回归分析--概念方法和应用/统计学系列--聚文网

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内容简介

本书可以作为应用型本科统计学、数据科学与大数据、数学以及经济学等专业的教材。学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备微积分和线性代数等知识。本书以经典的最小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。

前言第一章回归分析的一般介绍第一节变量间的统计关系第二节回归模型的一般形式第三节回归方程与回归名称的由来第四节回归分析的应用举例第五节建立实际回归模型的过程小结习题一第二章一元线性回归分析第一节引言第二节一元线性回归模型第三节参数的最小二乘估计第四节参数的极大似然估计第五节最小二乘法估计的统计性质第六节显著性检验第七节回归预测与置信区间第八节可化为线性回归的曲线回归小结习题二第三章多元线性回归分析第一节引言第二节数据的类型及模型第三节多元线性回归模型的参数估计第四节回归系数的解释第五节参数估计的统计性质第六节多元线性回归模型的假设检验第七节多元线性回归预测及置信区间小结习题三第四章多元线性回归模型的进一步讨论第一节带约束条件的多元线性回归模型第二节多元线性回归模型的广义最小二乘估计第三节多项式回归第四节多元数据变换后的线性拟合小结习题四第五章回归诊断第一节引言第二节残差及其性质第三节回归函数线性的诊断第四节误差正态性的诊断第五节误差等方差性的诊断第六节误差的独立性诊断第七节异常点与强影响点小结习题五第六章含定性变量的数量化方法第一节自变量中含定性变量的回归模型第二节虚拟变量对回归模型的影响

回归分析--概念方法和应用/统计学系列

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