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商品簡介
目次
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回歸分析是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域有著非常廣泛的應用。本書正是為了適應新的統計學學科體系和財經類統計專業教學的需要而編寫的。
本書寫作的指導思想是:在不失嚴謹的前提下，明顯不同于純數理類教材，努力突出實際案例的應用和統計思想的滲透，結合統計軟件較全面地系統介紹回歸分析的實用方法。為了貫徹這一指導思想，本書在系統介紹回歸分析基本理論和方法的同時，盡力結合中國社會、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，努力把同行們以及我們在實踐中應用回歸分析的經驗和體會融入其中。
本書寫作的指導思想是:在不失嚴謹的前提下，明顯不同于純數理類教材，努力突出實際案例的應用和統計思想的滲透，結合統計軟件較全面地系統介紹回歸分析的實用方法。為了貫徹這一指導思想，本書在系統介紹回歸分析基本理論和方法的同時，盡力結合中國社會、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，努力把同行們以及我們在實踐中應用回歸分析的經驗和體會融入其中。
目次
第1章 回歸分析概述
1.1 變量間的統計關係
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β0，β1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 回歸系數的區間估計
2.7 預測和控制
2.8 本章小結與評注
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
3.5 中心化和標準化
3.6 相關陣與偏相關係數
3.7 本章小結與評注
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 異常值與強影響點
4.6 本章小結與評注
思考與練習
第5章 自變量選擇與逐步回歸
5.1 自變量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 本章小結與評注
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 主成分回歸
6.6 本章小結與評注
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
第8章 非線性回歸
第9章 含定性變量的回歸模型
部分練習題參考答案
附錄
參考文獻
1.1 變量間的統計關係
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β0，β1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 回歸系數的區間估計
2.7 預測和控制
2.8 本章小結與評注
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
3.5 中心化和標準化
3.6 相關陣與偏相關係數
3.7 本章小結與評注
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 異常值與強影響點
4.6 本章小結與評注
思考與練習
第5章 自變量選擇與逐步回歸
5.1 自變量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 本章小結與評注
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 主成分回歸
6.6 本章小結與評注
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
第8章 非線性回歸
第9章 含定性變量的回歸模型
部分練習題參考答案
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