高级线性模型详解：数据科学实战指南

"《高级线性模型数据科学指南》是由Brian Caffo所著，旨在配合Coursera课程"高级线性模型数据科学"。这本书提供了一个深入理解线性模型和数据分析的实用资源，特别适合那些已经完成了课程或者希望自学该主题的人。书中内容涵盖了从基础知识到高级概念，如单参数回归、线性回归、最小二乘法等。 第1章介绍了课程的背景和前提，通过一个实例帮助读者理解概念，并提供了相应的编程示例，确保理论与实践相结合。章节2详细探讨了平均值、中心化和方差的概念，每个部分都配以编码示例，以便读者能够亲手操作并掌握这些基本统计技巧。 在第3章，作者重点讲解了单参数回归，包括仅考虑均值的回归以及如何进行编码实现。接着，讨论了回归过原点的方法，强调了中心化的重要性，并再次给出了实际的代码演示。此外，还有额外的视频资源作为补充，增加了学习的深度。 第4章全面介绍了线性回归，从基础概念到估计的fitted values（预测值）和residuals（残差），以及如何将线性回归扩展到其他空间。每一步都有对应的编码示例，使读者能够清晰地理解回归模型的实际应用。 第5章深入探讨了最小二乘法，包括基本原理、二次推导、与线性回归的关系、投影以及在全秩情况下的解释。这些内容不仅展示了理论的数学严谨性，还突出了其实用价值。 概念性例子贯穿全书，通过对比和应用，如均值回归、过原点回归、线性回归和分析均方误差（ANOVA），帮助读者更好地理解和掌握这些核心概念。无论你是已经在Coursera课程中学习过的学员，还是希望通过这本书独立探索线性模型的读者，都能在这本书中找到丰富的知识和实践经验。 《高级线性模型数据科学》是一本结合理论和实践的绝佳参考书籍，不仅适合数据科学家，也对机器学习工程师和统计学爱好者具有很高的价值。通过阅读和实践书中的例子，读者将提升在处理复杂数据集时运用线性模型的能力。"