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應用回歸分析-(第5版) 版權信息
- ISBN：9787300270517
- 條形碼：9787300270517 ; 978-7-300-27051-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用回歸分析-(第5版) 本書特色
全書共分10章。第1章對回歸分析的研究內容和建模過程給出綜述性介紹；第2章和第3章詳細介紹了一元和多元線性回歸的參數估計、顯著性檢驗及其應用；第4章對違背回歸模型基本假設的異方差、自相關和異常值等問題給出了診斷和處理方法，在這一章增加了BOX-COX變換；第5章介紹了回歸變量選擇與逐步回歸方法；第6章就多重共線性的產生背景、診斷方法、處理方法等方面結合實際經濟問題加以討論；第7章介紹的嶺回歸估計是解決共線性問題的一種非常實用的方法；第8章介紹了主成分回歸與偏*小二乘；第9章介紹了可化為線性回歸的曲線回歸、多項式回歸，以及不能線性化的非線性回歸模型的計算；第10章分別介紹了自變量中含定性變量和因變量是定性變量的回歸問題，以及因變量是多類別和有序變量的回歸問題。?
第5版繼續保持了理論與實踐相結合的特色，更新了一批更具有現實意義的實例。在統計方法的計算實施方面，第4版是以SPSS軟件為主，以SAS軟件為輔，第5版改為以SPSS軟件為主，以R軟件為輔。尤其是軟件中的幾個重要統計量的計算方法，第5版也做了更詳細的講述。
應用回歸分析-(第5版) 內容簡介
全書共分10章。第1章對回歸分析的研究內容和建模過程給出綜述性介紹；第2章和第3章詳細介紹了一元和多元線性回歸的參數估計、顯著性檢驗及其應用；第4章對違背回歸模型基本假設的異方差、自相關和異常值等問題給出了診斷和處理方法，在這一章增加了BOX-COX變換；第5章介紹了回歸變量選擇與逐步回歸方法；第6章就多重共線性的產生背景、診斷方法、處理方法等方面結合實際經濟問題加以討論；第7章介紹的嶺回歸估計是解決共線性問題的一種非常實用的方法；第8章介紹了主成分回歸與偏*小二乘；第9章介紹了可化為線性回歸的曲線回歸、多項式回歸，以及不能線性化的非線性回歸模型的計算；第10章分別介紹了自變量中含定性變量和因變量是定性變量的回歸問題，以及因變量是多類別和有序變量的回歸問題。 第5版繼續保持了理論與實踐相結合的特色，更新了一批更具有現實意義的實例。在統計方法的計算實施方面，第4版是以SPSS軟件為主，以SAS軟件為輔，第5版改為以SPSS軟件為主，以R軟件為輔。尤其是軟件中的幾個重要統計量的計算方法，第5版也做了更詳細的講述。
應用回歸分析-(第5版) 目錄
目錄
第1章回歸分析概述
11變量間的統計關系
12回歸方程與回歸名稱的由來
13回歸分析的主要內容及其一般模型
14建立實際問題回歸模型的過程
15回歸分析應用與發展述評
思考與練習
第2章一元線性回歸
21一元線性回歸模型
22參數β0，β1的估計
23*小二乘估計的性質
24回歸方程的顯著性檢驗
25殘差分析
26回歸系數的區間估計
27預測和控制
28本章小結與評注
思考與練習
第3章多元線性回歸
31多元線性回歸模型
32回歸參數的估計
33參數估計量的性質
34回歸方程的顯著性檢驗
35中心化和標準化
36相關陣與偏相關系數
37本章小結與評注
思考與練習
第4章違背基本假設的情況
41異方差性產生的背景和原因
42一元加權*小二乘估計
43多元加權*小二乘估計
44自相關性問題及其處理
45BOXCOX變換
46異常值與強影響點
47本章小結與評注
思考與練習
第5章自變量選擇與逐步回歸
51自變量選擇對估計和預測的影響52所有子集回歸
53逐步回歸
54本章小結與評注
思考與練習
第6章多重共線性的情形及其處理
61多重共線性產生的背景和原因
62多重共線性對回歸模型的影響
63多重共線性的診斷
64消除多重共線性的方法
65本章小結與評注
思考與練習
第7章嶺回歸
71嶺回歸估計的定義
72嶺回歸估計的性質
73嶺跡分析
74嶺參數k的選擇
75用嶺回歸選擇變量
76本章小結與評注
思考與練習
第8章主成分回歸與偏*小二乘
81主成分回歸
82偏*小二乘
83本章小結與評注
思考與練習
第9章非線性回歸
91可化為線性回歸的曲線回歸
92多項式回歸
93非線性模型
94本章小結與評注
思考與練習
第10章含定性變量的回歸模型
101自變量含定性變量的回歸模型
102自變量含定性變量的回歸模型的應用
103因變量是定性變量的回歸模型
104Logistic回歸模型
105多類別Logistic回歸
106因變量順序數據的回歸
107本章小結與評注思考與練習
部分練習題參考答案
附錄
參考文獻
第1章回歸分析概述
11變量間的統計關系
12回歸方程與回歸名稱的由來
13回歸分析的主要內容及其一般模型
14建立實際問題回歸模型的過程
15回歸分析應用與發展述評
思考與練習
第2章一元線性回歸
21一元線性回歸模型
22參數β0，β1的估計
23*小二乘估計的性質
24回歸方程的顯著性檢驗
25殘差分析
26回歸系數的區間估計
27預測和控制
28本章小結與評注
思考與練習
第3章多元線性回歸
31多元線性回歸模型
32回歸參數的估計
33參數估計量的性質
34回歸方程的顯著性檢驗
35中心化和標準化
36相關陣與偏相關系數
37本章小結與評注
思考與練習
第4章違背基本假設的情況
41異方差性產生的背景和原因
42一元加權*小二乘估計
43多元加權*小二乘估計
44自相關性問題及其處理
45BOXCOX變換
46異常值與強影響點
47本章小結與評注
思考與練習
第5章自變量選擇與逐步回歸
51自變量選擇對估計和預測的影響52所有子集回歸
53逐步回歸
54本章小結與評注
思考與練習
第6章多重共線性的情形及其處理
61多重共線性產生的背景和原因
62多重共線性對回歸模型的影響
63多重共線性的診斷
64消除多重共線性的方法
65本章小結與評注
思考與練習
第7章嶺回歸
71嶺回歸估計的定義
72嶺回歸估計的性質
73嶺跡分析
74嶺參數k的選擇
75用嶺回歸選擇變量
76本章小結與評注
思考與練習
第8章主成分回歸與偏*小二乘
81主成分回歸
82偏*小二乘
83本章小結與評注
思考與練習
第9章非線性回歸
91可化為線性回歸的曲線回歸
92多項式回歸
93非線性模型
94本章小結與評注
思考與練習
第10章含定性變量的回歸模型
101自變量含定性變量的回歸模型
102自變量含定性變量的回歸模型的應用
103因變量是定性變量的回歸模型
104Logistic回歸模型
105多類別Logistic回歸
106因變量順序數據的回歸
107本章小結與評注思考與練習
部分練習題參考答案
附錄
參考文獻
展開全部
應用回歸分析-(第5版) 作者簡介
何曉群，男，中國人民大學統計學院教授、博士生導師，中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心主任。中國現場統計研究會多元分析專業委員會理事長。曾在國外多個大學訪學。
主持多項國家和省部級及企業橫向課題研究，目前正在主持國家社科基金項目“個人信用評級的統計建模與應用” 和教育部重大項目“企業信用評級模型研究與應用評價”。發表論文130余篇。獲省部級政府獎勵七項，獲國家級優秀教學成果二等獎一項。
劉文卿，中國人民大學統計學院六西格瑪質量管理研究中心副主任， 獲得國家質量監督檢驗檢疫總局認證的質量工程師職業資格培訓教師。
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