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第1章 统计学基础1

1.1 统计数据的整理与描述1

1.2 几种重要的概率分布5

1.3 参数估计12

1.4 假设检验14

思考与练习18

第2章 回归分析概述19

2.1 变量间的相关关系19

2.2 回归方程与回归名称的由来22

2.3 回归分析的主要内容及其一般模型23

2.4 建立实际问题回归模型的过程26

2.5 回归分析应用与发展述评32

思考与练习34

第3章 一元线性回归35

3.1 一元线性回归模型35

3.2 回归参数β0，β1的估计39

3.3 最小二乘估计的性质42

3.4 回归方程的显著性检验45

3.5 预测和控制54

3.6 建模总结和应注意的问题58

思考与练习63

第4章 多元线性回归65

4.1 多元线性回归模型65

4.2 多元回归参数的估计68

4.3 参数估计量的性质72

4.4 回归方程的显著性检验76

4.5 中心化和标准化81

4.6 相关矩阵与偏相关系数83

4.7 建模总结与评注89

思考与练习96

第5章 残差分析98

5.1 残差与残差图98

5.2 有关残差的性质100

5.3 异常值与强影响值103

思考与练习110

第6章 关于异方差性问题113

6.1 异方差产生的背景113

6.2 异方差性的诊断114

6.3 异方差问题的建模处理119

思考与练习127

第7章 关于自相关性问题131

7.1 自相关产生的背景131

7.2 自相关性的诊断133

7.3 自相关问题的建模处理137

思考与练习145

第8章 关于多重共线性问题147

8.1 多重共线性的产生和原因147

8.2 多重共线性的诊断151

8.3 消除多重共线性的方法155

8.4 本章补充157

思考与练习159

第9章 自变量选择与逐步回归162

9.1 自变量选择对估计和预测的影响162

9.2 所有子集回归165

9.3 逐步回归172

9.4 实例与评注181

思考与练习187

第10章 非线性回归189

10.1 可化为线性回归的曲线回归189

10.2 多项式回归196

10.3 非线性模型203

10.4 小结与评注209

思考与练习214

第11章 含定性变量的回归模型217

11.1 自变量中含有定性变量的回归模型217

11.2 含有定性变量的回归模型及应用221

11.3 因变量是定性变量的回归模型226

11.4 Logistic回归基本理论和方法227

11.5 小结与评注239

思考与练习241

附录246

附表1 简单相关系数的临界值表246

附表2 t分布表247

附表3 F分布表248

附表4 D.W检验上下界表254

思考与练习参考答案256

参考文献285