第一章 绪论 1
§1-1 回归分析在观测资料整理中的意义 1
§1-2 回归分析和相关分析 2
§1-3 回归方程式 3
§1-4 回归参数估计的最小二乘法与最大似然估计法 5
第二章 一元线性回归及其应用 7
§2-1 一元线性回归的基本原理和方法 7
§2-2 一元线性回归方程的有效性与精度等问题 16
§2-3 电子计算机在一元线性回归方程中的应用 37
§2-4 一元线性回归方程的稳定性 42
§2-5 根据回归方程预报 y的取值的补充说明 49
§2-6 对观测数据的评价和对观测工作的要求 55
§2-7 回归分析中的统计检验 57
§2-8 两条回归直线的比较 76
§2-9 一元回归曲线——线性化变换分析法 92
§2-10 配曲线回归方程的有效性和精度问题 105
第三章 多元线性回归分析和应用 112
§3-1 二元线性回归、回归平面 113
§3-2 k元线性回归——回归超平面 122
§3-3 多元线性回归方程的有效性和精度问题 126
§3-4 两个多元线性回归方程的比较 167
§3-5 自变量在多元回归方程中的重要性考察 171
§3-6 多元线性回归分析的步骤总结 184
第四章 多项式回归及用正交多项式配回归 189
§4-1 多项式回归 189
§4-2 加权多项式回归 195
§4-3 正交多项式配回归 198
§4-4 在电子计算机上实现正交多项式配回归 217
第五章 最佳回归方程和逐步回归分析 231
§5-1 观测数据中具体问题的多因子性质 231
§5-2 最佳回归方程的概念 239
§5-3 选择最佳回归方程的方法 239
§5-4 逐步回归方程中挑选和剔除因子的概念 246
§5-5 逐步回归分析法的具体步骤 257
§5-6 逐步回归分析的计算实例 300
§5-7 在电子计算机上实现逐步回归分析 333
第六章 插值函数 339
§6-1 概述 339
§6-2 拉格朗日(Lagrange)插值 340
§6-3 在电子计算机上实现拉格朗日一元n点插值 357
§6-4 分段插值 358
§6-5 样条(Spline)插值函数 361
§6-6 在电子计算机上实现样条插值函数的计算 382
§6-7 数值积分 386
附录 391
§6-8 在电子计算机上实现数值积分 394
附表1 u 检验的 u_a值表 397
附表2 小子样t_a分布数值表 398
附表3 x~2检验的x~2分布表 399
附表4 F检验的F分布表 400
附表5 正交多项式表 406