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出版日期:2019年07月
ISBN:9787300270517
[十位:7300270514]
页数:292
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[2024-10-18 13:05:52]
张***
西安市
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[2024-10-05 23:22:55]
麻**
梧州市
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[2024-07-04 11:22:12]
大**
佛山市
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[2024-04-06 09:28:06]
谭**
福州市
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[2024-04-01 14:51:56]
李*
湛江市
《应用回归分析(第5版)》内容提要:
全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍;第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用;第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法,在这一章增加了BOX-COX变换;第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法;第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题加以讨论;第7章介绍的岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法;第8章介绍了主成分回归与偏*小二乘;第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归,以及不能线性化的非线性回归模型的计算;第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题,以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。?
第5版继续保持了理论与实践相结合的特色,更新了一批更具有现实意义的实例。在统计方法的计算实施方面,第4版是以SPSS软件为主,以SAS软件为辅,第5版改为以SPSS软件为主,以R软件为辅。尤其是软件中的几个重要统计量的计算方法,第5版也做了更详细的讲述。
《应用回归分析(第5版)》图书目录:
目录
第1章回归分析概述
11变量间的统计关系
12回归方程与回归名称的由来
13回归分析的主要内容及其一般模型
14建立实际问题回归模型的过程
15回归分析应用与发展述评
思考与练习
第2章一元线性回归
21一元线性回归模型
22参数β0,β1的估计
23*小二乘估计的性质
24回归方程的显著性检验
25残差分析
26回归系数的区间估计
27预测和控制
28本章小结与评注
思考与练习
第3章多元线性回归
31多元线性回归模型
32回归参数的估计
33参数估计量的性质
34回归方程的显著性检验
35**化和标准化
36相关阵与偏相关系数
37本章小结与评注
思考与练习
第4章违背基本假设的情况
41异方差性产生的背景和原因
42一元加权*小二乘估计
43多元加权*小二乘估计
44自相关性问题及其处理
45BOXCOX变换
46异常值与强影响点
47本章小结与评注
思考与练习
第5章自变量选择与逐步回归
51自变量选择对估计和预测的影响52所有子集回归
53逐步回归
54本章小结与评注
思考与练习
第6章多重共线性的情形及其处理
61多重共线性产生的背景和原因
62多重共线性对回归模型的影响
63多重共线性的诊断
64消除多重共线性的方法
65本章小结与评注
思考与练习
第7章岭回归
71岭回归估计的定义
72岭回归估计的性质
73岭迹分析
74岭参数k的选择
75用岭回归选择变量
76本章小结与评注
思考与练习
第8章主成分回归与偏*小二乘
81主成分回归
82偏*小二乘
83本章小结与评注
思考与练习
第9章非线性回归
91可化为线性回归的曲线回归
92多项式回归
93非线性模型
94本章小结与评注
思考与练习
第10章含定性变量的回归模型
101自变量含定性变量的回归模型
102自变量含定性变量的回归模型的应用
103因变量是定性变量的回归模型
104Logistic回归模型
105多类别Logistic回归
106因变量顺序数据的回归
107本章小结与评注思考与练习
部分练习题参考答案
附录
参考文献