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  • 全新应用回归分析唐年胜,李会琼9787030393753
  • 正版
    • 作者: 唐年胜,李会琼著 | 唐年胜,李会琼编 | 唐年胜,李会琼译 | 唐年胜,李会琼绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2014-01-01
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    • 作者: 唐年胜,李会琼著| 唐年胜,李会琼编| 唐年胜,李会琼译| 唐年胜,李会琼绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2014-01-01
    • 版次:1
    • 印次:11
    • 字数:356000
    • 页数:240
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030393753
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:唐年胜,李会琼
    • 著:唐年胜,李会琼
    • 装帧:平装
    • 印次:11
    • 定价:45.00
    • ISBN:9787030393753
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2014-01-01
    • 页数:240
    • 外部编号:1202994407
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 一些基本概念

    1.1 数据和变量

    1.2 变量之间的关系

    1.2.1 定量变量间的关系

    1.2.2 定变量间的关系

    1.. 定和定量变量间的混合关系

    1.3 回归分析与相关分析

    1.3.1 回归分析

    1.3.2 相关分析

    1.3.3 相关分析的内容

    1.3.4 相关关系的种类

    1.4 建立回归模型的步骤

    复习思考题



    第2章 一元线回归分析

    2.1 一元线回归模型

    2.1.1 一元线回归模型的数据例子

    2.1.2 一元线回归模型的数学形式

    2.2 参数估计及其质

    2.2.1 二乘估计

    2.2.2 极大似然估计

    2.. 参数估计的质

    2.2.4 实例分析及R软件应用

    . 显著检验

    ..1 回归方程的显著检验

    ..2 实例分析及R软件应用

    2.4 预测与决策

    2.4.1 点预测

    2.4.2 区间预测

    2.4.3 控制问题

    2.5 因变量缺失的一元线回归模型

    2.5.1 缺失数据机制

    2.5.2 处理缺失数据的常用方法

    2.5.3 填充二乘估计

    复习思考题



    第3章 多元线回归分析

    3.1 多元线回归模型

    3.2 参数估计及其质

    3.2.1 二乘估计

    3.2.2 优选似然估计

    3.. 估计量的质

    3.2.4 实例分析及R软件应用

    3.3 多元线回归模型的设检验

    3.3.1 回归方程的显著检验

    3.3.2 回归系数的显著检验

    3.3.3 实例分析及R软件应用

    3.4 多元线回归模型的广义二乘估计

    3.5 相关阵及偏相关系数

    3.6 预测与控制

    3.7 因变量缺失的多元线回归模型

    复习思考题



    第4章 自变量选择

    4.1 自变量选择对模型参数估计及预测的影响

    4.1.1 关于全模型与选模型

    4.1.2 自变量选择对回归模型的参数估计及预测的影响

    4.2 自变量选择准则

    4.2.1 所有子集的数目

    4.2.2 自变量选择准则

    4.3 自变量选择方法

    4.3.1 向前法

    4.3.2 向后法

    4.3.3 逐步回归法

    4.3.4 案例分析及R软件应用

    4.4 缺失数据回归模型的自变量选择

    复习思考题



    第5章 多元线回归模型的统计诊断

    5.1 异常点和影响点

    5.2 残差及其质

    5.3 异常点的诊断

    5.3.1 残差图

    5.3.2 基于数据删除模型的异常点检验

    5.3.3 基于均值漂移模型的异常点检验

    ……

    第6章 多元线回归模型的有偏估计

    第7章 非线回归模型

    第8章 含定变量的回归模型

    第9章 广义线回归模型

    参考文献

    附表

    售后保障

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