多元回归分析PDF电子书下载

部分Ⅰ多元回归的基础与认知 1

Chapter01 导论 3

第一节 统计学分析方法的发展趋势 4

第二节 基本概念 6

第三节 建构线性回归分析模型的基本架构 9

第四节 分析的方法与本书的分析架构 25

第五节 电脑软体程式的应用 43

第六节 结语 45

Chapter02 简单线性回归与相关 47

第一节 各种的关系 48

第二节 最小平方的方法 56

第三节 决定系数 59

第四节 皮尔森相关系数r 66

第五节 基本两变数回归与相关的假定 73

第六节 基本两变数回归与相关的显著性检定 76

第七节 残差分析 90

第八节 结语 92

Chapter03 多元回归与相关 95

第一节 多元回归的最小平方方法 96

第二节 参数估计值的解释 107

第三节 决定系数 111

第四节 显著关系的检定 113

第五节 增加或删除变项的决定时机 120

第六节 估计与预测 123

第七节 结语 124

Chapter04 线性回归分析的方法：矩阵的探究途径 127

第一节 矩阵 128

第二节 矩阵的加与减 133

第二节 矩阵的乘法（Matrix Multiplication） 135

第三节 线性相依，矩阵的秩与反矩阵 144

第四节 矩阵的某些理论 153

第五节 随机向量与矩阵 153

第六节 在矩阵中简单线性回归模型 158

第七节 多元回归：矩阵的操作 175

第八节 结语 187

Chapter05 回归分析的假设与SPSS的操作 189

第一节 有关测量的诸假设 190

第二节 有关资料的诸假设 195

第三节 单一变项分配检查 197

第四节 非常态性分配的检查与处理 203

第五节 以计算为基础的方法 226

第六节 偏离值，偏态与峰态的处理 239

第七节 多变项的分配 247

第八节 结语 279

Chapter06 回归分析的问题 283

第一节 因果的推论（causality） 284

第二节 样本大小 293

第三节 共线性 298

第四节 测量误差 307

第五节 如何使用SPSS执行多元回归的分析与解释 310

第六节 结语 330

Chapter07 统计的控制：净相关与半净相关 333

第一节 变项的统计控制 334

第二节 控制的实况部分 337

第三节 因果的假设 356

第四节 测量误差 359

第五节 部分相关或半净相关 362

第六节 显著性的检定 369

第七节 多元回归（或复回归）与净相关 370

第八节 多元净相关与半净相关（或部分相关） 373

第九节 结语 376

Chapter08 矩阵代数：单变项多元回归预测方程式的建构，分析与MATLAB的操作演算方法 379

第一节 预测与解释的区分 380

第二节 单项多元回归方程式的建构与选项 383

第三节 以离均差分数求得相关系数R矩阵 401

第四节 回归系数显著性的检定 408

第五节 淘汰预测力差的自变项以建构一个适合的回归预测方程式 416

第六节SPSS软体程式的操作与验证 433

第七节 结语 440

Chapter09 矩阵代数：多变项多元回归预测方程式的建构，分析与MATLAB的操作演算方法 443

第一节 多变项多元回归系数的求取 445

第二节 回归系数的显著性检定与信赖区间 465

第三节 预测变项的相对重要性 472

第四节 利用三个较重要的自变项重新计算回归系数 480

第五节 新建多元回归预测方程式系数的显著性检定与信赖区间 494

第六节SPSS软体程式的操作与验证 502

第七节 结语 510

部分Ⅱ类分与持续变项的回归分析 513

Chapter10 类比变项的虚拟、效果、与正交编码 515

第一节 前言 516

第二节 编码与编码的方法 518

第三节 虚拟编码 520

第四节 一个具有多元类比变项的一个数字范例说明 531

第五节 效果编码 548

第六节 平均数之间多重的比较 557

第七节 正交的编码 567

第八节 多元回归与变异数分析 582

第九节 结语 583

Chapter11 多元类比变项与因子设计 585

第一节 因子设计（Factorial design） 586

第二节 一个3×3设计的分析 590

第三节 交互作用的意义 610

第四节 多重比较 619

第五节 正交的编码 629

第六节 虚拟编码 635

第七节 单变项变异数分析的多因子设计 636

第八节 结语 646

Chapter12 趋向分析：直线（线性）与曲线的回归 651

第一节 趋向分析的基本概念与认知 652

第二节 简单回归分析 669

第三节 学习实验多元回归的分析 678

第四节 曲线回归分析 681

第五节 曲线回归的分析与正交的多项式 698

第六节 矩阵操作的趋势分析 705

第七节 在非实验研究中曲线回归 718

第八节 多元曲线回归 726

第九节 结语 731

Chapter13 罗吉斯回归 733

第一节 罗吉斯回归模型的基本概念与认知 734

第二节 二分法的反应变项之案例 740

第三节 罗吉斯的范例与SPSS的操作 761

第四节 另一范例的示范与说明 789

第五节 结语 804

Chapter14 重复量数设计 807

第一节 重复量数设计的基本概念 808

第二节 单因子重复量数的设计 812

第三节 混合的设计 830

第四节ANOVA SPSS的重复量数 852

第五节 矩阵代数演算的重复量数分析 860

第六节 结语 869

部分Ⅲ 因果分析 871

Chapter15 径路分析 873

第一节 因果的概念 875

第二节 理论的角色：因果模型的两种用法 878

第三节 径路分析 883

第四节 以数字来表示的范例 898

第五节 影响系数的计算 907

第六节 结语 911

Chapter16 径路回归模型分析 913

第一节 甚么是径路分析？ 914

第二节 径路分析模型的范例 915

第三节 建构一个有理论因果关系的径路分析图与LISREL分析 917

第四节 隐含的共变数矩阵 934

第五节 检验在SEM中模型的种种验证 939

第六节 竞争的模型 942

第七节 结语：竞争模型的比较 970

Chapter17 结构的回归模型分析 973

第一节 结构的回归模型是甚么 974

第二节 建构因果关系的一个径路分析图 975

第三节 选择输入矩阵类型与估计被提出的模型 978

第四节 结果检查分析与评估适配度的效标 980

第五节 隐含的共变数矩阵 998

第七节 重复量数研究中因素交叉时间的恒定性 1004

第八节 结语 1019

部分Ⅳ多变项分析 1021

Chapter18 区别分析、多元回归与多变项变异数分析 1023

第一节 区别分析的基本概念与认知 1024

第二节 区别分析（DA） 1029

第三节 多元回归分析 1054

第四节 多变项变异数分析（MANOVA） 1061

第五节 显著性检定 1062

第六节 电脑程式软体的操作与应用 1064

第六节 结语 1072

Chapter19 典型的与区别的分析，与多变项变异数分析 1075

第一节 典型分析的基本概念与认知 1078

第二节 具有持续变项两个分组的典型分析 1080

第三节 三个分组的典型分析 1107

第四节 三个分组的多变项变异数分析 1120

第五节 三个分组的区别分析 1129

第六节 结语 1140

Reference 参考书目 1145