第1章 緒 論
1.1 緣起與發(fā)展
1.2 變量間的關(guān)系
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 建模思路
1.5 小結(jié)與評(píng)注
習(xí)題
第2章 一元線性回歸
2.1 一元線性回歸模型
2.2 參數(shù)估計(jì)方法
2.3 參數(shù)估計(jì)性質(zhì)
2.4 模型推斷
2.5 模型預(yù)測(cè)
2.6 實(shí)例分析
2.7 小結(jié)與評(píng)注
2.8 附錄：SPSS操作演示
習(xí)題
第3章 多元線性回歸
3.1 多元線性回歸模型
3.2 參數(shù)的估計(jì)與性質(zhì)
3.3 模型推斷
3.4 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化
3.5 相關(guān)陣與偏相關(guān)系數(shù)
3.6 類別型自變量
3.7 分段線性回歸
3.8 實(shí)例分析
3.9 小結(jié)與評(píng)注
3.10 附錄：SPSS操作演示
符號(hào)注記
習(xí)題
第4章 回歸診斷
4.1 回歸模型的診斷
4.2 異方差的診斷及處理
4.3 自相關(guān)的診斷及處理
4.4 異常值和強(qiáng)影響點(diǎn)
4.5 Box-Cox變換
4.6 廣義最小二乘估計(jì)
4.7 小結(jié)與評(píng)注
4.8 附錄：SPSS操作演示
習(xí)題
第5章 多重共線性
5.1 原因與影響
5.2 診斷方法
5.3 處理方法
5.4 嶺估計(jì)
5.5 小結(jié)與評(píng)注
5.6 附錄：SPSS操作演示
習(xí)題
第6章 模型選擇
6.1 全模型與選模型
6.2 全子集回歸
6.3 逐步回歸
6.4 基于懲罰的模型選擇
6.5 模型選擇的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
6.6 實(shí)例分析
6.7 小結(jié)與評(píng)注
6.8 附錄：SPSS操作演示
習(xí)題
第7章 廣義線性回歸
7.1 模型形式
7.2 參數(shù)估計(jì)與統(tǒng)計(jì)推斷
7.3 二分類Logistic回歸模型
7.4 多分類Logistic回歸模型
7.5 泊松回歸模型
7.6 小結(jié)與評(píng)注
7.7 附錄：SPSS操作演示
符號(hào)注記
習(xí)題
附錄
參考文獻(xiàn)