书籍介绍
《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。
谢宇，美国密歇根大学Otis Dudley Duncan杰出教授，同时也是密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心研究员，调查研究中心量化方法组主任；北京大学长江学者特聘讲座教授。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有：《分类数据分析的统计方法》、《科学界的女性》、《美国亚裔的人口统计描述》、《社会学方法与定量研究》、《婚姻与同居》等。
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用户评论
读一遍是不够的，至少看了三遍还是每次都有新的感悟。需要继续看下去。
又一本圣经般的教科书么
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O212.1/3734
多元线性回归介绍的不错，也非常全面，但广义线性模型那部分就过于从简介绍了。
所以一开始我觉得这本书“清风拂面”真的只是因为内容比较简单（基本可视作伍德里奇之前的预备课），但第九章关于社会科学因果推断本质的部分反而经济学很少涉及，还挺有启发
序言当中谈到了社会科学＂异质性＂，＂变异性原理Variability Principle＂，为整本书给定最高指导思想，调子起的很高，但是并没有用例子论证这一原理，概念也阐发得并不清楚，语焉不详。
法律，经济，社会学，政治，语言学，各个社科的语言虽然不同，但是探讨的话题又岂是仅仅理解当下? 哪一个理论规律不是为了最大程度伸展时空普遍性而努力的呢，这不和物理化学一样吗。至于异质性，各个领域都各有其界限，自然科学和人文社科都一样，重力加速度能和化学元素扯上关系吗。
要真说什么完全没有异质性，又有适应整个世界的普遍性，唯哲学和数学两者耳。
除了这一点想反驳一下，本书其余关于统计学的知识还有逻辑解释都还是到位的。
看过部分。另外，这个能有9.3分？
非常非常好的教材，用四天半时间囫囵吞枣读了一遍，细读了统计基础（很简短但极精炼，适合用来复习）和一元线性回归的部分，跳读了多元线性回归的部分（要等补习一些线代基础之后再细读和消化），大致了解了一些具体的应用场景（比如多项式回归、交互项、panel data等等，以前我压根不懂这些东西是干嘛的），感觉比之前一整个学期的定量研究方法课学到的都要多。。。而且让我第一次切实体验到统计推断的美感。希望这是一个好的开始！
回归分析还是得看这本…线代得安排上
应该是18年圣诞节前飞去英国，在奥兰多转机，读了挺多页。后来从课上学的也差不多了，就没再读。