例解回归分析 第3版PDF电子书下载

目录 1

前言 1

第1章　引言　 1

1.1　什么是回归分析　 1

1.2　公用数据集　 2

1.3　回归分析的应用举例 2

1.4　回归分析的步骤　 9

习题　 14

1.5　本书的内容及结构　 14

第2章　简单线性回归 16

2.1　引言　 16

2.2　协方差和相关系数　 16

2.3　例：计算机的修理数据　 20

2.4　简单线性回归模型　 23

2.5　参数估计　 23

2.6　假设检验　 26

2.7　置信区间　 29

2.8　预测　 30

2.9　拟合效果度量　 31

2.10　通过原点的回归直线　 34

2.11　平凡的回归模型　 34

2.12　文献　 35

习题　 36

第3章　多元线性回归　 41

3.1　引言　 41

3.2　数据的描述及模型　 41

3.3　例：主管人员业绩数据　 42

3.4　参数估计　 43

3.5　回归系数的解释　 45

3.6　最小二乘估计的性质　 47

3.7　复相关系数　 47

3.8　单个回归系数的推断　 48

3.9　线性模型中的假设检验　 50

3.10　预测　 58

3.11　小结　 58

习题　 59

附录　 63

4.2　标准的回归假定　 67

第4章　回归诊断：模型合理性的检测　 67

4.1　引言　 67

4.3　形形色色的残差　 69

4.4　图形方法　 71

4.5　拟合模型前的图形工具　 73

4.6　拟合模型后的图形工具　 76

4.7　检查线性和正态性假定　 76

4.8　杠杆、影响及异常　 77

4.9　影响的各种量度　 81

4.10　位势-残差图　 84

4.11　如何处理异常点？ 85

4.12　变量在回归方程中的作用　 86

4.13　添加一个预测变量的效应　 90

4.14　稳健回归　 91

习题　 91

第5章　定性预测变量　 97

5.1　引言　 97

5.2　薪水调查数据　 97

5.3　交互作用变量　 100

5.4 回归方程系统：两个组的比较　 104

5.5　示性变量的其他应用　 112

5.6　季节性　 112

5.7　回归参数对时间的稳定性　 114

习题　 115

第6章　变量的变换　 122

6.1　引言　 122

6.2　线性化变换　 123

6.3　X射线杀菌的数据　 125

6.4　方差稳定性变换　 129

6.5　异方差误差的诊断　 133

6.6　异方差性的消除　 135

6.7　加权最小二乘法　 136

6.8　数据的对数变换　 137

6.9　幂变换　 139

6.10　小结　 142

习题　 142

7.1　引言　 146

第7章　加权最小二乘法　 146

7.2　异方差模 147

7.3　两阶段估计　 149

7.4　教育经费数据　 151

7.5　拟合剂量-反应关系曲线　 159

习题　 160

第8章　相关误差的问题 161

8.1　引言：自相关　 161

8.2　消费者支出和货币存量　 162

8.3　Durbin-Watson统计量　 164

8.4　通过变换消除自相关　 165

8.5　误差自相关时的迭代估计　 167

8.6　自相关和变量的缺失　 168

8.7　住房开工分析　 168

8.8　Durbin-Watson统计量的局限性　 171

8.9　采用示性变量消除季节效应　 173

8.10　时间序列间的回归　 175

习题　 176

9.1　引言　 180

第9章　共线性数据的分析　 180

9.2　对推断的影响　 181

9.3　对预测的影响　 186

9.4　多重共线性的检测　 189

9.5　中心化及尺度变换　 194

9.6　主成分方法　 197

9.7　附加约束　 201

9.8　搜寻β的线性函数　 202

9.9　使用主成分作计算　 206

习题　 207

9.10　文献　 207

附录：主成分　 208

第10章　回归系数的有偏估计　 212

10.1　引言　 212

10.2　主成分回归　 212

10.3　消除预测变量间的相依性　 214

10.4　回归系数的约束　 216

10.5　主成分回归：注意事项　 216

10.6　岭回归　 218

10.7　岭估计　 220

10.8　岭回归：几点说明　 224

10.9　小结　 224

习题　 225

附录：岭回归　 227

第11章　变量选择的方法　 230

11.1　引言　 230

11.2　问题的归纳　 230

11.3　剔除变量的后果　 231

11.4　回归方程的用途　 232

11.5　评价回归方程的准则　 233

11.6　多重共线性和变量选择　 234

11.7　评价所有可能的方程　 235

11.8　若干变量选择方法　 235

11.9　变量选择方法的一般说明　 236

11.10　主管人员业绩的研究　 237

11.11　共线性数据的变量选择　 240

11.12　凶杀数据　 240

11.13　运用岭回归选择变量　 243

11.14　大气污染研究中的变量选择　 244

11.15　拟合回归模型的可能策略　 249

11.16　文献　 251

习题　 251

附录：误设模型的影响　 254

第12章　Logistic回归　 257

12.1　引言　 257

12.2　定性数据的建模　 257

12.3　Logit模型　 258

12.4　例子：破产概率的估计　 259

12.5　Logistic回归诊断　 262

12.6　变量选择　 264

12.7　Logistic回归拟合程度的判断　 265

12.8　分类问题：另一种方法　 266

习题　 268

附录：统计用表　 270

参考文献　 279

索引　 286