应用线性回归模型

应用线性回归模型
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作者: [美]
出版社: 高等教育出版社
2005-02
版次: 4
ISBN: 9787040163803
定价: 60.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 701页
字数: 1000千字
正文语种: 简体中文,英语
分类: 自然科学
  • 《应用线性回归模型(第4版影印版)》从McGrawHill出版公司引进,共分三部分,内容包括:第一部分:简单线性回归:一元预测函数的线性回归,回归影响和相关分析,诊断及补救措施,即时推断和回归分析的其它几个专题,简单线性回归分析中的矩阵方法;第二部分:多元线性回归:多元回归Ⅰ,多元回归2,定性回归模型和定量预测,建立线性回归模型Ⅰ:模型选择及有效性,建立线性回归模型Ⅱ:诊断,建立线性回归模型Ⅲ:补救措施,时间序列数据中的自相关;第三部分:非线性回归:非线性回归和神经网络方法。《应用线性回归模型(第4版影印版)》篇幅适中,例子多涉及各个应用领域,在介绍统计思想方面比较突出,光盘数据丰富。《应用线性回归模型(第4版影印版)》适用于高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为教材使用。 PARTONESIMPLELINEARREGRESSION.
    Chapter1LinearRegressionwithOnePredictorVariable
    1.1RelationsbetweenVariables
    1.2RegressionModelsandTheirUses
    1.3SimpleLinearRegressionModelwithDistributionofErrorTermsUnspecified
    1.4DataforRegressionAnalysis
    1.5OverviewofStepsinRegressionAnalysis
    1.6EstimationofRegressionFunction
    1.7EstimationofErrorTermsVarianceσ2
    1.8NormalErrorRegressionModel

    Chapter2InferencesinRegressionandCorrelationAnalysis
    2.1InferencesConcerning
    2.2InferencesConcerning/β0
    2.3SomeConsiderationsonMakingInferencesConcerning/50andβ1
    2.4IntervalEstimationofE{Yh}
    2.5PredictionofNewObservation
    2.6ConfidenceBandforRegressionLine
    2.7AnalysisofVarianceApproach
    2.8GeneralLinearTestApproach
    2.9DescriptiveMeasuresofLinearAssociationbetweenXandY
    2.10ConsiderationsinApplyingRegressionAnalysis
    2.11NormalCorrelationModels

    Chapter3DiagnosticsandRemedialMeasures
    3.1DiagnosticsforPredictorVariable
    3.2Residuals
    3.3DiagnosticsorResiduals
    3.4OverviewofTestsInvolvingResiduals
    3.5CorrelationTestforNormality
    3.6TestsforConstancyofError
    3.7FTestforLackofFit
    3.8OverviewofRemedialMeasures
    3.9Transformations
    3.10ExplorationofShapeofRegressionFunction
    3.11CaseExample——PlutoniumMeasurement

    Chapter4SimultaneousInferencesandOtherTopicsinRegressionAnalysis
    4.1JointEstimationofβ0andβ1
    4.2SimultaneousEstimationofMeanResponses
    4.3SimultaneousPredictionIntervalsforNewObservations
    4.4RegressionthroughOrigin
    4.5EffectsofMeasurementErrors
    4.6InversePredictions
    4.7ChoiceofXLevels
    Chapter5MatrixApproachtoSimpleLinearRegressionAnalysis
    5.1Matrices
    5.2MatrixAdditionandSubtraction
    5.3MatrixMultiplication
    5.4SpecialTypesofMatrices
    5.5LinearDependenceandRankofMatrix
    5.6InverseofaMatrix
    5.7SomeBasicResultsforMatrices
    5.8RandomVectorsandMatrices
    5.9SimpleLinearRegressionModelinMatrixTerms
    5.10LeastSquaresEstimation
    5.11FittedValuesandResiduals
    5.12AnalysisofVarianceResults
    5.13InferencesinRegressionAnalysis

    PARTTWOMULTIPLELINEARREGRESSION
    Chapter6MultipleRegressionI
    Chapter7MultipleRegressionII
    Chapter8RegressionModelsforQuantitativeandQualitativePredictors
    Chapter9BuildingtheRegressionModelI:ModelSelectionandValidation
    Chapter10BuildingtheRegressionModelII:Diagnostics
    Chapter11BuildingtheRegressionModelIII:RemedialMeasures
    Chapter12AutocorrelationinTimeSeriesData
    PARTTHREENONLINEARREGRESSION
    Chapter13IntroductiontoNonlinearRegressionandNeuralNetworks
    Chapter14LogisticRegression,PoissonRegression,andGeneralizedLinearModels
    AppendixASomeBasicResultsinProbabilityandStatistics
    AppendixBTables
    AppendixCDataSets
    AppendixDSelectedBibliography
    Index
  • 内容简介:
    《应用线性回归模型(第4版影印版)》从McGrawHill出版公司引进,共分三部分,内容包括:第一部分:简单线性回归:一元预测函数的线性回归,回归影响和相关分析,诊断及补救措施,即时推断和回归分析的其它几个专题,简单线性回归分析中的矩阵方法;第二部分:多元线性回归:多元回归Ⅰ,多元回归2,定性回归模型和定量预测,建立线性回归模型Ⅰ:模型选择及有效性,建立线性回归模型Ⅱ:诊断,建立线性回归模型Ⅲ:补救措施,时间序列数据中的自相关;第三部分:非线性回归:非线性回归和神经网络方法。《应用线性回归模型(第4版影印版)》篇幅适中,例子多涉及各个应用领域,在介绍统计思想方面比较突出,光盘数据丰富。《应用线性回归模型(第4版影印版)》适用于高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为教材使用。
  • 目录:
    PARTONESIMPLELINEARREGRESSION.
    Chapter1LinearRegressionwithOnePredictorVariable
    1.1RelationsbetweenVariables
    1.2RegressionModelsandTheirUses
    1.3SimpleLinearRegressionModelwithDistributionofErrorTermsUnspecified
    1.4DataforRegressionAnalysis
    1.5OverviewofStepsinRegressionAnalysis
    1.6EstimationofRegressionFunction
    1.7EstimationofErrorTermsVarianceσ2
    1.8NormalErrorRegressionModel

    Chapter2InferencesinRegressionandCorrelationAnalysis
    2.1InferencesConcerning
    2.2InferencesConcerning/β0
    2.3SomeConsiderationsonMakingInferencesConcerning/50andβ1
    2.4IntervalEstimationofE{Yh}
    2.5PredictionofNewObservation
    2.6ConfidenceBandforRegressionLine
    2.7AnalysisofVarianceApproach
    2.8GeneralLinearTestApproach
    2.9DescriptiveMeasuresofLinearAssociationbetweenXandY
    2.10ConsiderationsinApplyingRegressionAnalysis
    2.11NormalCorrelationModels

    Chapter3DiagnosticsandRemedialMeasures
    3.1DiagnosticsforPredictorVariable
    3.2Residuals
    3.3DiagnosticsorResiduals
    3.4OverviewofTestsInvolvingResiduals
    3.5CorrelationTestforNormality
    3.6TestsforConstancyofError
    3.7FTestforLackofFit
    3.8OverviewofRemedialMeasures
    3.9Transformations
    3.10ExplorationofShapeofRegressionFunction
    3.11CaseExample——PlutoniumMeasurement

    Chapter4SimultaneousInferencesandOtherTopicsinRegressionAnalysis
    4.1JointEstimationofβ0andβ1
    4.2SimultaneousEstimationofMeanResponses
    4.3SimultaneousPredictionIntervalsforNewObservations
    4.4RegressionthroughOrigin
    4.5EffectsofMeasurementErrors
    4.6InversePredictions
    4.7ChoiceofXLevels
    Chapter5MatrixApproachtoSimpleLinearRegressionAnalysis
    5.1Matrices
    5.2MatrixAdditionandSubtraction
    5.3MatrixMultiplication
    5.4SpecialTypesofMatrices
    5.5LinearDependenceandRankofMatrix
    5.6InverseofaMatrix
    5.7SomeBasicResultsforMatrices
    5.8RandomVectorsandMatrices
    5.9SimpleLinearRegressionModelinMatrixTerms
    5.10LeastSquaresEstimation
    5.11FittedValuesandResiduals
    5.12AnalysisofVarianceResults
    5.13InferencesinRegressionAnalysis

    PARTTWOMULTIPLELINEARREGRESSION
    Chapter6MultipleRegressionI
    Chapter7MultipleRegressionII
    Chapter8RegressionModelsforQuantitativeandQualitativePredictors
    Chapter9BuildingtheRegressionModelI:ModelSelectionandValidation
    Chapter10BuildingtheRegressionModelII:Diagnostics
    Chapter11BuildingtheRegressionModelIII:RemedialMeasures
    Chapter12AutocorrelationinTimeSeriesData
    PARTTHREENONLINEARREGRESSION
    Chapter13IntroductiontoNonlinearRegressionandNeuralNetworks
    Chapter14LogisticRegression,PoissonRegression,andGeneralizedLinearModels
    AppendixASomeBasicResultsinProbabilityandStatistics
    AppendixBTables
    AppendixCDataSets
    AppendixDSelectedBibliography
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