实用回归分析 第2版pdf电子书版本下载

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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 12

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 81

4.6 相关矩阵与偏相关系数 83

4.7 建模总结与评注 89

思考与练习 96

第5章 残差分析 98

5.1 残差与残差图 98

5.2 有关残差的性质 100

5.3 异常值与强影响值 103

思考与练习 110

第6章 关于异方差性问题 113

6.1 异方差产生的背景 113

6.2 异方差性的诊断 114

6.3 异方差问题的建模处理 119

思考与练习 127

第7章 关于自相关性问题 131

7.1 自相关产生的背景 131

7.2 自相关性的诊断 133

7.3 自相关问题的建模处理 137

思考与练习 145

第8章 关于多重共线性问题 147

8.1 多重共线性的产生和原因 147

8.2 多重共线性的诊断 151

8.3 消除多重共线性的方法 155

8.4 本章补充 157

思考与练习 159

第9章 自变量选择与逐步回归 162

9.1 自变量选择对估计和预测的影响 162

9.2 所有子集回归 165

9.3 逐步回归 172

9.4 实例与评注 181

思考与练习 187

第10章 非线性回归 189

10.1 可化为线性回归的曲线回归 189

10.2 多项式回归 196

10.3 非线性模型 203

10.4 小结与评注 209

思考与练习 214

第11章 含定性变量的回归模型 217

11.1 自变量中含有定性变量的回归模型 217

11.2 含有定性变量的回归模型及应用 221

11.3 因变量是定性变量的回归模型 226

11.4 Logistic回归基本理论和方法 227

11.5 小结与评注 239

思考与练习 241

附录 246

附表1 简单相关系数的临界值表 246

附表2 t分布表 247

附表3 F分布表 248

附表4 D.W检验上下界表 254

思考与练习参考答案 256

参考文献 285