回归诊断简介--聚文网

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内容简介

回归诊断是用于探索存在于回归分析中问题及判断某些假设是否合理的一种技术。《回归诊断简介》主要回顾最小二乘线性回归，讨论多元回归中共线性的问题，处理奇异与强影响数据，探讨误差非线性、不一致的误差方差和非线性问题，简要阐释离散数据产生的问题，介绍基于优选似然法、计分检验和构造变量的较复杂的诊断方法。最后，探讨了如何将介绍的具体诊断方法和技术应用到研究中去。《回归诊断简介》针对回归中经常出现的影响估计精度的因素，对研究者的假设提出质疑，运用“回归诊断”判断假设的合理性并处理回归分析中存在的问题。本书从回归分析中析出几大重要方法，如最小二乘回归、优选似然法、共线性、非线性、离散数据等，对该问题进行解释，结构分明，叙述清楚。

序
第1章概论
第2章最小二乘回归
第1节回归模型
第2节最小二乘估计
第3节回归系数的统计推论
第4节一般线性模型
第3章共线性
第1节共线性与方差膨胀
第2节对共线性的处理：没有速效方法
第4章奇异值与强影响数据
第1节测量影响力：预测值
第2节查找奇异值：学生残差
第3节测量影响程度：Cook距离与其他诊断方法
第4节诊断统计量中的数值截断点
第5节联合的强影响观测子集：偏回归图
第6节非同寻常的数据应该被抛弃吗?
第5章非正态分布误差
第1节残差的正态分位数比较散点图
第2节残差的直方图
第3节通过转换矫正不对称
第6章不一致的误差方差
第1节寻找不一致的误差方差
第2节矫正不一致的误差方差
第7章非线性
第1节残差与偏残差散点图
第2节进行线性转换
第8章离散数据
第1节检验非线性
第2节检验不一致误差方差
第9章优选似然法、计分检验和构造变量
第1节 y的Box-Cox转换
第2节对x的Box-Tidwell转换
第3节对不一致误差方差的矫正
第10章建议
第1节计算诊断量
第2节延伸阅读
附录
参考文献
译名对照表

回归诊断简介

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