漫畫統計學之迴歸分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張仲桓 譯

圖書標籤:

• 漫畫
• 統計學
• 迴歸分析
• 數據分析
• 可視化
• 入門
• 學習
• 統計方法
• 圖解
• 科普

店鋪： 金衛文化圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030250063

商品編碼：29913080654

叢書名： 漫畫統計學之迴歸分析(歐姆社學習漫畫)

開本：16開

齣版時間：2009-08-01

商品參數

漫畫統計學之迴歸分析
	曾用價	45.00
	齣版社	科學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年12月
	開本	16
	作者	（日）高橋 信;張仲桓
	裝幀	平裝
	頁數	224
	字數	214
	ISBN編碼	9787030250063

目錄
目錄
序章 歡迎光臨諾倫茶餐廳 1
第1章 基礎知識 11
1. 書寫規則 12
2. 反函數 14
3. 指數函數與自然對數函數 19
4. 指數函數與對數函數的性質 20
5. 微分 24
6. 矩陣 37
7. 數值數據和分類數據 46
8. 離差平方和、方差、標準差 48
9. 概率密度函數 50
第2章 迴歸分析 55
1. 迴歸分析 56
2. 迴歸分析的實例 62
3. 迴歸分析過程中的注意事項 94
4. 標準化殘差 95
5. 內插法和外插法 96
6. 序列相關 97
7. 直綫以外的迴歸方程 98
第3章 重迴歸分析 101
1. 重迴歸分析的定義 102
2. 重迴歸分析的實例 106
3. 重迴歸分析過程中的注意事項 136
4. 標準化殘差 137
5. 馬氏距離以及重迴歸分析中的置信區間和預測區間 138
6. 自變量為“不可測”數據時的重迴歸分析 141
7. 多重共綫性 145
8. “各自變量對因變量的影響”和重迴歸分析 146
第4章 Logistic迴歸分析 149
1. Logistic迴歸分析 150
2. 極大似然法 156
3. 因變量的處理方法 160
4. Logistics迴歸分析的實例 164
5.“Logistic迴歸分析過程”中的注意事項 186
6. Odds Ratio（優勢比） 186
7. “檢驗”的名稱 191
8. Bubble Chart（氣泡圖） 192
附錄 用Excel算算看 193
1. 自然對數的底 194
2. 指數函數 196
3. 自然對數函數 196
4. 矩陣的乘法 197
5. 逆矩陣 199
6. x2分布的橫軸坐標 200
7. x2分布的概率 201
8. F分布的橫軸坐標 202
9. F分布的概率 204
10. （重）迴歸分析的（偏）迴歸係數 205
11. Logistic迴歸方程的迴歸係數 208
參考文獻 212
在綫試讀
序章
　　歡迎光臨諾倫茶餐廳
　　真不錯啊！
　　這裏的紅茶和蛋糕。
　　謝謝！這可是新口味呦！
　　怎麼樣？還是在學習嗎？
　　嗯！是啊。
　　啊！
　　真不錯！
　　請慢用！
　　咦？
　　真、真切啊，難道......理紗前輩......
　　什麼啊？美羽，你不會吃醋瞭吧？
　　沒，沒有啊！
　　真是個勤奮用功的男生啊......
　　總是在看那本貌似很難的數學書。
　　等一下！我們不是“經濟學係”的嗎？
　　怎麼說理紗前輩也是優等生啊！而我就完全不……
　　要是你嚮他請教的話……
　　那，那怎麼行！連名字都不知道呢！
　　所以纔要找機會說話啊……
　　要是那個人再也不來諾倫......
　　哢......
　　啊，好漂亮啊！
　　好可愛呀！
　　您好！
　　歡迎光臨諾倫！
　　兩位請隨便坐！
　　……看到瞭那個人的臉......
　　啊！
　　啊！那傢夥把書落下瞭。
　　請，請讓我看一下！
　　瞧！
　　嗯……
　　迴歸分析……
　　這是一種統計學的分析方法。
　　哦？
　　抱歉，我不太瞭解……
　　美羽，是不是每天都收看電視裏的天氣預報啊？
　　是，每天都看，可是……
內容介紹
　　《漫畫統計學之迴歸分析》是世界上zui簡單的迴歸分析教科書，它通過漫畫式的情景說明，讓你邊看故事邊學知識，每讀完一篇就能理解一個概念，每篇末還附有文字說明，隻要跟著這些簡單的習題進行操練，你就能在zui短時間內成為迴歸分析達人！

探索未知領域的知識之旅：一本關於數據科學與圖畫敘事的深度指南 書名： 《圖繪數據奧秘：現代統計學的直觀錶達與實踐應用》 內容提要： 本書旨在為讀者提供一個跨越傳統統計學邊界的全新視角，深入剖析如何利用現代數據科學的強大工具，結閤清晰、直觀的視覺敘事方式，揭示復雜數據背後的深刻洞察。我們不再將統計學視為枯燥的公式堆砌，而是將其視為一種強大的語言，能夠用最簡潔的圖錶和模型，講述關於世界運行的最動人故事。 本書內容聚焦於探索性數據分析（EDA）的藝術與科學、穩健的統計建模技術、時間序列分析的前沿進展，以及非參數方法的實用價值。我們通過大量精心設計的圖示和案例研究，引導讀者從數據采集、清洗、可視化，到最終的模型構建與解釋，建立起一套完整的數據分析工作流。 第一部分：數據敘事的基石——探索性數據分析與可視化 本部分是理解數據的入門之鑰。我們詳細探討瞭如何有效地“閱讀”數據，不僅僅是查看平均值和標準差，而是深入挖掘數據的內在結構、分布形態和潛在異常。 1. 數據清洗與預處理的實踐哲學： 講解真實世界數據的“髒亂差”特性，重點介紹缺失值處理的策略（插補方法的優劣勢分析）、異常值的識彆與魯棒性處理技術。強調數據質量對後續分析的決定性影響。 2. 可視化的力量：從描述到洞察： 係統介紹各類統計圖錶的適用場景，如直方圖、箱綫圖在描述分布中的作用；散點圖矩陣和熱力圖在揭示變量間關係上的效能。特彆引入高維數據可視化技術，如 t-SNE 和 UMAP 在降維和聚類可視化中的應用，幫助讀者在高維空間中定位隱藏的結構。我們著重講解如何通過“講故事”的方式設計可視化界麵，避免誤導性的錶達。 3. 描述性統計的深入解讀： 超越基礎的集中趨勢與離散度量，探討分位數、偏度和峰度的實際意義，以及如何使用經驗纍積分布函數（ECDF）來替代復雜的理論分布假設，進行更靈活的描述。 第二部分：構建預測的橋梁——穩健的統計建模 本部分將讀者帶入推斷性統計的核心，關注如何構建可靠且易於解釋的模型來預測未來或解釋現象。 1. 綫性模型的精細化處理： 詳細論述多元綫性迴歸的假設檢驗與診斷，重點分析多重共綫性、異方差性和殘差的正態性問題，並提供如嶺迴歸（Ridge）、Lasso 迴歸等正則化方法的應用場景與參數選擇策略。 2. 廣義綫性模型（GLM）的威力： 針對非正態響應變量（如計數數據、比例數據），係統介紹泊鬆迴歸、邏輯迴歸等 GLM 模型。我們會通過真實世界的醫療和市場數據，展示如何選擇閤適的連接函數和誤差分布來精確擬閤數據。 3. 模型選擇與評估的藝術： 深入探討信息準則（AIC/BIC）、交叉驗證在模型選擇中的角色。闡述偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的實際操作意義，並詳細介紹模型選擇中的懲罰方法，確保模型在訓練集和新數據上均有良好的泛化能力。 第三部分：追蹤變化與周期——時間序列分析的進階 麵對隨時間變化的數據，本書提供瞭結構化的分析框架，幫助讀者理解序列的依賴性和長期趨勢。 1. 時間序列數據的分解與平穩性檢驗： 介紹如何分解序列中的趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和隨機波動（Irregularity）。詳述ADF檢驗和 KPSS 檢驗等平穩性測試方法，並探討差分在平穩化過程中的關鍵作用。 2. ARIMA 模型的構建與優化： 詳細講解 ARMA、ARIMA 和 SARIMA 模型的結構，引導讀者通過自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖來確定模型的階數 (p, d, q)，並演示如何利用殘差分析確保模型的有效性。 3. 波動性建模與前沿方法： 介紹 GARCH 模型在金融時間序列中捕捉波動率集群效應的應用。同時，引入基於狀態空間模型的分析思路，如卡爾曼濾波，用於處理更復雜的、具有隱性狀態的動態係統。 第四部分：超越正態假設——非參數與機器學習的融閤 本部分拓寬視野，介紹在數據分布不滿足嚴格理論假設時，如何運用更靈活的統計工具。 1. 非參數檢驗的實用指南： 當樣本量較小或分布未知時，非參數檢驗（如曼-惠特尼 U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗）是強有力的替代方案。本書將對比參數檢驗與非參數檢驗的適用條件和統計功效。 2. 穩健統計方法的應用： 介紹諸如中位數迴歸、M-估計器等穩健方法，這些方法對極端值具有更強的抵抗力，確保分析結果的可靠性。 3. 統計學習的基礎連接： 簡要介紹如何將統計思維融入現代機器學習算法中，例如，決策樹（Decision Trees）作為一種強大的非綫性迴歸工具的統計學解釋，以及偏差與方差分解在評估樹模型泛化能力中的核心地位。 本書特色： 強調直觀理解： 所有的復雜概念都輔以詳盡的圖示推導，旨在讓讀者在“看懂”圖形的同時，“理解”背後的數學邏輯。 注重實踐操作： 書中案例均采用真實或模擬的、具有實際意義的數據集，並提供對應的代碼實現思路（不局限於特定軟件，側重方法論）。 嚴謹與靈活並重： 既堅守統計推斷的嚴謹性，又鼓勵讀者根據數據特性靈活運用最適閤的分析工具。 目標讀者： 本書適閤所有希望係統性提升數據分析和統計建模能力的專業人士，包括數據分析師、商業智能專傢、科研人員、金融建模師，以及渴望從數據中挖掘深層價值的決策者。無需深厚的純數學背景，但需要對基本代數和邏輯推理有清晰認識。

評分☆☆☆☆☆

在如今這個數據爆炸的時代，掌握一些基本的數據分析工具已經變得至關重要，而迴歸分析無疑是其中最核心、最實用的技術之一。我曾經嘗試過自學一些關於迴歸分析的知識，但往往因為缺乏係統性的指導和形象化的解釋，而感到力不從心。《漫畫統計學之迴歸分析》這個書名，讓我眼前一亮，仿佛看到瞭通往理解迴歸分析的曙光。我期望這本書能夠突破傳統學術著作的束縛，用輕鬆有趣、富有創意的漫畫形式，將迴歸分析的精髓一一呈現。我希望它能從最基礎的概念講起，例如什麼是迴歸，為什麼需要迴歸，然後逐步深入到模型構建、參數估計、假設檢驗，以及如何解讀迴歸結果。我尤其期待書中能夠提供一些貼近現實生活的案例，通過漫畫角色的經曆，讓我更直觀地理解迴歸分析的應用場景，比如預測房價、分析廣告效果等等。我相信，這本書能夠幫助我告彆枯燥的學習體驗，真正愛上統計學，並掌握這項強大的數據分析技能。

評分☆☆☆☆☆

終於等到瞭這本書！我一直對統計學，尤其是那些能幫我理解數據背後故事的工具很感興趣，但市麵上很多統計學書籍要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼就過於簡化，失去瞭深度。當我在書店偶然看到《漫畫統計學之迴歸分析》時，我簡直欣喜若狂！“漫畫”這個詞讓我對它的易讀性充滿瞭期待，而“迴歸分析”則是我最想深入瞭解的主題之一。我知道迴歸分析在預測、建模、理解變量之間的關係等方麵有著極其廣泛的應用，從經濟學預測股票走勢，到醫學研究藥物療效，再到市場營銷分析用戶行為，都離不開它。我特彆希望這本書能夠用直觀易懂的方式，比如通過生動的漫畫和貼近生活的例子，來解釋迴歸分析的核心概念，比如自變量、因變量、斜率、截距、相關係數等等。更重要的是，我希望它能教會我如何實際操作，如何運用迴歸分析解決實際問題，而不是僅僅停留在理論層麵。我迫不及待地想翻開這本書，看看它是否能點亮我對統計學和迴歸分析的理解之路，希望能讓我在學習過程中不再感到枯燥乏味，而是充滿樂趣和啓發。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，學習方法比學習內容本身更重要。我是一個視覺型學習者，枯燥的文字對我來說很難産生吸引力，而生動形象的圖畫則能極大地激發我的學習興趣。《漫畫統計學之迴歸分析》這個名字，無疑正中我的下懷。我一直對迴歸分析在市場研究、用戶行為分析等領域的應用非常感興趣，但總覺得那些理論性的講解過於生硬，難以理解。我期待這本書能夠打破傳統的教科書模式，用漫畫的形式將迴歸分析的核心概念，如變量間的關係、模型的構建、結果的解讀等，變得直觀易懂。我希望通過書中精心設計的漫畫場景和對話，我能夠輕鬆地理解諸如“最佳擬閤綫”是如何得齣的，“R平方”代錶著什麼意義，以及如何避免“過擬閤”等關鍵問題。更重要的是，我希望這本書能教會我如何將所學知識應用到實際的數據分析中，讓我能夠獨立地進行迴歸分析，從而更好地理解和預測我所關心的數據背後的規律。

評分☆☆☆☆☆

作為一個曾經在統計學理論的海洋中掙紮過的人，我對任何能夠“化繁為簡”的學習材料都充滿瞭渴望。《漫畫統計學之迴歸分析》這個名字，直接擊中瞭我的痛點。我曾經嘗試過閱讀一些經典的統計學教材，但那些密密麻麻的公式和抽象的證明，總是讓我感到一陣頭暈目眩，最終隻能放棄。然而，我深知迴歸分析在現代數據分析中的重要性，它能夠幫助我們理解事物之間的因果關係，預測未來趨勢，從而做齣更明智的決策。我渴望找到一本能夠真正讓我“明白”迴歸分析的書，而不是僅僅“背下”它。我期待這本書能用輕鬆幽默的方式，通過生動的圖畫和貼近生活的案例，將迴歸分析的原理、假設、以及如何解釋結果等關鍵內容娓娓道來。我希望它能幫助我剋服對數學的恐懼，讓我看到統計學的美妙之處，並真正掌握運用迴歸分析的技能，為我在工作或學術研究中提供強大的支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這樣“理論苦手”的讀者量身定做的。我一直覺得，學習任何一門學科，最難的往往是那個“從零開始”的階段，尤其是像統計學這樣，充斥著各種公式和符號的學科。很多時候，我隻是看懂瞭書本上的例子，但一旦遇到實際問題，就不知道如何下手，更彆提自己構建模型瞭。《漫畫統計學之迴歸分析》的“漫畫”屬性，讓我看到瞭希望。我設想，那些復雜的數學公式，或許會在漫畫角色的互動中變得生動有趣；那些抽象的概念，或許會在形象的比喻中變得觸手可及。我特彆期待它能通過一個個引人入勝的小故事，引導我一步步走進迴歸分析的世界，理解它的邏輯和魅力。我希望能學到如何區分不同類型的迴歸模型（比如綫性迴歸、多元迴歸），以及在什麼場景下選擇最閤適的模型。最關鍵的是，我希望這本書能培養我獨立思考和解決問題的能力，讓我不僅能“看懂”迴歸分析，更能“用好”迴歸分析，讓它成為我分析數據、做齣決策的得力助手。