应用线性回归模型

应用线性回归模型

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作者: [美] 库特纳著

出版社: 高等教育出版社

出版时间: 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

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《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
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