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第1章　回归分析概述1

1.1　变量间的统计关系1

1.2 回归方程与回归名称的由来4

1.3 回归分析的主要内容及其一般模型6

1.4　建立实际问题回归模型的过程8

1.5 回归分析应用与发展述评15

思考与练习17

第2章　一元线性回归18

2.1　一元线性回归模型18

2.2　参数β0，β1的估计23

2.3　最小二乘估计的性质29

2.4　回归方程的显著性检验32

2.5　残差分析44

2.6 回归系数的区间估计47

2.7　预测和控制48

2.8　本章小结与评注53

思考与练习59

第3章 多元线性回归63

3.1　多元线性回归模型63

3.2　回归参数的估计67

3.3　参数估计量的性质74

3.4 回归方程的显著性检验78

3.5　中心化和标准化84

3.6　相关阵与偏相关系数87

3.7　本章小结与评注92

思考与练习98

第4章　违背基本假设的情况101

4.1　异方差性产生的背景和原因101

4.2　一元加权最小二乘估计103

4.3　多元加权最小二乘估计112

4.4 自相关性问题及其处理114

4.5　异常值与强影响点129

4.6　本章小结与评注134

思考与练习137

第5章 自变量选择与逐步回归141

5.1 自变量选择对估计和预测的影响141

5.2　所有子集回归144

5.3　逐步回归153

5.4　本章小结与评注161

思考与练习167

第6章　多重共线性的情形及其处理170

6.1　多重共线性产生的背景和原因170

6.2　多重共线性对回归模型的影响172

6.3　多重共线性的诊断174

6.4　消除多重共线性的方法179

6.5　主成分回归182

6.6　本章小结与评注185

思考与练习187

第7章　岭回归188

7.1　岭回归估计的定义188

7.2　岭回归估计的性质191

7.3　岭迹分析192

7.4　岭参数k的选择193

7.5　用岭回归选择变量195

7.6　本章小结与评注204

思考与练习205

第8章　非线性回归208

8.1　可化为线性回归的曲线回归208

8.2　多项式回归215

8.3　非线性模型222

8.4　本章小结与评注236

思考与练习238

第9章　含定性变量的回归模型241

9.1 自变量中含有定性变量的回归模型241

9.2 自变量中含有定性变量的回归模型的应用245

9.3 因变量是定性变量的回归模型250

9.4　Logistic回归模型252

9.5　多类别Logistic回归259

9.6　因变量顺序数据的回归266

9.7　本章小结与评注269

思考与练习271

部分练习题参考答案276

附录283

表1　简单相关系数临界值表283

表2　t分布表284

表3　F分布表285

表4　DW检验上下界表291

参考文献293