回归分析：因变量统计模型(含1光盘) - 万卷方法 - 中国高校教材图书网
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上篇基本原理
1均值分析：基础知识复习和线性模型导言
1.1导言
1.2抽样分布
样本均值的抽样分布方差的抽样分布两个方差之比的抽样分布各种分布
之间的关系
1.3单总体均值推论
用均值的抽样分布进行推论用线性模型推论假设检验
1.4用独立样本推论双均值
用抽样分布进行推论用线性模型进行双样本均值的推论
1.5推论多个均值
重新参数化模型（Reparameterized Model）
1.6小结
1.7习题
2简单线性回归分析:单自变量线性回归
2.1导论
2.2线性回归模型
2.3推论参数β0和β1
估计参数β0和β1用抽样分布推论β1用线性模型推论β1
2.4推论因变量
2.5相关和决定系数
2.6通过原点的回归
用抽样分布进行过原点的回归用线性模型进行通过原点的回归
2.7有关简单线性回归模型的假定
2.8回归的使用与误用
2.9反测（inverse prediction）
2.10小结
2.11习题
3多元线性回归
3.1导论
3.2多元线性回归模型
3.3系数估计
3.4解释偏回归系数
用残差估计偏系数
3.5推论参数
计算假设的SS假设检验普遍使用的检验“模型”的检验单个系数检验
同时推论（Simultaneous Inference）用残差做系数检验
3.6检验广义线性假设（General linear hypothesis）（选读）
3.7多元回归因变量推论
3.8相关和决定系数
多重相关偏相关
3.9求得结果
3.10小结和前瞻
回归的使用和误用数据问题模型问题
3.11习题
中篇问题及其补救的方法
4观察问题
4.1导论
第一部分异常值
4.2异常值和影响值
基于残差的统计量测量杠杆效应的统计量测量因变量估计值影响的统计量
使用统计量DFBETAS杠杆效应图（leverage plots）测量影响系数估计值精度的
统计量评论补救方法
第二部分违反假定
4.3不等方差
一般公式基于关系的权
4.4稳健估计（robust estimation）
4.5相关误差
自回归模型（Autoregressive Models）自相关诊断法补救方法备择估计法
模型修改
4.6小结
4.7习题
5多重共线性
5.1导论
5.2多重共线性效应
5.3诊断多重共线性
方差膨胀因子方差比例主成分
5.4补救方法
变量再定义法基于变量知识的方法基于统计分析的方法主成分回归
有偏估计法（Biased Estimation）岭回归不完全主成分回归
5.5小结
5.6习题
6模型存在的问题
6.1导论
6.2设定误差
6.3缺乏拟合检验（lack of fit test）
评论
6.4过度设置：变量太多
6.5变量选择法
子集的大小Cp统计量其他的选择法
6.6变量选择的信度
交叉验证（Cross Validation）再抽样法（Resampling）
6.7变量选择的效用
6.8变量选择和影响值
评语
6.9小结
6.10习题
下篇回归的其他用途
7曲线拟合
7.1导论
7.2单自变量多项式模型
交互分析
7.3节点已知的分段多项式
分段直线分段多项式
7.4多个变量的多项式回归：响应面（response surface）
7.5无模型曲线拟合
移动平均数散点修匀法（The Loess Method）
7.6小结
7.7习题
8非线性模型导论
8.1导论
8.2本质线性模型
乘法模型（The Multiplicative Model）
8.3本质非线性模型（intrinsically nonlinear models）
成长模型（Growth Models）
8.4小结
8.5习题
9指示变量
9.1导论
9.2虚拟变量模型
相关变量的线性函数的均值和方差
9.3格频数不等
9.4空格
9.5既有虚拟变量也有连续变量的模型
9.6一种特殊的用法：协方差分析
9.7协方差分析中的异构斜率（heterogeneous slope）问题
9.8小结
9.9习题
10定类因变量
10.1导论
10.2二值因变量（binary response variable）
二分因变量线性模型
10.3加权最小平方
10.4简单概率比对数回归
10.5多元概率比对数回归
10.6对数线性模型
10.7小结
10.8习题
11广义线性模型
11.1导论
11.2连接函数
概率比对数回归连接（Logistic Regression Link）泊松回归连接（Poisson Regression Link）
11.3概率比对数模型
11.4其他模型
11.5小结
附录A统计表
A.1标准正态分布——表A.1(正态分布表)和表A.1a（统计方法中的
p值和z值）
A.2T分布——表A.2统计方法中的T值
A.3χ2分布——表A.3统计方法中的χ2值
A.4F分布——表A.3统计方法中的F值
A.5杜宾瓦特森检验（DurbinWatson test）临界值
附录B矩阵简介
B.1矩阵代数
B.2解线性方程
附录C估计法
C.1最小平方估计
C.2最大似然估计
参考文献
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