商学

Advanced Data Analysis from an Elementary Point of View

Cosma Rohilla Shalizi

英文原名: Advanced Data Analysis from an Elementary Point of View

回归之后继续学习进阶数据分析的作者免费稿,以R练习连接灵活建模、模型检验与因果推理,适合统计基础扎实的商科分析读者。

需要的基础

需要概率、数理统计、线性回归、线性代数和多元微积分,并能阅读和编写简单R函数。不能只依靠软件操作经验。

难度等级
高级
学术层次
本科
advanced analyticsregressionmodel evaluationcausal inferencefree author draft

01 / 导读

导读

适合谁

适合已经完成较完整统计课程、希望判断模型是否可信的商科分析读者。作者面向高年级本科生;它可接在商统入门之后,但例子跨越多个领域,阅读门槛也明显高于电子表格统计导论。

需要的基础

需要概率、数理统计、线性回归、线性代数和多元微积分,并能阅读和编写简单R函数。不能只依靠软件操作经验。

覆盖内容

从回归扩展进入重抽样、潜在结构、图式因果模型和相依数据。目录包括平滑、广义模型、树与时间序列,可围绕具体分析问题选章;其范围比单纯的预测手册更广。

如何使用

先拟合简单基准模型,保留数据做检验,再说明增加复杂度的理由。复现一个R例子后改变数据或假设,写短报告比较结果。把预测效果与因果主张分开;若推导难以跟上,回到相应回归先修内容。

版本与来源

作者主页提供完整草稿、数据与R文件,仍称书稿待出版,因此不填已出版剑桥版本、出版年或ISBN。免费阅读不代表允许转载。2025年春课程可辅助了解先修与练习,不宣称采用某个固定日期的当前草稿。

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