应用回归分析

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作者: ,
2007-07
版次: 2
ISBN: 9787300082356
定价: 23.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 294页
字数: 348千字
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  •   《应用回归分析》(第2版)共分9章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍;第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用;第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法;第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法;第6章对多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论,并增加了主成分回归的内容;第7章岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法;第8章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归,以及不能线性化的本质非线性回归模型的计算,是建立经济模型的必修内容;第9章分别介绍了自变量中含有定性变量和因变量是定性变量的回归问题,增加了因变量是多类别和有序变量的情况,是社会科学和医药卫生领域常遇到的情况。 第1章 回归分析概述
    1.1变量间的统计关系
    1.2回归方程与回归名称的由来
    1.3回归分析的主要内容及其一般模型
    1.4建立实际问题回归模型的过程
    1.5回归分析应用与发展述评
    思考与练习

    第2章 一元线性回归
    2.1一元线性回归模型
    2.2参数β0,β1的估计
    2.3最小二乘估计的性质
    2.4回归方程的显著性检验
    2.5残差分析
    2.6回归系数的区间估计
    2.7预测和控制
    2.8本章小结与评注
    思考与练习

    第3章 多元线性回归
    3.1多元线性回归模型
    3.2回归参数的估计
    3.3参数估计量的性质
    3.4回归方程的显著性检验
    3.5中心化和标准化
    3.6相关阵与偏相关系数
    3.7本章小结与评注
    思考与练习

    第4章 违背基本假设的情况
    4.1异方差性产生的背景和原因
    4.2一元加权最小二乘估计
    4.3多元加权最小二乘估计
    4.4自相关性问题及其处理
    4.5异常值与强影响点
    4.6本章小结与评注
    思考与练习

    第5章 自变量选择与逐步回归
    5.1自变量选择对估计和预测的影响
    5.2所有子集回归
    5.3逐步回归
    5.4本章小结与评注
    思考与练习

    第6章 多重共线性的情形及其处理
    6.1多重共线性产生的背景和原因
    6.2多重共线性对回归模型的影响
    6.3多重共线性的诊断
    6.4消除多重共线性的方法
    6.5主成分回归
    6.6本章小结与评注
    思考与练习

    第7章 岭回归
    7.1岭回归估计的定义
    7.2岭回归估计的性质
    7.3岭迹分析

    第8章 非线性回归
    第9章 含定性变量的回归模型
    部分练习题参考答案
    附录
    参考文献
  • 内容简介:
      《应用回归分析》(第2版)共分9章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍;第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用;第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法;第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法;第6章对多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论,并增加了主成分回归的内容;第7章岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法;第8章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归,以及不能线性化的本质非线性回归模型的计算,是建立经济模型的必修内容;第9章分别介绍了自变量中含有定性变量和因变量是定性变量的回归问题,增加了因变量是多类别和有序变量的情况,是社会科学和医药卫生领域常遇到的情况。
  • 目录:
    第1章 回归分析概述
    1.1变量间的统计关系
    1.2回归方程与回归名称的由来
    1.3回归分析的主要内容及其一般模型
    1.4建立实际问题回归模型的过程
    1.5回归分析应用与发展述评
    思考与练习

    第2章 一元线性回归
    2.1一元线性回归模型
    2.2参数β0,β1的估计
    2.3最小二乘估计的性质
    2.4回归方程的显著性检验
    2.5残差分析
    2.6回归系数的区间估计
    2.7预测和控制
    2.8本章小结与评注
    思考与练习

    第3章 多元线性回归
    3.1多元线性回归模型
    3.2回归参数的估计
    3.3参数估计量的性质
    3.4回归方程的显著性检验
    3.5中心化和标准化
    3.6相关阵与偏相关系数
    3.7本章小结与评注
    思考与练习

    第4章 违背基本假设的情况
    4.1异方差性产生的背景和原因
    4.2一元加权最小二乘估计
    4.3多元加权最小二乘估计
    4.4自相关性问题及其处理
    4.5异常值与强影响点
    4.6本章小结与评注
    思考与练习

    第5章 自变量选择与逐步回归
    5.1自变量选择对估计和预测的影响
    5.2所有子集回归
    5.3逐步回归
    5.4本章小结与评注
    思考与练习

    第6章 多重共线性的情形及其处理
    6.1多重共线性产生的背景和原因
    6.2多重共线性对回归模型的影响
    6.3多重共线性的诊断
    6.4消除多重共线性的方法
    6.5主成分回归
    6.6本章小结与评注
    思考与练习

    第7章 岭回归
    7.1岭回归估计的定义
    7.2岭回归估计的性质
    7.3岭迹分析

    第8章 非线性回归
    第9章 含定性变量的回归模型
    部分练习题参考答案
    附录
    参考文献
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