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第1章 统计学基础 1

1.1统计数据的整理与描述 1

1.2几种重要的概率分布 5

1.3参数估计 13

1.4假设检验 14

思考与练习 18

第2章 回归分析概述 19

2.1变量间的相关关系 19

2.2回归方程与回归名称的由来 22

2.3回归分析的主要内容及其一般模型 23

2.4建立实际问题回归模型的过程 26

2.5回归分析应用与发展述评 32

思考与练习 34

第3章 一元线性回归 35

3.1一元线性回归模型 35

3.2回归参数β0，β1的估计 39

3.3最小二乘估计的性质 42

3.4回归方程的显著性检验 45

3.5预测和控制 54

3.6建模总结和应注意的问题 58

思考与练习 63

第4章 多元线性回归 65

4.1多元线性回归模型 65

4.2多元回归参数的估计 68

4.3参数估计量的性质 72

4.4回归方程的显著性检验 76

4.5中心化和标准化 80

4.6相关矩阵与偏相关系数 83

4.7建模总结与评注 88

思考与练习 94

第5章 残差分析 96

5.1残差与残差图 96

5.2有关残差的性质 98

5.3异常值与强影响值 101

思考与练习 108

第6章 关于异方差性问题 110

6.1异方差产生的背景 110

6.2异方差性的诊断 111

6.3异方差问题的建模处理 116

思考与练习 122

第7章 关于自相关性问题 126

7.1自相关产生的背景 126

7.2自相关性的诊断 128

7.3自相关问题的建模处理 132

思考与练习 139

第8章 关于多重共线性问题 141

8.1多重共线性的产生和原因 141

8.2多重共线性的诊断 144

8.3消除多重共线性的方法 149

8.4本章补充 151

思考与练习 153

第9章 自变量选择与逐步回归 156

9.1自变量选择对估计和预测的影响 156

9.2所有子集回归 159

9.3逐步回归 166

9.4实例与评注 174

思考与练习 180

第10章 非线性回归 182

10.1可化为线性回归的曲线回归 182

10.2多项式回归 189

10.3非线性模型 195

10.4小结与评注 201

思考与练习 206

第11章 含定性变量的回归模型 209

11.1自变量中含有定性变量的回归模型 209

11.2含有定性变量的回归模型及应用 212

11.3因变量是定性变量的回归模型 218

11.4Logistic回归基本理论和方法 219

11.5小结与评注 230

思考与练习 233

附录 236

附表1 简单相关系数的临界值表 236

附表2 t分布表 237

附表3 F分布表 2

附表4 D.W检验上下界表 244

思考与练习参考答案 246

参考文献 272