本文關(guān)鍵詞：實(shí)用回歸分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類系列教材：實(shí)用回歸分析
回歸分析是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中應(yīng)用較為活躍的模型分析技術(shù)�！�實(shí)用回歸分析》旨在提高社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理類本科生的量化分析水平，選擇眾多的回歸分析方法中最為實(shí)用的基本模型分析技術(shù)，結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)與管理中的實(shí)際問題，，利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)回歸建模分析方法作了系統(tǒng)介紹。
　　《實(shí)用回歸分析》既可作為統(tǒng)計(jì)學(xué)類專業(yè)教材，也可作為人文社會(huì)科學(xué)、財(cái)經(jīng)管理類專業(yè)工作者的參考書。
第1章 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
1.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理與描述
1.2 幾種重要的概率分布
1.3 參數(shù)估計(jì)
1.4 假設(shè)檢驗(yàn)
思考與練習(xí)

第2章 回歸分析概述
2.1 變量間的相關(guān)關(guān)系
2.2 回歸方程與回歸名稱的由來
2.3 回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型
2.4 建立實(shí)際問題回歸模型的過程
2.5 回歸分析應(yīng)用與發(fā)展述評(píng)
思考與練習(xí)

第3章 一元線性回歸
3.1 一元線性回歸模型
3.2 回歸參數(shù)風(fēng)盧的估計(jì)
3.3 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)
3.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
3.5 預(yù)測(cè)和控制
3.6 建�？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問題
思考與練習(xí)

第4章 多元線性回歸
4.1 多元線性回歸模型
4.2 多元回歸參數(shù)的估計(jì)
4.3 參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)
4.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
4.5 中心化和標(biāo)準(zhǔn)化
4.6 相關(guān)矩陣與偏相關(guān)系數(shù)
4.7 建�？偨Y(jié)與評(píng)注
思考與練習(xí)

第5章 殘差分析
5.1 殘差與殘差圖
5.2 有關(guān)殘差的性質(zhì)
5.3 異常值與強(qiáng)影響值
思考與練習(xí)

第6章 關(guān)于異方差性問題
6.1 異方差產(chǎn)生的背景
6.2 異方差性的診斷
6.3 異方差問題的建模處理
思考與練習(xí)

第7章 關(guān)于自相關(guān)性問題
7.1 自相關(guān)產(chǎn)生的背景
7.2 自相關(guān)性的診斷
7.3 自相關(guān)問題的建模處理
思考與練習(xí)

第8章 關(guān)于多重共線性問題
8.1 多重共線性的產(chǎn)生和原因
8.2 多重共線性的診斷
8.3 消除多重共線性的方法
8.4 本章補(bǔ)充
思考與練習(xí)

第9章 自變量選擇與逐步回歸
9.1 自變量選擇對(duì)估計(jì)和預(yù)測(cè)的影響
9.2 所有子集回歸
9.3 逐步回歸
9.4 實(shí)例與評(píng)注
思考與練習(xí)

第10章 非線性回歸
10.1 可化為線性回歸的曲線回歸
10.2 多項(xiàng)式回歸
10.3 非線性模型
10.4 小結(jié)與評(píng)注
思考與練習(xí)

第11章 含定性變量的回歸模型
11.1 自變量中含有定性變量的回歸模型
11.2 含有定性變量的回歸模型及應(yīng)用
11.3 因變量是定性變量的回歸模型
11.4 Logistic回歸基本理論和方法
11.5 小結(jié)與評(píng)注
思考與練習(xí)

附錄
附表1 簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的臨界值表
附表2 ￡分布表
附表3 F分布表
附表4 D.W檢驗(yàn)上下界表
思考與練習(xí)參考答案
參考文獻(xiàn)

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