節點之間的關係，發現關鍵節點（如意見領袖或擁堵點），以及網絡的整體結構特性。 第三部分：算法的實踐——從海量數據中解鎖價值 本部分將通過一係列精心設計的案例研究，展示算法如何被應用於不同領域，解決實際問題。這些案例並非晦澀的學術研究，而是與我們的生活息息相關，讓讀者切身感受到算法的力量。 商業智能與市場洞察： 如何通過分析用戶購買行為，實現精準營銷和個性化推薦？如何通過分析銷售數據，發現新的市場機遇和潛在的消費者群體？ 科學發現的加速器： 在基因組學、天文學、材料科學等領域，算法如何幫助科學傢處理海量數據，發現新的規律，加速科學研究的進程？ 社會趨勢的解讀： 如何通過分析社交媒體數據，洞察公眾情緒和輿論走嚮？如何通過分析城市交通數據，優化城市規劃和管理？ 風險預警與決策支持： 在金融風控領域，算法如何識彆欺詐行為和市場風險？在醫療健康領域，算法如何輔助醫生進行疾病診斷和預後預測？ 第四部分：倫理與未來——負責任地駕馭算法的力量 任何強大的工具都伴隨著責任。《算法之眼》不會迴避算法可能帶來的倫理挑戰，例如數據隱私、算法偏見、以及對就業的影響。我們會探討如何負責任地使用算法，如何識彆和緩解算法中的不公平性，以及如何為算法驅動的未來做好準備。 本書的目的，不是讓讀者成為一名熟練的程序員或統計學傢，而是賦能讀者擁有一種“數據思維”和“算法視野”。它鼓勵讀者以一種批判性的、探索性的態度麵對數據，學會提問，學會驗證，學會利用算法的強大能力，去揭示隱藏的真相，去理解復雜的世界，並最終做齣更明智、更有效的決策。 《算法之眼》將成為你理解數據世界、駕馭復雜係統、解鎖無限可能性的忠實嚮導。它將幫助你培養一種洞察力，一種用算法的語言“看見”模式、理解關聯、預見未來的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書在現代都市生態學領域似乎開創瞭一種全新的研究範式。它徹底顛覆瞭我對“自然”與“城市”二元對立的固有認知。作者以一種近乎人類學的視角，將城市中的流浪貓、廢棄建築中的苔蘚、甚至是被遺忘的地下管道係統，都納入到“生態圈”的考察範圍之內。書中的案例分析極為紮實，例如對某大型地鐵樞紐在高峰期形成的熱島效應與微生物群落演變關係的追蹤研究，數據詳實得令人咋舌，但闡述起來卻充滿瞭洞察力。最讓我震撼的是，作者提齣“城市中的沉默物種正在記錄人類行為的真實時間綫”這一觀點。他通過分析不同年代建築材料的老化速度和汙染物纍積梯度，來反推城市規劃的長期後果，其視角之新穎，方法論之大膽，讓人不得不佩服。讀罷，我再看腳下的街道和頭頂的高樓，感覺它們不再是冰冷的水泥森林，而是一個活生生、呼吸著的、擁有自身復雜生命周期的巨型有機體。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本關於時間旅行悖論與哲學思辨的作品，我感到大腦仿佛經曆瞭一場高強度的思維體操。作者構建的世界觀極其復雜精妙，他巧妙地將量子糾纏的概念融入到對“自由意誌”的探討中，提齣瞭一係列令人拍案叫絕的反直覺論點。敘事節奏的處理非常高明，時而急促如閃電般揭示關鍵信息，時而又慢下來，用近乎詩意的語言描繪人物在麵對命運抉擇時的內心掙紮。我特彆喜歡其中關於“祖父悖論”的最新推演，作者並沒有選擇傳統的圓滿解釋，而是引入瞭一個多維度的觀察者視角，讓整個邏輯鏈條變得無比嚴謹而又充滿開放性。書中的對話犀利而富有哲理，角色之間的智力交鋒火花四濺，絲毫沒有學術著作的枯燥感，反而充滿瞭戲劇張力。讀到最後，我不得不閤上書本，仰望天花闆，花瞭整整二十分鍾來消化那些層層遞進的因果關係，那種智力被徹底激發後的酣暢淋灕，實在難以言喻。

评分☆☆☆☆☆

這部關於古代貿易路綫與文化交流史的著作，簡直是一部行走的百科全書，但其敘述方式卻如同經驗豐富的旅行傢在爐火旁分享見聞，親切而生動。作者似乎走遍瞭絲綢之路上的每一條支綫和每一個偏僻的綠洲，他對那些失落的城邦和被遺忘的物種的描述細緻入微，充滿瞭對曆史的深切同情與敬意。我尤其被其中關於香料貿易中“信息不對稱”如何影響政治格局的分析所吸引。他沒有堆砌晦澀的專有名詞，而是通過一個個鮮活的商人、外交官的私人信件片段，將宏大的曆史背景還原到瞭微觀的人性層麵。閱讀過程中，我腦海裏不斷浮現齣駱駝商隊穿越茫茫大漠的畫麵，耳邊仿佛能聽到不同語言的叫賣聲和牲畜的嘶鳴。這本書的價值不僅僅在於它提供瞭翔實的史料，更在於它成功地喚醒瞭讀者對“連接”這一人類基本需求的深刻理解——在技術尚未發達的古代，連接的代價，纔是真正的曆史驅動力。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這部關於古典音樂情感錶達的理論分析，那就是“精準的解剖”。作者對待巴赫與貝多芬作品的態度，如同對待精密的外科手術樣本，每一個音符、每一次休止符的長度，都被放在顯微鏡下進行嚴苛的審視。本書的語言風格極為剋製和理性，它摒棄瞭所有浪漫化的形容詞，專注於揭示結構本身所蘊含的情感邏輯。例如，書中對奏鳴麯式中“呈示部”與“再現部”之間張力消解機製的數學化描述，清晰地展示瞭作麯傢如何通過音高關係和節奏密度來精確調控聽眾的心理預期。我曾以為對音樂的理解隻能依賴直覺，但這本書讓我認識到，情感的爆發往往是建立在極其嚴密和清晰的結構基礎之上的。它提供瞭一套強大的工具，去“看清”那些我們習慣於“感受”的東西。對於那些想深入理解古典音樂的內在“語法”而非僅僅停留在錶層欣賞的樂迷來說，這本書是不可多得的理論基石。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直是一場視覺盛宴，封麵的配色大膽而富有張力，那種深沉的靛藍與亮眼的橙黃交織齣的質感，讓人在書架上第一眼就挪不開目光。內頁的紙張選擇也頗為考究，觸感溫潤細膩，即便是長時間閱讀，指尖也不會感到疲憊。更值得稱贊的是字體排版，字號適中，行間距處理得恰到好處，使得大段文字的閱讀壓力大大減輕。我尤其欣賞作者在章節開篇引入的那些精緻的、幾乎可以作為藝術品的插圖，它們並非簡單的裝飾，而是與內容形成瞭一種微妙的呼應，為整部作品增添瞭一種沉靜而深邃的藝術氣息。翻閱過程中，我甚至能聞到一股淡淡的書墨香，這種實體書特有的氣味，是電子設備永遠無法替代的閱讀體驗。從材質到布局，每一個細節都透露齣齣版方對閱讀體驗的極緻追求，讓人忍不住想反復摩挲和品味。這不僅僅是一本書，更像是一件精心打磨的工藝品，讓人心生敬畏，也更期待內容本身能與之匹配。

评分☆☆☆☆☆

SPD(Statistical Process Diagnosis)即统计过程诊断,是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的. 1980年,张公绪提出选控控制图.选控图是统计诊断理论的重要工具,奠定了统计诊断理论的基础.1982年,张公绪又提出了"两种质量诊断理论",突破了传统的休哈特质量控制理论,开辟了质量诊断的新航向.此后,我国又提出"多元逐步诊断理论"和"两种质量多元诊断理论",解决了多工序、多指标系统的质量控制与质量诊断问题.从此,SPC上升为SPD.

评分☆☆☆☆☆

全新的，和书店的比较过了，应该是正版图书。

评分☆☆☆☆☆

这是一本专业用书 很好的！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

SPD是SPC的进一步发展。在上个世纪20年代，美国休哈特博士（W·A·shewhart）首创过程控制理论及其工具——控制图，对质量管理做出了划时代的贡献，但SPC也有其历史局限性——它不能进行诊断，而现场则迫切需要解决诊断问题，否则即使想要纠正异常也无从下手。

评分☆☆☆☆☆

还不错，拿来参考学习一下。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，我一直都 是这么评价的，应该不错吧，还没看呢

评分☆☆☆☆☆

统计诊断》是数据分析的重要组成部分，其主要任务是检测已知观测数据在用既定模型拟合时的合理性。在实际应用与理论分析中，统计诊断已广泛应用于各种统计问题和统计模型，并被编入许多通用软件包，成为近代统计学的重要分支。本书系统介绍统计诊断的基本原理、方法和应用，全书共八章，分为两部分：前五章为第一部分，结合线性模型介绍统计诊断的基本模型和基本方法；后三章为第二部分，结合非线性模型介绍统计诊断的某些新进展。其中第一部分只要求读者具有工科类高等数学、线性代数、概率统计的知识；它既可作为概率统计专业的研究生教材，经济金融、生物医学、管理科学、工程技术等专业研究生的教学参考书，也可供相关专业的大学生、教师、科技人员和统计工作者参考。本书第二部分要求读者具有更多的概率统计知识，可供有兴趣进一步学习与研究统计诊断的读者参考。