第一章 回归分析的一般介绍 1
1.1变量间的统计关系 1
1.2回归模型的一般形式 3
1.3回归方程与回归名称的由来 5
1.4建立实际回归模型的过程 6
小结 11
习题一 11
第二章 一元线性回归分析 12
2.1一元线性回归模型 12
2.2一元线性回归模型的假设 14
2.3参数的最小二乘估计 15
2.4参数的极大似然估计 17
2.5最小二乘法估计的性质 18
2.6一元线性回归模型的显著性检验 20
2.7一元线性回归模型的回归预测与区间估计 26
2.8可化为线性回归的曲线回归 30
小结 37
习题二 37
第三章 多元线性回归分析 44
3.1多元线性回归模型 44
3.2多元线性回归模型的参数估计 49
3.3带约束条件的多元线性回归模型的参数估计 55
3.4多元线性回归模型的广义最小二乘估计 59
3.5多元线性回归模型的假设检验 60
3.6多元线性回归模型的预测及区间估计 70
3.7逐步回归与多元线性回归模型选择 74
3.8多元数据变换后的线性拟合 84
小结 92
附：补充引理 92
习题三 93
第四章 回归诊断 101
4.1残差及其性质 101
4.2回归函数线性的诊断 103
4.3误差方差齐性的诊断 106
4.4误差的独立性诊断 109
4.5异常点与强影响点 114
小结 117
习题四 117
第五章 多项式回归 120
5.1多项式回归 120
5.2正交多项式回归 126
5.3多项式对曲线的分段拟合 135
小结 141
习题五 142
第六章 含定性变量的数量化方法 143
6.1自变量中含有定性变量的回归模型 143
6.2虚拟变量引入回归模型的几种形式 146
6.3协方差分析 153
小结 158
习题六 158
第七章 多元线性回归模型的有偏估计 160
7.1引言 160
7.2岭估计 172
7.3主成分估计 185
7.4广义岭估计 190
7.5 Stein估计 192
小结 194
习题七 194
第八章 非线性回归模型 196
8.1 Logistic回归 197
8.2 Poisson回归 204
8.3广义线性模型 205
小结 214
习题八 214
第九章 使用SAS统计软件进行回归分析 216
9.1SAS软件系统简介 216
9.2数据的输入、输出和整理 226
9.3用SAS进行回归分析 256
附表1 t分布的分位数表 275
附表2 F-检验的临界值表 277
附表3 D-W检验的临界值表 284
附表4 Fmax的分位数表 287
附表5 Gmax的分位数表 289
附表6 正交多项式表 291
参考文献 294