應用回歸分析

《應用回歸分析(第3版)》寫作的指導思想是在不失嚴謹的前提下，明顯不同於純數理類教材，努力突出實際案例的應用和統計思想的滲透，結合統計軟體全面系統地介紹回歸分析的實用方法，盡量結合中國社會經濟、自然科學等領域的研究實例，把回歸分析的方法與實際應用結合起來，注意定性分析與定量分析的緊密結合，努力把同行以及我們在實踐中應用回歸分析的經驗和體會融入其中。回歸分析是統計學中一個非常重要的分支，在自然科學、管理科學和社會經濟等領域有著非常廣泛的應用。

第1章 回歸分析概述

1.1 變數間的統計關係

1.2 回歸方程與回歸名稱的由來

1.3 回歸分析的主要內容及其一般模型

1.4 建立實際問題回歸模型的過程

1.5 回歸分析應用與發展述評

思考與練習

第2章 一元線性回歸

2.1 一元線性回歸模型

2.2 參數B0,B1的估計

2.3 最小二乘估計的性質

2.4 回歸方程的顯著性檢驗

2.5 殘差分析

2.6 回歸係數的區間估計

2.7 預測和控制

2.8 本章小結與評註

思考與練習

第3章 多元線性回歸

3.1 多元線性回歸模型

3.2 回歸參數的估計

3.3 參數估計量的性質

3.4 回歸方程的顯著性檢驗1

3.5 中心化和標準化

3.6 相關陣與偏相關係數

3.7 本章小結與評註

思考與練習

第4章 違背基本假設的情況

4.1 異方差性產生的背景和原因

4.2 一元加權最小二乘估計

4.3 多元加權最小二乘估計

4.4 自相關性問題及其處理

4.5 BOX-COX變換

4.6 異常值與強影響點

4.7 本章小結與評註

思考與練習

第5章 自變數選擇與逐步回歸

5.1 自變數選擇對估計和預測的影響

5.2 所有子集回歸

5.3 逐步回歸

5.4 本章小結與評註

思考與練習

第6章 多重共線性的情形及其處理

6.1 多重共線性產生的背景和原因

6.2 多重共線性對回歸模型的影響

6.3 多重共線性的診斷

6.4 消除多重共線性的方法

6.5 本章小結與評註

思考與練習

第7章 嶺回歸

7.1 嶺回歸估計的定義

7.2 嶺回歸估計的性質

7.3 嶺跡分析

7.4 嶺參數k的選擇

7.5 用嶺回歸選擇變數

7.6 本章小結與評註

思考與練習

第8章 主成分回歸與偏最小二乘

8.1 主成分回歸

8.2 偏最小二乘

8.3 本章小結與評註

思考與練習

第9章 非線性回歸

9.1 可化為線性回歸的曲線回歸

9.2 多項式回歸

9.3 非線性模型

9.4 本章小結與評註

思考與練習

第10章 含定性變數的回歸模型

10.1 自變數含定性變數的回歸模型

10.2 自變數含定性變數的回歸模型的應用

10.3 因變數是定性變數的回歸模型

10.4 Logistic回歸模型

10.5 多類別Logistic回歸

10.6 因變數順序數據的回歸

10.7 本章小結與評註

思考與練習

部分練習題參考答案

附錄

表1 簡單相關係數臨界值表

表2 t分佈表

表3 F分佈表

表4 DW檢驗上下界表

參考文獻