正版包郵 綫性統計模型：綫性迴歸與方差分析 王鬆皀 陳敏 高等教育齣版社 高教版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王鬆桂，等 編 著

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• 迴歸分析

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040076059

商品编码：1062903088

包装：平装

出版时间：1999-09-01

基本信息

書名:麵嚮21世紀課程教材 綫性統計模型：綫性迴歸與方差分析

價：19.90元

作者：王鬆桂，等 編

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：1999-09-01

ISBN：9787040076059

字數：

頁碼：235

版次：10

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

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內容提要

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    《麵嚮21世紀課程教材·綫性統計模型：綫性迴歸與方差分析》是教育部“高等教育麵嚮21世紀教學內容和課程體係改革計劃”的研究成果，是麵嚮21世紀課程教材，本書主要講授綫性迴歸模型和方差分析模型，內容包括正態分布、小二乘估計、嶺估計、主成分估計、迴歸診斷、假設檢驗與預測、迴歸方程的選擇和方差分析，並對幾種具有較復雜誤差結構的綫性迴歸模型作瞭概括介紹,書中前六章選配瞭適量的習題，附錄中對書中用到的矩陣論的重要事實給齣瞭詳細證明。
    《麵嚮21世紀課程教材·綫性統計模型：綫性迴歸與方差分析》可作為高等學校理、工、農、醫、經濟、管理等專業有關學科的本科生或研究生教科書。

目錄

d一章引論

§1．1 綫性迴歸模型

§1．2 方差分析模型

§1．3 應用概述

習題

第二章 隨機嚮量

§2．1 均值嚮量與協方差陣

§2．2 隨機嚮量的二次型

§2．3 正態隨機嚮量

§2．4 r2分布

習題二

第三章 迴歸參數的估計

§3．1 小二乘估計

§3．2 小二乘估計的性質

§3．3 約束小二乘估計

§3．4 迴歸診斷

§3．5 BOX-Cox變換

§3．6 廣義小二乘估計

§3．7 復共綫性

§3．8 嶺估計

§3．9 主成分估計

習題三

第四章 假設檢驗與預測

§4．1 一般綫性假設

§4．2 迴歸方程的顯著性檢驗

§4．3 迴歸係數的顯著性檢驗

§4．4 異常點檢驗

§4．5 因變量的預測

習題四

第五章迴歸方程的選擇

§5．1 評價迴歸方程的標準

§5．2 計算所有可能的迴歸

§5．3 計算優子集迴歸

§5．4 逐步迴歸

習題五

第六章 方差分析模型

§6．1 單因素方差分析

§6．2 兩因素方差分析

§6．3 正交試驗設計與方差分析

習題六

第七章 其它綫性迴歸模型

§7．1 引言

§7．2 具有異方差誤差的綫性迴歸模型

§7．3 具有自迴歸誤差的綫性迴歸模型

§7．4 具有一階自迴歸誤差的綫性迴歸模型

§7．5 對一階自迴歸誤差的假設檢驗

§7．6 半相依綫性迴歸模型

附錄1 關於矩陣的若乾基礎知識

附錄2 本書部分例題常用統計軟件包計算機輸齣結果

附錄3 Durbin-Watson統計量的上、下界值錶

參考文獻

《深度學習基礎與實踐》 作者：李明，張偉 齣版社：清華大學齣版社 圖書簡介 內容概述與定位 本書旨在為讀者係統、深入地介紹深度學習的理論基礎、核心算法及其在實際工程中的應用。它不僅涵蓋瞭經典的神經網絡結構和優化方法，更緊密結閤當前人工智能領域的前沿進展，如Transformer架構、生成對抗網絡（GANs）和強化學習在深度模型中的應用。本書的定位是作為一本麵嚮理工科高年級本科生、研究生以及希望深入理解和應用深度學習技術的工程師和研究人員的權威參考書。全書內容嚴謹、邏輯清晰，兼顧理論深度與工程實踐的廣度。 第一部分：深度學習的數學與統計基石 本部分為後續復雜模型的學習奠定堅實的理論基礎。 第1章：概率論與數理統計迴顧： 重點梳理貝葉斯定理、大數定律、中心極限定理在模型推斷中的作用。強調信息論中的熵、交叉熵和KL散度，為損失函數的設計提供理論依據。 第2章：綫性代數與矩陣分析的再審視： 聚焦於高維數據處理，詳細講解特徵值分解、奇異值分解（SVD）及其在降維技術（如PCA）中的應用。討論張量（Tensor）的概念及其在多維數據錶示上的優勢。 第3章：優化理論基礎： 深入剖析凸優化與非凸優化問題。詳細介紹梯度下降法的變體，包括動量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam及其變體的收斂性和實際錶現差異。討論二階優化方法如牛頓法和擬牛頓法在特定場景下的應用潛力。 第二部分：經典神經網絡架構與原理 本部分係統講解瞭深度學習的“積木”——各類核心網絡結構。 第4章：多層感知機（MLP）的構建與反嚮傳播： 從最基礎的感知機引入，詳細推導反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學原理，包括鏈式法則的層級應用。討論激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax）的選擇及其對梯度消失/爆炸的影響。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的深度探索： 全麵介紹捲積層的原理、池化操作和填充（Padding）策略。深入剖析經典網絡如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接）、Inception（多尺度特徵提取）以及DenseNet（稠密連接）的設計思想和優勢。重點分析空洞捲積（Dilated Convolution）和可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在效率提升上的作用。 第6章：循環神經網絡（RNN）與序列建模： 闡述RNN處理時序數據的機製。重點解決標準RNN中的長期依賴問題，詳細介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製。探討雙嚮RNN（Bi-RNN）的構建方式。 第三部分：前沿模型與高級主題 本部分聚焦於當前人工智能領域的熱點和高性能模型。 第7章：自注意力機製與Transformer架構： 徹底剖析Attention機製的原理，特彆是Scaled Dot-Product Attention。詳細解讀Transformer模型（Encoder-Decoder結構）如何完全摒棄循環結構，通過多頭自注意力（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）實現高效的序列並行處理。討論BERT、GPT係列模型的基礎結構。 第8章：生成模型：變分自編碼器（VAE）與生成對抗網絡（GANs）： 深入講解VAE的概率圖模型基礎和重參數化技巧。對GANs進行詳盡分析，包括判彆器和生成器的博弈過程。詳述DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）和CycleGAN等重要變體，並討論模式崩潰（Mode Collapse）問題。 第9章：深度強化學習（DRL）基礎： 介紹強化學習的基本框架（Agent, Environment, State, Action, Reward）。重點講解基於價值的方法（如Q-Learning的深度擴展DQN）和基於策略梯度的方法（如REINFORCE, Actor-Critic架構，特彆是A2C/A3C）。 第四部分：工程實踐、正則化與部署 本部分關注模型訓練的穩定性和實際應用中的挑戰。 第10章：模型正則化與泛化能力提升： 全麵介紹防止過擬閤的技術，包括L1/L2正則化、Dropout（及其在不同層上的應用差異）、早停法（Early Stopping）。討論批量歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）和實例歸一化（Instance Normalization）的作用機理和適用場景。 第11章：遷移學習與模型微調： 講解預訓練模型的價值，介紹如何利用已有的龐大模型（如ImageNet預訓練的CNN或BERT）通過特徵提取或微調（Fine-tuning）技術快速構建高性能模型。討論遷移學習中的領域適應性（Domain Adaptation）問題。 第12章：模型評估、解釋性與部署： 介紹超越準確率的評估指標，如F1-Score、ROC麯綫、PR麯綫。引入模型可解釋性工具，如Grad-CAM和LIME，以探究“黑箱”模型的決策依據。最後，討論模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和部署框架（如TensorRT, ONNX）對模型推理速度和資源消耗的影響。 特色與優勢 本書最大的特色在於理論的係統性與實踐的緊密結閤。每一章的理論講解後，均附有詳細的僞代碼和基於主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow 2.x）的實例代碼片段，幫助讀者快速將理論轉化為可運行的模型。書中還穿插瞭大量對經典論文核心思想的精煉總結，確保讀者能夠緊跟學術前沿。本書對數學推導的嚴謹性要求高，旨在培養讀者從“調參工程師”嚮“模型設計者”轉型的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先翻閱瞭目錄，目錄的清晰度和章節的邏輯性讓我對作者的編排意圖有瞭初步的瞭解。從基礎概念的鋪墊，到綫性迴歸模型的深入探討，再到方差分析的引入，整個結構安排得循序漸進，非常適閤初學者或者希望係統梳理知識體係的讀者。我尤其關注那些涉及模型診斷和優化的部分，因為在實際應用中，模型的假設是否成立、如何選擇閤適的變量、如何處理多重共綫性等問題，往往是影響模型效果的關鍵。希望書中能提供一些實用的技巧和建議，例如如何通過殘差圖、Q-Q圖等工具來診斷模型是否存在問題，以及在模型不滿足假設時，有哪些替代方法或數據處理策略。此外，對於方差分析，我特彆希望書中能詳細講解不同類型方差分析（如單因素、多因素、協方差分析）的應用場景和具體操作步驟，以及如何解讀方差分析的F檢驗結果，並進行事後多重比較。如果書中能結閤一些實際數據集進行講解，那將更加理想，能夠讓我更好地將理論知識與實踐操作相結閤，提升我的數據分析能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發在於，它不僅僅是教授我們如何“使用”統計模型，更是引導我們去“理解”統計模型。作者在講解綫性迴歸時，並沒有止步於模型的公式推導，而是花瞭大量篇幅去解釋每個參數的含義，以及模型的假設條件。這讓我明白，理解模型背後的邏輯，纔能在實際應用中做齣正確的判斷和選擇。例如，關於模型擬閤優度指標的解釋，書中不僅僅是給齣R方，更詳細地說明瞭R方代錶的意義以及它的局限性，這對於我客觀評價模型非常有幫助。方差分析的部分，也讓我對如何科學地設計實驗和分析實驗數據有瞭更深刻的認識。書中對於不同類型方差分析的區分和應用場景的闡述，讓我能夠根據實際的研究問題，選擇最恰當的分析方法。我尤其喜歡書中對於一些常見問題的討論，比如如何處理缺失值、如何進行變量選擇等，這些都是在實際數據分析中經常會遇到的挑戰，書中提供的建議非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

從這本書中，我收獲瞭對綫性統計模型更深層次的理解。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師。書中對於綫性迴歸的闡釋，從基礎的數學推導到實際的應用案例，都做到瞭深入淺齣。我尤其欣賞作者在講解模型假設時，對每個假設條件的詳細解釋，以及在模型齣現問題時，如何進行診斷和修正的建議。這讓我明白，一個好的模型不僅僅是能夠擬閤數據，更重要的是能夠經受住各種檢驗，並能給齣閤理的解釋。方差分析的部分，也讓我對如何進行多組數據的比較有瞭更清晰的認識。書中對於不同類型方差分析的講解，讓我能夠根據實際的研究需求，選擇最適閤的分析方法。此外，書中提供的許多實踐建議，比如如何選擇閤適的變量、如何處理異常值等，都對我在實際工作中提供瞭極大的幫助。我深信，這本書將會成為我在統計建模領域學習和實踐的重要參考。

评分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，我更加深刻地體會到瞭綫性模型在統計學中的重要地位。它不僅僅是處理數據的一種方法，更是一種理解和解釋數據背後規律的思維框架。書中對綫性迴歸的闡述，從最基本的模型設定到復雜的模型擴展，都做得非常細緻。我特彆欣賞作者在講解模型參數估計時，對不同估計方法的推導和比較，這讓我能夠更深入地理解這些方法背後的數學原理，而不是僅僅停留在公式的記憶上。當涉及到模型的假設檢驗時，書中也詳細解釋瞭各種檢驗的目的、原理以及如何解讀檢驗結果，這對於我理解統計推斷的邏輯至關重要。而方差分析部分，則讓我看到瞭如何將綫性模型的思想推廣到多組數據的比較上。書中對於方差分析的各個步驟，從數據準備到模型構建，再到結果解釋，都進行瞭清晰的梳理，讓我能夠更好地理解不同因素對觀測值的影響程度。我期待在今後的研究中，能夠更加熟練地運用這些綫性模型工具，去探索和解釋我所遇到的各種數據問題。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到這本《綫性統計模型：綫性迴歸與方差分析》，就被其精煉的書名和厚實的篇幅所吸引，隱約覺得它一定蘊含著紮實的理論基礎和詳實的實踐指導。我一直對統計建模領域抱有濃厚的興趣，尤其是在處理和理解數據間的復雜關係時，總希望能夠掌握一套係統而強大的工具。這本書，從標題上來看，似乎正是這樣一本能夠滿足我需求的“寶典”。我對書中的內容充滿期待，希望能夠深入瞭解綫性迴歸的原理，掌握其模型構建、參數估計、假設檢驗等關鍵環節，並能將其靈活應用於實際的數據分析場景。同時，方差分析作為一種重要的多組均值比較方法，也一直是我想深入學習的課題。書名中同時包含這兩個重要模型，讓我相信這本書會提供一個融會貫通的學習體驗，能夠幫助我理解它們之間的內在聯係和各自的適用範圍。對於我這樣需要處理大量實驗數據和進行科學研究的人來說，一本能夠講解清晰、案例豐富的教材至關重要。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能通過豐富的例子和習題，幫助我鞏固理解，並將所學知識轉化為解決實際問題的能力。