《应用线性回归分析》求取 ⇩

第一章 简单线性回归分析1

1.1 引言1

1.2 回归参数的估计4

1.3 线性关系的检验16

1.4 回归参数的检验33

1.5 回归预测问题38

第二章 简单线性相关分析51

2.1 相关系数的来源及其意义51

2.2 相关系数Υ的抽样分布64

2.3 总体相关系数ρ的假设检验73

第三章 多元线性回归分析88

3.1 引言88

3.2 回归参数的估计89

3.3 回归分析中的假设检验93

3.4 回归预测问题103

3.5 复相关分析和偏相关分析114

3.6 一般线性回归模型简介120

3.7 曲线回归问题130

第四章 多重共线性问题的处理134

4.1 多重共线性的含义及其后果134

4.2 多重共线性的检验143

4.3 补救多重共线性影响的方法146

第五章 异方差性问题的处理154

5.1 异方差性问题的性质154

5.2 异方差性的后果158

5.3 异方差性的检验162

5.4 补救异方差性的方法166

附录：加权最小平方法169

6.1 自相关现象的性质171

第六章 自相关性问题的处理171

6.2 自相关现象的后果180

6.3 自相关现象的检验185

6.4 自相关现象的处理195

第七章 虚拟变量203

7.1 虚拟变量的性质203

7.2 有一个数量变量和一个具有两种分类的品质变量的回归分析205

7.3 有一个数量变量和一个多于两类的品质变量的回归分析208

7.4 一个数量变量和两个品质变量的回归分析210

7.5 虚拟变量在季节分析中的应用212

7.6 举例213

第八章 线性回归分析中的变量选择问题216

8.1 引言216

8.2 问题的公式化216

8.3 变量删除的后果217

8.4 变量选择的一般原则220

8.5 评价方程的标准222

8.6 变量选择的方法227

8.7 举例233

附录一 方程的错误的技术要求对回归系数估计量和预测值的影响240

附录二 江苏省连云港市纺织工业年度报表(1983)244

第九章 时间序列分析软件包(TSP)简介245

9.1 Micro TSP软件概述245

9.2 Micro TSP软件使用初步253

9.3 TSP软件应用的实例分析260

附表1 标准正态累积概率表288

附表2 t分布的百分位数290

附表3 F分布表292

附表4 D--W统计量临界值表302

附表5 简单相关系数临界值表304

参考书目305