第1章 基本统计概念 1
1.1 统计思想对于社会科学研究的重要性 1
1.2 本书的特点 3
1.3 基本统计概念 4
1.4 随机变量的和与差 17
1.5 期望与协方差的性质 17
1.6 本章小结 18
第2章 统计推断基础 20
2.1 分布 20
2.2 估计 30
2.3 假设检验 34
2.4 本章小结 48
第3章 一元线性回归 49
3.1 理解回归概念的三种视角 50
3.2 回归模型 51
3.3 回归直线的拟合优度 58
3.4 假设检验 63
3.5 对特定X下Y均值的估计 65
3.6 对特定X下Y单一值的预测 66
3.7 简单线性回归中的非线性变换 69
3.8 实例分析 71
3.9 本章小结 76
第4章 线性代数基础 78
4.1 定义 78
4.2 矩阵的运算 80
4.3 特殊矩阵 84
4.4 矩阵的秩 87
4.5 矩阵的逆 87
4.6 行列式 88
4.7 矩阵的运算法则 91
4.8 向量的期望和协方差阵的介绍 92
4.9 矩阵在社会科学中的应用 92
4.10 本章小结 93
第5章 多元线性回归 95
5.1 多元线性回归模型的矩阵形式 95
5.2 多元回归的基本假定 96
5.3 多元回归参数的估计 98
5.4 OLS回归方程的解读 99
5.5 多元回归模型误差方差的估计 101
5.6 多元回归参数估计量方差的估计 102
5.7 模型设定中的一些问题 103
5.8 标准化回归模型 106
5.9 CHIP88实例分析 108
5.10 本章小结 112
第6章 多元回归中的统计推断与假设检验 114
6.1 统计推断基本原理简要回顾 114
6.2 统计显著性的相对性，以及效应幅度 116
6.3 单个回归系数βk=0的检验 118
6.4 多个回归系数的联合检验 118
6.5 回归系数线性组合的检验 121
6.6 本章小结 123
第7章 方差分析和F检验 124
7.1 一元线性回归中的方差分析 124
7.2 多元线性回归中的方差分析 130
7.3 方差分析的假定条件 137
7.4 F检验 138
7.5 判定系数增量 139
7.6 拟合优度的测量 140
7.7 实例分析 141
7.8 本章小结 143
第8章 辅助回归和偏回归图 145
8.1 回归分析中的两个常见问题 145
8.2 辅助回归 146
8.3 变量的对中 152
8.4 偏回归图 152
8.5 排除忽略变量偏误的方法 155
8.6 应用举例 155
8.7 本章小结 160
第9章 因果推断和路径分析 161
9.1 相关关系 161
9.2 因果推断 162
9.3 因果推断的问题 162
9.4 因果推断的假设 163
9.5 因果推断中的原因 167
9.6 路径分析 169
9.7 本章小结 183
第10章 多重共线性问题 185
10.1 多重共线性问题的引入 185
10.2 完全多重共线性 186
10.3 近似多重共线性 187
10.4 多重共线性的度量 188
10.5 多重共线性问题的处理 191
10.6 本章小结 192
第11章 多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归 193
11.1 多项式回归 193
11.2 样条函数回归 206
11.3 阶跃函数回归 209
11.4 本章小结 215
第12章 虚拟变量与名义自变量 217
12.1 名义变量的定义与特性 217
12.2 虚拟变量的设置 218
12.3 虚拟变量的应用 221
12.4 本章小结 232
第13章 交互项 234
13.1 交互项 235
13.2 由不同类型解释变量构造的交互项 236
13.3 利用嵌套模型检验交互项的存在 242
13.4 是否可以删去交互项中的低次项？ 243
13.5 构造交互项时需要注意的问题 246
13.6 本章小结 248
第14章 异方差与广义最小二乘法 250
14.1 异方差 250
14.2 异方差现象举例 252
14.3 异方差情况下的常规最小二乘估计 253
14.4 广义最小二乘法 256
14.5 加权最小二乘法 258
14.6 本章小结 261
第15章 纵贯数据的分析 264
15.1 追踪数据的分析 265
15.2 趋势分析 283
15.3 本章小结 291
第16章 多层线性模型介绍 294
16.1 多层线性模型发展的背景 295
16.2 多层线性模型的基本原理 296
16.3 模型的优势与局限 299
16.4 多层线性模型的若干子模型 299
16.5 自变量对中的问题 305
16.6 应用举例 308
16.7 本章小结 316
第17章 回归诊断 318
17.1 因变量是否服从正态分布 319
17.2 残差是否服从正态分布 322
17.3 异常观测案例 324
17.4 本章小结 330
第18章 二分因变量的logit模型 331
18.1 线性回归面对二分因变量的困境 332
18.2 转换的方式 334
18.3 潜变量方式 339
18.4 模型估计、评价与比较 340
18.5 模型回归系数解释 346
18.6 统计检验与推断 349
18.7 本章小结 351
词汇表 352
参考文献 381
后记 386