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| 內容簡介： |
《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书内容。
《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》在探索性数据分析的思想和原则指导下组织材料，包括简单线性回归、多元线性回归、回归诊断、定性预测变量、变量变换、共线性数据分析和逻辑斯谛回归等13章内容。书中强调数据分析的技巧而不是统计理论的发展，几乎是手把手地教读者如何去分析数据、检验结论、改进分析。作者精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的推理和直观的图形方法。
《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》既可以作为非统计学专业回归分析的入门教材，又可以作为统计学专业理论回归分析的补充教材，对于从事数据分析的人员来说，本书更是必备的参考书。
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| 目錄：
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中文版序
译者序
前言
第1章概述
1.1什么是回归分析
1.2公用数据集
1.3回归分析应用实例选讲
1.3.1农业科学
1.3.2劳资关系
1.3.3政府
1.3.4历史
1.3.5环境科学
1.3.6工业生产
1.3.7挑战者号航天飞机
1.3.8医疗费用
1.4回归分析的步骤
1.4.1问题陈述
1.4.2选择相关变量
1.4.3收集数据
1.4.4模型设定
1.4.5拟合方法
1.4.6模型拟合
1.4.7模型评价和选择
1.4.8回归分析的目标
1.5本书的内容和结构
习题
第2章简单线性回归
2.1引言
2.2协方差与相关系数
2.3实例：计算机维修数据
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过原点的回归直线
2.11平凡的回归模型
2.12文献
习题
第3章多元线性回归
3.1引言
3.2数据和模型的描述
3.3实例: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中心化和规范化
3.6.1含截距模型的中心化和规范化
3.6.2无截距模型的规范化
3.7最小二乘估计的性质
3.8复相关系数
3.9单个回归系数的推断
3.10线性模型中的假设检验
3.10.1检验所有预测变量的回归系数为
3.10.2检验某些回归系数为
3.10.3检验某些回归系数相等
3.10.4带约束的回归参数的估计和检验
3.11预测
3.12小结
习题
附录多元回归的矩阵表示
第4章回归诊断：违背模型假定的检测
4.1引言
4.2标准回归假定
4.3各种残差
4.4图形方法
4.5拟合模型前的图形
4.5.1一维图
4.5.2二维图
4.5.3旋转图
4.5.4动态图
4.6拟合模型后的图形
4.7检查线性和正态性假定的图形
4.8杠杆、强影响点和异常值
4.8.1响应变量的异常值
4.8.2预测变量中的异常值
4.8.3伪装和淹没问题
4.9观测影响的度量
4.9.1Cook距离
4.9.2Welsch-Kuh度量
4.9.3Hadi影响度量
4.10位势残差图
4.11如何处理异常点
4.12回归方程中变量的作用
4.12.1添加变量图
4.12.2残差加分量图
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交互变量
5.4回归方程组：两个组的比较
5.4.1斜率和截距都不同的模型
5.4.2斜率相同但截距不同的模型
5.4.3截距相同但斜率不同的模型
5.5示性变量的其他应用
5.6季节性
5.7回归参数随时间的稳定性
习题
第6章变量变换
6.1引言
6.2线性化变换
6.3X射线灭菌
6.3.1线性模型的不适用性
6.3.2对数变换实现线性化
6.4稳定方差的变换
6.5异方差误差的检测
6.6消除异方差性
6.7加权最小二乘
6.8数据的对数变换
6.9幂变换
6.10总结
习题
第7章加权最小二乘法
7.1引言
7.2异方差模型
7.2.1主管人员数据
7.2.2大学教育花费数据
7.3两阶段估计
7.4教育费用数据
7.5拟合剂量反应关系曲线
习题
第8章相关误差问题
8.1引言：自相关
8.2消费支出和货币存量
8.3Durbin-Watson统计量
8.4利用变换消除自相关性
8.5当回归模型具有自相关误差时的迭代估计法
8.6变量的缺失和模型的自相关性
8.7住房开工规模的分析
8.8Durbin-Watson统计量的局限性
8.9用示性变量消除季节效应
8.10两个时间序列之间的回归
习题
第9章共线性数据分析
9.1引言
9.2共线性对推断的影响
9.3共线性对预测的影响
9.4共线性的检测
9.4.1共线性的简单征兆
9.4.2方差膨胀因子
9.4.3条件指数
习题
第10章共线性数据的处理
10.1引言
10.2主成分
10.3利用主成分的计算
10.4施加约束条件
10.5搜索模型中回归系数的线性函数
10.6回归系数的有偏估计
10.7主成分回归
10.8消除数据中的共线性
10.9回归系数的约束条件
10.10主成分回归中的注意事项
10.11岭回归
10.12岭估计法
10.13岭回归：几点注解
10.14小结
10.15文献
习题
附录10.A主成分
附录10.B岭回归
附录10.C代理岭回归
第11章变量选择
11.1引言
11.2问题的陈述
11.3删除变量的后果
11.4回归方程的用途
11.4.1描述和建模
11.4.2估计和预测
11.4.3控制
11.5评价回归方程的准则
11.5.1残差均方
11.5.2Mallows的Cp准则
11.5.3信息准则
11.6共线性和变量选择
11.7评价所有可能的回归模型
11.8变量选择方法
11.8.1前向选择方法
11.8.2后向剔除方法
11.8.3逐步回归法
11.9变量选择的一般注意事项
11.10对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利用岭回归进行变量选择
11.14空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章逻辑斯谛回归
12.1引言
12.2定性数据的建模
12.3Logit模型
12.4例子：破产概率的估计
12.5逻辑斯谛回归模型诊断
12.6决定变量的去留
12.7逻辑斯谛回归的拟合度
12.8多项Logit模型
12.8.1多项逻辑斯谛回归
12.8.2例子：确定化学糖尿病
12.8.3顺序值逻辑斯谛回归
12.8.4例子：重新考察化学糖尿病的确定问题
12.9分类问题：另一种方法
习题
第13章进一步的论题
13.1引言
13.2广义线性模型
13.3泊松回归模型
13.4引进新药
13.5稳健回归
13.6拟合一个二次式模型
13.7美国海湾中PCB的分布
习题
附录A统计表
参考文献
索引
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