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全新应用回归分析唐年胜,李会琼9787030393753
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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
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