回归分析（21世纪统计学系列教材）--聚文网

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内容简介

本书从回归分析的缘起、内涵、方法、理论、实证等方面展开讨论，帮助读者建立完整的知识体系与专业逻辑。全书划分为四个部分：第一部分是绪论，梳理回归分析的历史、建模理念与分析思路；第二部分是模型基础，从一元线性回归和多元线性回归两个角度，系统介绍并讨论模型构建、参数估计与检验、模型评价等方法与理论；第三部分是模型改进，分别针对异方差、自相关、多重共线性的情形，讨论相应问题对估计结果的影响，并给出识别方式与改进方法；第四部分是模型拓展，围绕模型选择与指数族分布响应变量的现实挑战讨论解决方案与前沿发展。

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 广义最小二乘估计
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
附录
参考文献

回归分析（21世纪统计学系列教材）

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