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简介
回归分析是统计学中的一个重要分支，在自然科学领域和社会科学领域有着十分广泛的应用。但目前社会上还没有一本适合财经类统计专业本科生的回归分析教材。本书在不失严谨的前提下，明显不同于纯数学类教材，突出案例的应用和统计思想的渗透，全面系统地介绍了回归分析的理论和方法，强调实践性和应用性。本书的最大特色是每章后结合案例给出了利用SPSS软件实现计算的操作过程，读者可通过阅读这个操作过程完全掌握SPSS软件的应用。
全书共分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更多>>
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β_0,β_1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
7.4 岭参数k的选择
7.5 用岭回归选择变量
7.6 本章小结与评注
思考与练习
第8章 非线性回归
8.1 可化为线性回归的曲线回归
8.2 多项式回归
8.3 非线性模型
8.4 本章小结与评注
思考与练习
第9章 含定性变量的回归模型
9.1 自变量中含有定性变量的回归模型
9.2 自变量中含有定性变量的回归模型的应用
9.3 因变量是定性变量的回归模型
9.4 Logistic回归模型
9.5 多类别Logistic回归
9.6 因变量顺序数据的回归
9.7 本章小结与评注
思考与练习
部分练习题参考答案
附录
表1 简单相关系数临界值表
表2 t分布表
表3 F分布表
表4 DW检验上下界表
参考文献
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β_0,β_1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
7.4 岭参数k的选择
7.5 用岭回归选择变量
7.6 本章小结与评注
思考与练习
第8章 非线性回归
8.1 可化为线性回归的曲线回归
8.2 多项式回归
8.3 非线性模型
8.4 本章小结与评注
思考与练习
第9章 含定性变量的回归模型
9.1 自变量中含有定性变量的回归模型
9.2 自变量中含有定性变量的回归模型的应用
9.3 因变量是定性变量的回归模型
9.4 Logistic回归模型
9.5 多类别Logistic回归
9.6 因变量顺序数据的回归
9.7 本章小结与评注
思考与练习
部分练习题参考答案
附录
表1 简单相关系数临界值表
表2 t分布表
表3 F分布表
表4 DW检验上下界表
参考文献
应用回归分析
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