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第1章 基本统计概念1

1.1 统计思想对于社会科学研究的重要性1

1.2 本书的特点3

1.3 基本统计概念4

1.4 随机变量的和与差17

1.5 期望与协方差的性质17

1.6 本章小结18

第2章 统计推断基础20

2.1 分布20

2.2 估计30

2.3 假设检验34

2.4 本章小结48

第3章 一元线性回归49

3.1 理解回归概念的三种视角50

3.2 回归模型51

3.3 回归直线的拟合优度58

3.4 假设检验63

3.5 对特定X下Y均值的估计65

3.6 对特定X下Y单一值的预测66

3.7 简单线性回归中的非线性变换69

3.8 实例分析71

3.9 本章小结76

第4章 线性代数基础78

4.1 定义78

4.2 矩阵的运算80

4.3 特殊矩阵84

4.4 矩阵的秩87

4.5 矩阵的逆87

4.6 行列式88

4.7 矩阵的运算法则91

4.8 向量的期望和协方差阵的介绍92

4.9 矩阵在社会科学中的应用92

4.10 本章小结93

第5章 多元线性回归95

5.1 多元线性回归模型的矩阵形式95

5.2 多元回归的基本假定96

5.3 多元回归参数的估计98

5.4 OLS回归方程的解读99

5.5 多元回归模型误差方差的估计101

5.6 多元回归参数估计量方差的估计102

5.7 模型设定中的一些问题103

5.8 标准化回归模型106

5.9 CHIP88实例分析108

5.10 本章小结112

第6章 多元回归中的统计推断与假设检验114

6.1 统计推断基本原理简要回顾114

6.2 统计显著性的相对性，以及效应幅度116

6.3 单个回归系数βk=0的检验118

6.4 多个回归系数的联合检验118

6.5 回归系数线性组合的检验121

6.6 本章小结123

第7章 方差分析和F检验124

7.1 一元线性回归中的方差分析124

7.2 多元线性回归中的方差分析130

7.3 方差分析的假定条件137

7.4 F检验138

7.5 判定系数增量139

7.6 拟合优度的测量140

7.7 实例分析141

7.8 本章小结143

第8章 辅助回归和偏回归图145

8.1 回归分析中的两个常见问题145

8.2 辅助回归146

8.3 变量的对中152

8.4 偏回归图152

8.5 排除忽略变量偏误的方法155

8.6 应用举例155

8.7 本章小结160

第9章 因果推断和路径分析161

9.1 相关关系161

9.2 因果推断162

9.3 因果推断的问题162

9.4 因果推断的假设163

9.5 因果推断中的原因167

9.6 路径分析169

9.7 本章小结183

第10章 多重共线性问题185

10.1 多重共线性问题的引入185

10.2 完全多重共线性186

10.3 近似多重共线性187

10.4 多重共线性的度量188

10.5 多重共线性问题的处理191

10.6 本章小结192

第11章 多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归193

11.1 多项式回归193

11.2 样条函数回归206

11.3 阶跃函数回归209

11.4 本章小结215

第12章 虚拟变量与名义自变量217

12.1 名义变量的定义与特性217

12.2 虚拟变量的设置218

12.3 虚拟变量的应用221

12.4 本章小结232

第13章 交互项234

13.1 交互项235

13.2 由不同类型解释变量构造的交互项236

13.3 利用嵌套模型检验交互项的存在242

13.4 是否可以删去交互项中的低次项？243

13.5 构造交互项时需要注意的问题246

13.6 本章小结248

第14章 异方差与广义最小二乘法250

14.1 异方差250

14.2 异方差现象举例252

14.3 异方差情况下的常规最小二乘估计253

14.4 广义最小二乘法256

14.5 加权最小二乘法258

14.6 本章小结261

第15章 纵贯数据的分析264

15.1 追踪数据的分析265

15.2 趋势分析283

15.3 本章小结291

第16章 多层线性模型介绍294

16.1 多层线性模型发展的背景295

16.2 多层线性模型的基本原理296

16.3 模型的优势与局限299

16.4 多层线性模型的若干子模型299

16.5 自变量对中的问题305

16.6 应用举例308

16.7 本章小结316

第17章 回归诊断318

17.1 因变量是否服从正态分布319

17.2 残差是否服从正态分布322

17.3 异常观测案例324

17.4 本章小结330

第18章 二分因变量的logit模型331

18.1 线性回归面对二分因变量的困境332

18.2 转换的方式334

18.3 潜变量方式339

18.4 模型估计、评价与比较340

18.5 模型回归系数解释346

18.6 统计检验与推断349

18.7 本章小结351

词汇表352

参考文献381

后记386