应用回归分析-(第5版)

本书特色

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全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题加以讨论；第7章介绍的岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了主成分回归与偏*小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的非线性回归模型的计算；第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题，以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。?
第5版继续保持了理论与实践相结合的特色，更新了一批更具有现实意义的实例。在统计方法的计算实施方面，第4版是以SPSS软件为主，以SAS软件为辅，第5版改为以SPSS软件为主，以R软件为辅。尤其是软件中的几个重要统计量的计算方法，第5版也做了更详细的讲述。

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作者简介

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何晓群，男，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。中国现场统计研究会多元分析专业委员会理事长。曾在国外多个大学访学。
主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，目前正在主持国家社科基金项目“个人信用评级的统计建模与应用” 和教育部重大项目“企业信用评级模型研究与应用评价”。发表论文130余篇。获省部级政府奖励七项，获国家级优秀教学成果二等奖一项。

刘文卿，中国人民大学统计学院六西格玛质量管理研究中心副主任， 获得国家质量监督检验检疫总局认证的质量工程师职业资格培训教师。

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目录

目录第1章回归分析概述1��1变量间的统计关系1��2回归方程与回归名称的由来1��3回归分析的主要内容及其一般模型1��4建立实际问题回归模型的过程1��5回归分析应用与发展述评思考与练习第2章一元线性回归2��1一元线性回归模型2��2参数β0，β1的估计2��3*小二乘估计的性质2��4回归方程的显著性检验2��5残差分析2��6回归系数的区间估计2��7预测和控制2��8本章小结与评注思考与练习第3章多元线性回归3��1多元线性回归模型3��2回归参数的估计3��3参数估计量的性质3��4回归方程的显著性检验3��5中心化和标准化3��6相关阵与偏相关系数3��7本章小结与评注思考与练习第4章违背基本假设的情况4��1异方差性产生的背景和原因4��2一元加权*小二乘估计4��3多元加权*小二乘估计4��4自相关性问题及其处理4��5BOX�睠OX变换4��6异常值与强影响点4��7本章小结与评注思考与练习第5章自变量选择与逐步回归5��1自变量选择对估计和预测的影响5��2所有子集回归5��3逐步回归5��4本章小结与评注思考与练习第6章多重共线性的情形及其处理6��1多重共线性产生的背景和原因6��2多重共线性对回归模型的影响6��3多重共线性的诊断6��4消除多重共线性的方法6��5本章小结与评注思考与练习第7章岭回归7��1岭回归估计的定义7��2岭回归估计的性质7��3岭迹分析7��4岭参数k的选择7��5用岭回归选择变量7��6本章小结与评注思考与练习第8章主成分回归与偏*小二乘8��1主成分回归8��2偏*小二乘8��3本章小结与评注思考与练习第9章非线性回归9��1可化为线性回归的曲线回归9��2多项式回归9��3非线性模型9��4本章小结与评注思考与练习第10章含定性变量的回归模型10��1自变量含定性变量的回归模型10��2自变量含定性变量的回归模型的应用10��3因变量是定性变量的回归模型10��4Logistic回归模型10��5多类别Logistic回归10��6因变量顺序数据的回归10��7本章小结与评注思考与练习部分练习题参考答案附录参考文献

封面

书名:应用回归分析-(第5版)

作者:何晓群

页数:未知

定价:¥36.0

出版社:中国人民大学出版社

出版日期:2019-07-01

ISBN:9787300270517

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