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应用回归分析-(第5版) 版权信息
- ISBN：9787300270517
- 条形码：9787300270517 ; 978-7-300-27051-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
应用回归分析-(第5版) 本书特色
全书共分10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，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就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加以讨论；第7章介绍的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章介绍了主成分回归与偏*小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的非线性回归模型的计算；第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题，以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。?
第5版继续保持了理论与实践相结合的特色，更新了一批更具有现实意义的实例。在统计方法的计算实施方面，第4版是以SPSS软件为主，以SAS软件为辅，第5版改为以SPSS软件为主，以R软件为辅。尤其是软件中的几个重要统计量的计算方法，第5版也做了更详细的讲述。
应用回归分析-(第5版) 内容简介
全书共分10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，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就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加以讨论；第7章介绍的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章介绍了主成分回归与偏*小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的非线性回归模型的计算；第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题，以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。 第5版继续保持了理论与实践相结合的特色，更新了一批更具有现实意义的实例。在统计方法的计算实施方面，第4版是以SPSS软件为主，以SAS软件为辅，第5版改为以SPSS软件为主，以R软件为辅。尤其是软件中的几个重要统计量的计算方法，第5版也做了更详细的讲述。
应用回归分析-(第5版) 目录
目录
第1章回归分析概述
11变量间的统计关系
12回归方程与回归名称的由来
13回归分析的主要内容及其一般模型
14建立实际问题回归模型的过程
15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
21一元线性回归模型
22参数β0，β1的估计
23*小二乘估计的性质
24回归方程的显著性检验
25残差分析
26回归系数的区间估计
27预测和控制
28本章小结与评注
思考与练习
第3章多元线性回归
31多元线性回归模型
32回归参数的估计
33参数估计量的性质
34回归方程的显著性检验
35中心化和标准化
36相关阵与偏相关系数
37本章小结与评注
思考与练习
第4章违背基本假设的情况
41异方差性产生的背景和原因
42一元加权*小二乘估计
43多元加权*小二乘估计
44自相关性问题及其处理
45BOXCOX变换
46异常值与强影响点
47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
51自变量选择对估计和预测的影响52所有子集回归
53逐步回归
54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
61多重共线性产生的背景和原因
62多重共线性对回归模型的影响
63多重共线性的诊断
64消除多重共线性的方法
65本章小结与评注
思考与练习
第7章岭回归
71岭回归估计的定义
72岭回归估计的性质
73岭迹分析
74岭参数k的选择
75用岭回归选择变量
76本章小结与评注
思考与练习
第8章主成分回归与偏*小二乘
81主成分回归
82偏*小二乘
83本章小结与评注
思考与练习
第9章非线性回归
91可化为线性回归的曲线回归
92多项式回归
93非线性模型
94本章小结与评注
思考与练习
第10章含定性变量的回归模型
101自变量含定性变量的回归模型
102自变量含定性变量的回归模型的应用
103因变量是定性变量的回归模型
104Logistic回归模型
105多类别Logistic回归
106因变量顺序数据的回归
107本章小结与评注思考与练习
部分练习题参考答案
附录
参考文献
第1章回归分析概述
11变量间的统计关系
12回归方程与回归名称的由来
13回归分析的主要内容及其一般模型
14建立实际问题回归模型的过程
15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
21一元线性回归模型
22参数β0，β1的估计
23*小二乘估计的性质
24回归方程的显著性检验
25残差分析
26回归系数的区间估计
27预测和控制
28本章小结与评注
思考与练习
第3章多元线性回归
31多元线性回归模型
32回归参数的估计
33参数估计量的性质
34回归方程的显著性检验
35中心化和标准化
36相关阵与偏相关系数
37本章小结与评注
思考与练习
第4章违背基本假设的情况
41异方差性产生的背景和原因
42一元加权*小二乘估计
43多元加权*小二乘估计
44自相关性问题及其处理
45BOXCOX变换
46异常值与强影响点
47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
51自变量选择对估计和预测的影响52所有子集回归
53逐步回归
54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
61多重共线性产生的背景和原因
62多重共线性对回归模型的影响
63多重共线性的诊断
64消除多重共线性的方法
65本章小结与评注
思考与练习
第7章岭回归
71岭回归估计的定义
72岭回归估计的性质
73岭迹分析
74岭参数k的选择
75用岭回归选择变量
76本章小结与评注
思考与练习
第8章主成分回归与偏*小二乘
81主成分回归
82偏*小二乘
83本章小结与评注
思考与练习
第9章非线性回归
91可化为线性回归的曲线回归
92多项式回归
93非线性模型
94本章小结与评注
思考与练习
第10章含定性变量的回归模型
101自变量含定性变量的回归模型
102自变量含定性变量的回归模型的应用
103因变量是定性变量的回归模型
104Logistic回归模型
105多类别Logistic回归
106因变量顺序数据的回归
107本章小结与评注思考与练习
部分练习题参考答案
附录
参考文献
展开全部
应用回归分析-(第5版) 作者简介
何晓群，男，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。中国现场统计研究会多元分析专业委员会理事长。曾在国外多个大学访学。
主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，目前正在主持国家社科基金项目“个人信用评级的统计建模与应用” 和教育部重大项目“企业信用评级模型研究与应用评价”。发表论文130余篇。获省部级政府奖励七项，获国家级优秀教学成果二等奖一项。
刘文卿，中国人民大学统计学院六西格玛质量管理研究中心副主任， 获得国家质量监督检验检疫总局认证的质量工程师职业资格培训教师。
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