目 录 1
第一章回归诊断引论 1
§1.1回归时怎么会犯错误？ 1
§1.2反映线性回归本质的投影矩阵 5
§1.3残差图诊断检验法 7
§1.3.1点图诊断和删除法 7
§1.3.2残差与残差图 7
§1.3.3残差图误区 9
§1.3.4用残差图评估模型 11
§1.4诊断的常用度量及点图：综述和小结 16
§1.4.1常用诊断度量和一维诊断图 16
§1.4.2一些诊断用的二维点图 19
§1.5离群点诊断检验 22
§1.5.1离群点简介 22
§1.5.2一元数据中离群点的诊断检验 25
§1.5.3经典离群点与抗拒离群点规则的对比 32
§1.5.4多元数据中离群点的诊断检验 36
§1.5.5多离群点同时检测法和掩盖崩溃点问题 52
§1.5.6离群点检测的一个快速方法 55
§1.5.7时间序列中探查非连贯离群点 59
§1.5.8多元线性回归中多个离群点的一个稳健诊断方法 67
§1.5.9利用稳健方法探测多元校准上的多重离群点的 68
一个应用 68
§1.6一般线性模型删除法诊断量的一个简单导出 69
§1.6.1子集删除 70
§1.6.2成对册除的诊断特例 72
第二章局部影响分析 74
§2.1局部影响基本概念 74
§2.2关于线性模型系数的局部影响 77
§2.3关于变换的局部影响 81
§2.4关于残差平方和的局部影响分析 84
§2.5关于多重势的的局部影响分析 85
§2.6局部影响分析在偏最小二乘回归上的应用 86
§2.7对于非线性模型的一个扰动方法 89
§2.8纵向数据随机效应模型参数的局部影响分析 91
§2.9局部影响分析对SPA数据分析一例 96
§2.9.1一阶和二阶方法 97
§2.9.2序列总体分析的例子 98
第三章异方差性诊断检验 101
§3.1异方差性的定义和研究现状 101
§3.2参数回归中异方差性推断 104
§3.2.1引言 104
§3.2.2异方差性—相合协方差阵估计量及相关结果 105
§3.2.3简单线性回归问题 109
§3.2.4有截距的简单线性回归 112
§3.2.5实例分析 114
§3.3非参数回归中异方差性诊断检验 117
§3.3.1引言 117
§3.3.2势，异方差性检验和光滑参数的选择 119
§3.3.3非参数异方差的一个相合检验统计量 123
§3.4.1引言 127
§3.4半参数方差函数回归模型异方差性诊断检验 127
§3.4.2半参数方差模型 128
§3.4.3渐近性质与收敛速废 131
§3.4.4异方差性检验 133
§3.4.5异方差危险模型 135
第四章拟合欠佳诊断检验 141
§4.1同方差情形下拟合欠佳检验 141
§4.1.1拟合欠佳检验的概念 141
§4.1.2似然比检验 142
§4.1.3方差比检验 144
§4.2异方差情形下拟合欠佳检验 145
§4.2.1引言 145
§4.2.2零假设下的参数估计 147
§4.2.3 M？ller-Stadtmüller方差估计量 148
§4.2.4渐近有效估计 150
§4.2.5检验异方差回归模型的拟合 152
参考文献 155