《应用回归分析》求取 ⇩

第一章 一元线性回归1

1.1 引言1

1.2 数据与模型的说明2

1.3 估计与假设检验3

1.4 拟合度5

1.5 预测值与标准误差6

1.6 拟合的测定7

1.7 残差分析8

1.8 计算机的维修时间9

书目的评注17

参考文献17

第二章 模型出错的检查与纠正：一元线性回归19

2.1 引言19

2.2 在一元线性回归中异常数据的作用19

2.3 电视节目评比的数据20

2.4 模型的合适程度与残差图22

2.5 异常数据的删除24

2.6 变量变换27

2.7 化为线性的变换28

2.8 X射线辐射下残存的细菌数31

2.9 稳定方差的变换37

2.10 航线上事故的发生率39

2.11 管理人员数与工人数之间关系的研究43

2.12 异方差性的消除46

2.13 加权最小二乘的原则49

2.14 综述49

参考文献50

第三章 多元线性回归51

3.1 数据与模型的说明51

3.2 最小二乘估计的性质53

3.3 预测值与标准误差54

3.4 复相关系数55

3.5 线性模型中的假设检验56

3.6 关于解释变量的假定58

3.7 管理人员素质的研究59

3.8 回归系数为零的子集的检验65

3.9 回归系数相等的检验67

3.10 在约束条件下回归参数的估计与检验69

3.11 综述71

附录71

参考文献73

第四章 定性变量作为回归变量74

4.1 引言：哑变量74

4.2 薪水调查的数据74

4.3 回归方程组：两个组的比较85

4.4 哑变量：其它的应用95

4.5 季节性95

4.6 在规定时间之外回归参数的稳定性96

参考文献102

第五章 加权最小二乘法103

5.1 引言103

5.2 异方差模型104

5.3 大学生费用107

5.4 药量-反应关系曲线的拟合108

5.5 逻辑斯谛模型109

5.6 逻辑斯谛反应函数的拟合111

5.7 植物性杀虫剂的毒性113

参考文献115

第六章 相关误差的问题116

6.1 引言：自相关116

6.2 消费者的支出与储蓄118

6.3 Durbin-Watson统计量121

6.4 作变换消除自相关123

6.5 自相关误差与迭代估计126

6.6 自相关与遗漏变量127

6.7 住房建筑规划数据的分析128

6.8 Durbin-Watson统计量的局限，滑雪器械的销售132

6.9 检查残差图135

6.10 用哑变量消除由季节引起的自相关137

参考文献140

第七章 多重共线性的数据分析141

7.1 引言141

7.2 对推断的影响142

7.3 对预测的影响149

7.4 多重共线性的检查154

7.5 多重共线性检查中的主成分法159

7.6 纠正多重共线性：加约束条件164

7.7 寻找β的线性函数167

7.8 主分成法168

7.9 与主分成有关的计算174

附录：主成分176

参考文献178

第八章 回归系数的有偏估计179

8.1 引言179

8.2 主成分回归180

8.3 消除解释变量之间的相依性181

8.4 关于回归系数的约束条件184

8.5 岭回归185

8.6 定义与计算186

8.7 使用岭法检查多重共线性187

8.8 岭估计191

8.9 综述193

书目的评注194

附录：岭回归194

参考文献197

第九章 回归方程中变量的选择198

9.1 引言198

9.2 问题的提出198

9.3 变量删除的后果199

9.4 选择变量的初步讨论201

9.5 回归方程的应用201

9.6 评价方程的准则202

9.7 残差均方(RMS)203

9.8 Cp：定义与使用203

9.9 共线性的检查204

9.10 计算全部可能的方程205

9.11 变量的选择：逐步方法206

9.12 前向选择法206

9.13 后向消去法207

9.14 逐步方法208

9.15 逐步方法的概括说明208

9.16 管理人员素质的研究209

9.17 共线数据的变量选择214

9.18 岭回归在变量选择中的应用215

9.19 空气污染研究中变量的选择216

书目的评注223

附录223

附统计表226

参考文献232