回归分析(21世纪统计学系列教材)

第1章 绪 论 1.1 缘起与发展1.2 变量间的关系 1.3 研究内容 1.4 建模思路1.5 小结与评注 习题 第2章 一元线性回归 2.1 一元线性回归模型 2.2 参数估计方法 2.3 参数估计性质 2.4 模型推断 2.5 模型预测 2.6 实例分析 2.7 小结与评注 2.8 附录：SPSS操作演示 习题 第3章 多元线性回归 3.1 多元线性回归模型 3.2 参数的估计与性质 3.3 模型推断 3.4 中心化和标准化3.5 相关阵与偏相关系数 3.6 类别型自变量 3.7 分段线性回归 3.8 实例分析3.9 小结与评注 3.10 附录：SPSS操作演示 符号注记 习题第4章 回归诊断 4.1 回归模型的诊断 4.2 异方差的诊断及处理 4.3 自相关的诊断及处理 4.4 异常值和强影响点 4.5 Box-Cox变换 4.6 广义*小二乘估计 4.7 小结与评注 4.8 附录：SPSS操作演示 习题 第5章 多重共线性 5.1 原因与影响5.2 诊断方法 5.3 处理方法 5.4 岭估计 5.5 小结与评注 5.6 附录：SPSS操作演示 习题 第6章 模型选择 6.1 全模型与选模型 6.2 全子集回归 6.3 逐步回归 6.4 基于惩罚的模型选择 6.5 模型选择的评价准则6.6 实例分析 6.7 小结与评注 6.8 附录：SPSS操作演示 习题 第7章 广义线性回归 7.1 模型形式 7.2 参数估计与统计推断 7.3 二分类Logistic回归模型7.4 多分类Logistic回归模型 7.5 泊松回归模型 7.6 小结与评注 7.7 附录：SPSS操作演示 符号注记 习题 附