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编辑推荐

　　《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。

内容简介

　　《统计诊断》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，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。《统计诊断》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。

目录

第一章 引论
§1.1 统计诊断概述
§1.2 线性回归模型
1.2.1 矩阵运算
1.2.2 线性回归的参数估计与假设检验
1.2.3 带有附加变量的线性模型
1.2.4 一般线性模型与广义最小二乘估计
1.2.5 线性回归的残差与杠杆值
第二章 线性回归基于数据删除模型的诊断方法
§2.1 数据删除模型及其参数估计
§2.2 基于数据删除模型的回归诊断
2.2.1 广义Cook距离与Cook距离
2.2.2 W-K统计量和AP统计量
2.2.3 数值实例
§2.3 似然距离
2.3.1 似然距离的定义
2.3.2 正态线性模型的似然距离
2.3.3 似然距离的近似计算
2.3.4 数值实例
第三章 线性回归基于均值漂移模型和方差加权模型的诊断方法
§3.1 基于均值漂移模型的回归诊断
3.1.1 参数估计及等价性定理
3.1.2 漂移参数的假设检验
3.1.3 数值实例
§3.2 基于方差加权模型的回归诊断
§3.3 异方差模型及方差齐性检验
第四章 线性模型的数据变换
§4.1 方差稳定化变换和线性化变换
§4.2 Box-Cox变换
4.2.1 变换参数的极大似然估计
4.2.2 变换参数的Atkinson估计
§4.3 自变量的变换及双边变换
§4.4 数据变换模型的假设检验
§4.5 数据变换模型的统计诊断
4.5.1 诊断模型分析
4.5.2 基于数据删除模型的诊断
4.5.3 自变量变换模型的统计诊断
第五章 局部影响分析
§5.1 基于似然距离的局部影响分析
5.1.1 扰动模型与似然距离
5.1.2 基于似然距离的局部影响分析
5.1.3 子集参数的局部影响分析
5.1.4 统计量的局部影响分析
§5.2 线性模型的局部影响分析
5.2.1 方差加权扰动模型
5.2.2 因变量扰动模型
5.2.3 自变量扰动模型
§5.3 数据变换模型的局部影响分析
5.3.1 方差加权扰动
5.3.2 自变量的扰动
5.3.3 变换数据的扰动
5.3.4 自变量变换的局部影响分析
第六章 非线性回归模型的统计诊断以及异方差和相关性检验
§6.1 非线性回归模型
§6.2 统计诊断
6.2.1 基于数据删除模型的诊断统计量
6.2.2 诊断模型分析
6.2.3 局部影响分析
§6.3 基于正态误差的异方差和相关性检验
6.3.1 方差齐性检验
6.3.2 相关性和异方差检验
6.3.3 进一步的问题
§6.4 基于t分布误差的异方差和相关性检验
6.4.1 方差齐性检验
6.4.2 进一步的问题
第七章 广义非线性模型的统计诊断及其变离差检验
§7.1 广义非线性模型
§7.2 统计诊断
7.2.1 基于数据删除模型的诊断统计量
7.2.2 诊断模型分析
7.2.3 局部影响分析
7.2.4 广义杠杆值
§7.3 变离差检验
7.3.1 变离差检验的参数化方法
7.3.2 进一步的问题
第八章 基于EM算法的统计诊断方法
§8.1 EM算法及Q函数
§8.2 基于Q函数和数据删除模型的诊断
§8.3 基于Q函数的局部影响分析
§8.4 非线性随机效应模型的统计诊断
8.4.1 可加非线性随机效应模型及其EM算法
8.4.2 基于数据删除模型的诊断
8.4.3 局部影响分析
§8.5 泊松逆高斯回归模型的统计诊断
8.5.1 泊松逆高斯回归模型及其EM算法
8.5.2 基于数据删除模型的诊断
8.5.3 局部影响分析
参考文献

精彩书摘

　　第一章 引论
　　本章为引论，内容分两部分：第一节简要介绍统计诊断的内容、意义及其在数据分析中的地位与作用。由于统计诊断的研究首先从线性模型开始，然后再推广和发展到其他更复杂的模型，因此第二节简要介绍线性模型的基本知识，这是本书所讨论的最基本的统计模型。
　　§1.1 统计诊断概述
　　统计诊断是数据分析的重要组成部分，其主要任务就是通过诊断统计量检测已知观测数据在用既定模型（postulated model）拟合时的合理性；如果既定模型是回归模型，则相应的统计诊断也称为回归诊断。
　　对于一个既定的统计模型，为了进行有效的统计推断，通常都需要有一组假设条件，只有当观测数据满足这些假设条件时，有关的统计推断才是合理的。统计诊断就是要检测给定的观测数据是否满足这些假设条件，并通过诊断统计量指出不满足假设条件的数据点。以下结合线性回归模型进一步说明统计诊断（或回归诊断）的内容和意义。
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读了这本书之后，我发现作者在做班主任工作的时候也有很多的无奈，她曾经这样说过：“‘只有不会教的老师，没有教不好的学生’——在我看来，这句话和‘人有多大胆，地有多大产’是一路的。如果是教师之外的人这样说的，那他就是在恶意地欺负人，把教师往绝路上逼；如果教师自己这样说，那他不是幼稚就是自大狂，迟早要碰个头破血流。我曾经属于后一类。那时，我处于极度危险的境地。”看薛老师这些话，你能觉得这是一个真实的老师，她说的话就象是邻居唠家常那样真诚自然。对于书中她大胆、直率的言辞，我很钦佩，不是每个人都有这种胆识、思维的。她能把一件看似简单惯常的事情剖析提头头是道，透过了表象看到了它的内在根源。她有勇气把一些不同与大家都说的话写在纸上，让别人看，虽然多数人心理或许也如她所想。但凭这一点儿，就让人佩服至极。比如，她对“老师象蜡烛、春蚕”，“没有教不好的学生，只有教不好的老师”这些话的评析，一针见血，道出了我们老师的共同心声。之所以造就了她感说真话，敢于抵制一切不利于学生成长和进步的制度。因为薛老师的人生信念就是：缺乏真诚、理性和趣味的日子是不值得过的。教育教学中有了平衡愉悦的心态，正确的定位和良好的策略，才能在饱满热情中，在正确策略中扶植学生向上。

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而SPD则能在SPC基础上利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而缩短诊断时间、迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量。其实早在1980年，张公绪教授就提出选控控制图系列（Cause—Selecting Control Charts Series），奠定了统计诊断理论的基础。1982年，张公绪教授又提出两种质量诊断理论（Diagnostic Theory with Two Kinds of Quality）使其初步具备了SPC所没有的诊断功能，突破了休哈特的SPC理论，从此SPC上升为SPD（Statistical Process Diagnosis），张公绪教授还因此获得1987年度国家科技进步奖，1993年7月，世界SPC权威学术刊物美国《质量技术杂志》刊载了著名统计质量控制专家 (W. H. Woodall) 和威德 (M. R. Wade) 博士的专文肯定张公绪两种质量诊断理论的先进性。但作为一个世界高端研究成果，SPD及其相关理论却并没有在企业实际生产过程中得到大面积的应用，是中国质量管理应用的一大损失。

评分☆☆☆☆☆

多年来张公绪教授始终致力于将SPD理论产品化，成为更多中国企业质量管理道路上的有力工具，经过长期关注以及对公司整体实力、质量管理项目开发实施能力考察后，决定与北科汇智公司携手打造SPD（统计过程诊断）软件，旨在将先进的科学理论同信息化工具结合起来，使SPD科学理论得以进一步发扬光大。统计过程诊断软件的开发为企业贯彻先进的管理科学，追求精益六西格玛，以及建立完善的质量体系，不断持续改进提供了有力的工具。　

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