應用回歸分析（第二版）

第二版前言
       前言
       
       章 回歸分析概論
       §1.１變量間的相關關系
       §1.２回歸模型的一般形式
       §1.3回歸方程與回歸名稱的由來
       §1.４建立實際回歸模型的過程
       小結 
       習題一 
       
       第二章 一元線性回歸分析 
       §2.１一元線性回歸模型 
       §2.2一元線性回歸模型的假設 
       §2.３參數(shù)的小二乘估計 
       §2.４參數(shù)的極大似然估計 
       §2.５小二乘法估計的性質 
       §2.６一元線性回歸模型的顯著性檢驗 
       §2.7一元線性回歸模型的回歸預測與區(qū)間估計 
       §2.８可化為線性回歸的曲線回歸 
       小結 
       習題二 
       
       第三章 多元線性回歸分析 
       §3.１多元線性回歸模型 
       §3.２多元線性回歸模型的參數(shù)估計 
       §3.３帶約束條件的多元線性回歸模型的參數(shù)估計 
       §3.４多元線性回歸模型的廣義小二乘估計 
       §3.5多元線性回歸模型的假設檢驗 
       §3.6多元線性回歸模型的預測及區(qū)間估計 
       §3.7逐步回歸與多元線性回歸模型選擇 
       §3.8多元數(shù)據(jù)變換后的線性擬合 
       小結 
       附：補充引理 
       習題三 
       
       第四章 回歸診斷 
       §4.1殘差及其性質 
       §4.２回歸函數(shù)線性的診斷 
       §4.3誤差方差齊性的診斷 
       §4.4誤差的獨立性診斷 
       §4.5異常點與強影響點 
       小結 
       習題四 
       
       第五章 多項式回歸 
       §5.１多項式回歸 
       §5.2正交多項式回歸 
       §5.3多項式對曲線的分段擬合 
       小結 
       習題五 
       
       第六章 含定性變量的數(shù)量化方法 
       §6.1自變量中含有定性變量的回歸模型 
       §6.2虛擬變量引入回歸模型的幾種形式 
       §6.3協(xié)方差分析 
       小結 
       習題六 
       
       第七章 多元線性回歸模型的有偏估計 
       §7.１引言 
       §7.２嶺估計 
       §7.３主成分估計 
       §7.４廣義嶺估計 
       §7.５Stein估計 
       小結 
       習題七 
       
       第八章 非線性回歸模型 
       §8.１Logistic回歸 
       §8.２Poisson回歸 
       §8.３廣義線性模型 
       小結 
       
       習題八 
       
       第九章 使用SAS統(tǒng)計軟件進行回歸分析 
       §9.１SAS軟件系統(tǒng)簡介 
       §9.２數(shù)據(jù)的輸入、輸出和整理 
       §9.３用SAS進行回歸分析 
       
       附表1 t分布的分位數(shù)表 
       附表2 F檢驗的臨界值表 
       附表3 DW檢驗的臨界值表 
       附表4 Fmax的分位數(shù)表 
       附表5 Gmax的分位數(shù)表 
       附表6 正交多項式表 
       
       參考文獻