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王黎明 著 / 复旦大学出版社 / 2008-06 / 平装
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应用回归分析
《博学·21世纪高校统计学专业教材系列:应用回归分析》以经典的最小二乘理论为基础,较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。第一章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程;第二、三章详细地介绍了线性回归模型;第四章以残差为重要工具,讨论了回归模型的诊断问题;第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型;第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计;第八章简单介绍了非线性回归模型;《博学·21世纪高校统计学专业教材系列:应用回归分析》的最后一章简明介绍了 sAs统计软件在回归分析中的应用。《博学·21世纪高校统计学专业教材系列:应用回归分析》可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材,学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识,也要具备积分和线性代数知识。
第一章 回归分析的一般介绍1.1 变量间的统计关系1.2 回归模型的一般形式1.3 回归方程与回归名称的由来1.4 建立实际回归模型的过程小结习题第二章 一元线性回归分析2.1 一元线性回归模型2.2 一元线性回归模型的假设2.3 参数的最小二乘估计2.4 参数的极大似然估计2.5 最小二乘法估计的性质2.6 一元线性回归模型的显著性检验2.7 一元线性回归模型的回归预测与区间估计2.8 可化为线性回归的曲线回归小结习题二第三章 多元线性回归分析3.1 多元线性回归模型3.2 多元线性回归模型的参数估计3.3 带约束条件的多元线性回归模型的参数估计3.4 多元线性回归模型的广义最小二乘估计3.5 多元线性回归模型的假设检验3.6 多元线性回归模型的预测及区间估计3.7 逐步回归与多元线性回归模型选择3.8 多元数据变换后的线性拟合小结附:补充引理习题三第四章 回归诊断4.1 残差及其性质4.2 回归函数线性的诊断4.3 误差方差齐性的诊断4.4 误差的独立性诊断4.5 异常点与强影响点小结习题四第五章 多项式回归5.1 多项式回归5.2 正交多项式回归5.3 多项式对曲线的分段拟合小结习题五第六章 含定性变量的数量化方法6.1 自变量中含有定性变量的回归模型6.2 虚拟变量引入回归模型的几种形式6.3 协方差分析小结习题六第七章 多元线性回归模型的有偏估计7.1 引言7.2 岭估计7.3 主成分估计7.4 广义岭估计7.5 Stein估计小结习题七第八章 非线性回归模型8.1 Logistic回归8.2 Poisson回归8.3 广义线性模型小结习颍八第九章 使用SAS统计软件进行回归分析9.1 SAS软件系统简介9.2 数据的输入、输出和整理9.3 用SAS进行回归分析附表1 f分布的分位数表附表2 F—检验的临界值表附表3 D—W检验的临界值表附表4 Fmax的分位数表附表5 Gmax的分位数表附表6 正交多项式表参考文献
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开播时间:09月02日 10:30