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線性回歸分析導論(原書第5版)/統計學精品譯叢

  • 作者:(美)道格拉斯C.蒙哥馬利//伊麗莎白A.派克//G.傑弗里·瓦伊寧|譯者:王辰勇
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111532828
  • 出版日期:2016/04/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:484
人民幣:RMB 99 元      售價:
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內容大鋼
    道格拉斯C.蒙哥馬利、伊麗莎白A.派克、G.傑弗里·瓦伊寧著的《線性回歸分析導論(原書第5版)》是世界公認的「回歸分析」權威教材,不僅從理論上介紹了當今統計學中用到的傳統回歸方法,還補充介紹了尖端科學研究中不太常見的回歸方法。本書前11章是核心內容,闡述簡單回歸、多元回歸、診斷統計量、指示變數、有偏估計、多項式回歸模型等主題,並簡單討論了用於回歸模型驗證的一系列方法以及如何處理強影響觀測值、多重共線性問題。最後4章介紹回歸實踐中比較重要的各種論題,包括非線性回歸、廣義線性模型、時間序列數據的回歸模型、穩健回歸、自助回歸估計值、分類回歸樹、神經網路以及回歸試驗設計等。書末還有5個附錄,其中附錄C簡短地給出了理論性更強的某些其他論題,附錄D介紹了使用SAS處理回歸問題,附錄E介紹了R。
    本書適用於工程學、化學科學、物理科學、統計學、數學以及管理學等專業的各年級本科生與一年級研究生。

作者介紹
(美)道格拉斯C.蒙哥馬利//伊麗莎白A.派克//G.傑弗里·瓦伊寧|譯者:王辰勇

目錄
譯者序
前言
第1章  導引
  1.1  回歸與建模
  1.2  數據收集
  1.3  回歸的用途
  1.4  電腦的角色
第2章  簡單線性回歸
  2.1  簡單線性回歸模型
  2.2  回歸參數的最小二乘估計
    2.2.1  β0與β1的估計
    2.2.2  最小二乘估計量的性質與回歸模型擬合
    2.2.3  σ2的估計
    2.2.4  簡單線性回歸模型的另一種形式
  2.3  斜率與截距的假設檢驗
    2.3.1  使用t檢驗
    2.3.2  回歸顯著性檢驗
    2.3.3  方差分析
  2.4  簡單線性回歸的區間估計
    2.4.1  β0、β1與σ2的置信區間
    2.4.2  響應變數均值的區間估計
  2.5  新觀測值的預測
  2.6  決定係數
  2.7  回歸在服務業中的應用
  2.8  使用SAS和R做回歸分析
  2.9  對回歸用途的若干思考
  2.10  過原點回歸
  2.11  極大似然估計
  2.12  回歸變數x為隨機變數的情形
    2.12.1  x與y的聯合分佈
    2.12.2  x與y的正態聯合分佈:相關模型
  習題
第3章  多元線性回歸
  3.1  多元回歸模型
  3.2  模型參數的估計
    3.2.1  回歸係數的最小二乘估計
    3.2.2  最小二乘法的幾何解釋
    3.2.3  最小二乘估計量的性質
    3.2.4  σ2的估計
    3.2.5  多元回歸中散點圖的不適用性
    3.2.6  極大似然估計
  3.3  多元回歸中的假設檢驗
    3.3.1  回歸顯著性檢驗
    3.3.2  單個回歸係數的檢驗與回歸係數子集的檢驗
    3.3.3  X中列為正交列的特例
    3.3.4  一般線性假設的檢驗
  3.4  多元回歸中的置信區間
    3.4.1  回歸係數的置信區間
    3.4.2  響應變數均值的置信區間估計
    3.4.3  回歸係數的聯合置信區間

  3.5  新觀測值的預測
  3.6  病人滿意度數據的多元回歸模型
  3.7  對基本多元線性回歸使用SAS與
  3.8  多元回歸中所隱含的外推法
  3.9  標準化回歸係數
  3.10  多重共線性
  3.11  回歸係數為什麼有錯誤的正負號
  習題
第4章  模型適用性檢驗
  ……
第5章  修正模型不適用性的變換與加權
第6章  杠桿與強影響的診斷
第7章  多項式回歸模型
第8章  指示變數
第9章  多重共線性
第10章  變數選擇與模型構建
第11章  回歸模型的驗證
第12章  非線性回歸導引
第13章  廣義線性模型
第14章  時間序列數據的回歸分析
第15章  使用回歸分析時的其他論題
附錄A  統計用表
附錄B  習題數據集
附錄C  統計方法的補充內容
附錄D  SAS導論
附錄E  R導論並用R做線性回歸
參考文獻
索引

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