應用回歸分析

內(nèi)容概要

　　《應用回歸分析》（第2版）共分9章。第1章對回歸分析的研究內(nèi)容和建模過程給出綜述性介紹；第2章和第3章詳細介紹了一元和多元線性回歸的參數(shù)估計、顯著性檢驗及其應用；第4章對違背回歸模型基本假設的異方差、自相關和異常值等問題給出了診斷和處理方法；第5章介紹了回歸變量選擇與逐步回歸方法；第6章對多重共線性的產(chǎn)生背景、診斷方法、處理方法等方面結合實際經(jīng)濟問題給予討論，并增加了主成分回歸的內(nèi)容；第7章嶺回歸估計是解決共線性問題的一種非常實用的方法；第8章介紹了可化為線性回歸的曲線回歸、多項式回歸，以及不能線性化的本質(zhì)非線性回歸模型的計算，是建立經(jīng)濟模型的必修內(nèi)容；第9章分別介紹了自變量中含有定性變量和因變量是定性變量的回歸問題，增加了因變量是多類別和有序變量的情況，是社會科學和醫(yī)藥衛(wèi)生領域常遇到的情況。

書籍目錄

第1章　回歸分析概述1.1 變量間的統(tǒng)計關系1.2 回歸方程與回歸名稱的由來1.3 回歸分析的主要內(nèi)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(fā)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(shù)β0，β1的估計2.3 最小二乘估計的性質(zhì)2.4 回歸方程的顯著性檢驗2.5 殘差分析2.6 回歸系數(shù)的區(qū)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(shù)的估計3.3 參數(shù)估計量的性質(zhì)3.4 回歸方程的顯著性檢驗3.5 中心化和標準化3.6 相關陣與偏相關系數(shù)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(chǎn)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(chǎn)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(zhì)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

編輯推薦

　　《應用回歸分析》（第2版）是統(tǒng)計學中的一個重要分支，在自然科學領域和社會科學領域有著十分廣泛的應用。但目前社會上還沒有一本適合財經(jīng)類統(tǒng)計專業(yè)本科生的回歸分析教材。本書在不失嚴謹?shù)那疤嵯拢黠@不同于純數(shù)學類教材，突出案例的應用和統(tǒng)計思想的滲透，全面系統(tǒng)地介紹了回歸分析的理論和方法，強調(diào)實踐性和應用性。本書的最大特色是每章后結合案例給出了利用SPSS軟件實現(xiàn)計算的操作過程，讀者可通過閱讀這個操作過程完全掌握SPSS軟件的應用。

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