Regression Analysis by Example

前言

第1章 引言.

1．1 什么是回归分析

1．2 公用数据集

1．3 回归分析的应用举例

1．4 回归分析的步骤

1．5 本书的内容及结构

习题

第2章 简单线性回归

2．1 引言

2．2 协方差和相关系数

2．3 例：计算机的修理数据

2．4 简单线性回归模型

2．5 参数估计

2．6 假设检验

2．7 置信区间

2．8 预测

2．9 拟合效果度量

2．10 通过原点的回归直线

2．11 平凡的回归模型34

.2．12 文献35

习题36

第3章 多元线性回归

3．1 引言

3．2 数据的描述及模型

3．3 例：主管人员业绩数据

3．4 参数估计

3．5 回归系数的解释

3．6 最小二乘估计的性质

3．7 复相关系数

3．8 单个回归系数的推断

3．9 线性模型中的假设检验

3．10 预测

3．11 小结

习题

附录

第4章 回归诊断：模型合理性的检测

4．1 引言

4．2 标准的回归假定

4．3 形形色色的残差

4．4 图形方法

4．5 拟合模型前的图形工具

4．6 拟合模型后的图形工具

4．7 检查线性和正态性假定

4．8 杠杆、影响及异常

4．9 影响的各种量度

4．10 位势-残差图

4．11 如何处理异常点?

4．12 变量在回归方程中的作用

4．13 添加一个预测变量的效应

4．14 稳健回归

习题

第5章 定性预测变量

5．1 引言

5．2 薪水调查数据

5．3 交互作用变量

5．4 回归方程系统：两个组的比较

5．5 示性变量的其他应用

5．6 季节性

5．7 回归参数对时间的稳定性

习题

第6章 变量的变换

6．1 引言

6．2 线性化变换

6．3 x射线杀菌的数据

6．4 方差稳定性变换

6．5 异方差误差的诊断

6．6 异方差性的消除

6．7 加权最小二乘法

6．8 数据的对数变换

6．9 幂变换

6．10 小结

习题

第7章 加权最小二乘法

7．1 引言..

7．2 异方差模型

7．3 两阶段估计

7．4 教育经费数据

7．5 拟合剂量-反应关系曲线

习题

第8章 相关误差的问题

8．1 引言：自相关

8．2 消费者支出和货币存量

8．3 durbin-watson统计量

8．4 通过变换消除自相关

8．5 误差自相关时的迭代估计

8．6 自相关和变量的缺失

8．7 住房开工分析

8．8 durbin-watson统计量的局限性

8．9 采用示性变量消除季节效应

8．10 时间序列间的回归

习题

第9章 共线性数据的分析

9．1 引言

9．2 对推断的影响

9．3 对预测的影响

9．4 多重共线性的检测

9．5 中心化及尺度变换

9．6 主成分方法

9．7 附加约束

9．8 搜寻β的线性函数

9．9 使用主成分作计算

9．10 文献

习题

附录：主成分

第10章 回归系数的有偏估计

10．1 引言

10．2 主成分回归

10．3 消除预测变量间的相依性

10．4 回归系数的约束

10．5 主成分回归：注意事项

10．6 岭回归

10．7 岭估计

10．8 岭回归：几点说明

10．9 小结

习题

附录：岭回归

第11章 变量选择的方法

11．1 引言

11．2 问题的归纳

11．3 剔除变量的后果

11．4 回归方程的用途

11．5 评价回归方程的准则

11．6 多重共线性和变量选择

11．7 评价所有可能的方程

11．8 若干变量选择方法

11．9 变量选择方法的一般说明

11．10 主管人员业绩的研究

11．11 共线性数据的变量选择

11．12 凶杀数据

11．13 运用岭回归选择变量

11．14 大气污染研究中的变量选择

11．15 拟合回归模型的可能策略

11．16 文献

习题

附录：误设模型的影响

第12章 logistic回归

12．1 引言

12．2 定性数据的建模

12．3 logit模型

12．4 例子：破产概率的估计

12．5 logistic回归诊断

12．6 变量选择

12．7 logistic回归拟合程度的判断

12．8 分类问题：另一种方法

习题

附录：统计用表

参考文献

索引...