第1章 概述

1.1什么是回归分析

1.2公用数据集

1.3回归分析应用实例选讲

1.3.1农业科学

1.3.2劳资关系

1.3.3政府

1.3.4历史

1.3.5环境科学

1.3.6工业生产

1.3.7挑战者号航天飞机

1.3.8医疗费用

1.4回归分析的步骤

1.4.1问题陈述

1.4.2选择相关变量

1.4.3收集数据

1.4.4模型设定

1.4.5拟合方法

1.4.6模型拟合

1.4.7模型评价和选择

1.4.8回归分析的目标

1.5本书的内容和结构

习题

第2章 简单线性回归

2.1引言

2.2协方差与相关系数

2.3实例：计算机维修数据

2.4简单线性回归模型

2.5参数估计

2.6假设检验

2.7置信区间

2.8预测

2.9拟合效果度量

2.10过原点的回归直线

2.11平凡的回归模型

2.12文献

习题

第3章 多元线性回归

3.1引言

3.2数据和模型的描述

3.3实例：主管人员业绩数据

3.4参数估计

3.5回归系数的解释

3.6中心化和规范化

3.6.1含截距模型的中心化和规范化

3.6.2无截距模型的规范化

3.7最小二乘估计的性质

3.8复相关系数

3.9单个回归系数的推断

3.10线性模型中的假设检验

3.10.1检验所有预测变量的回归系数为0

3.10.2检验某些回归系数为

3.10.3检验某些回归系数相等

3.10.4带约束的回归参数的估计和检验

3.11预测

3.12小结

习题

附录 多元回归的矩阵表示

第4章 回归诊断：违背模型假定的检测

4.1引言

4.2标准回归假定

4.3各种残差

4.4图形方法

4.5拟合模型前的图形

4.5.1一维图

4.5.2二维图

4.5.3旋转图

4.5.4动态图

4.6拟合模型后的图形

4.7检查线性和正态性假定的图形

4.8杠杆、强影响点和异常值

4.8.1响应变量的异常值

4.8.2预测变量中的异常值

4.8.3伪装和淹没问题

4.9观测影响的度量

4.9.1 Cook距离

4.9.2 Welsch-Kuh度量

4.9.3 Hadi影响度量

4.10位势-残差图

4.11如何处理异常点

4.12回归方程中变量的作用

4.12.1添加变量图

4.12.2残差加分量图

4.13添加一个预测变量的效应

4.14稳健回归

习题

第5章 定性预测变量

5.1引言

5.2薪水调查数据

5.3交互变量

5.4回归方程组：两个组的比较

5.4.1斜率和截距都不同的模型

5.4.2斜率相同但截距不同的模型

5.4.3截距相同但斜率不同的模型

5.5示性变量的其他应用

5.6季节性

5.7回归参数随时间的稳定性

习题

第6章 变量变换

6.1引言

6.2线性化变换

6.3 X射线灭菌

6.3.1线性模型的不适用性

6.3.2对数变换实现线性化

6.4稳定方差的变换

6.5异方差误差的检测

6.6消除异方差性

6.7加权最小二乘

6.8数据的对数变换

6.9幂变换

6.10总结

习题

第7章 加权最小二乘法

7.1引言

7.2异方差模型

7.2.1主管人员数据

7.2.2大学教育花费数据

7.3两阶段估计

7.4教育费用数据

7.5拟合剂量-反应关系曲线

习题

第8章 相关误差问题

8.1引言：自相关

8.2消费支出和货币存量

8.3 Durbin-Watson统计量

8.4利用变换消除自相关性

8.5当回归模型具有自相关误差时的迭代估计法

8.6变量的缺失和模型的自相关性

8.7住房开工规模的分析

8.8 Durbin-Watson统计量的局限性

8.9用示性变量消除季节效应

8.10两个时间序列之间的回归

习题

第9章 共线性数据分析

9.1引言

9.2共线性对推断的影响

9.3共线性对预测的影响

9.4共线性的检测

9.4.1共线性的简单征兆

9.4.2方差膨胀因子

9.4.3条件指数

习题

第10章 共线性数据的处理

10.1引言

10.2主成分

10.3利用主成分的计算

10.4施加约束条件

10.5搜索模型中回归系数的线性函数

10.6回归系数的有偏估计

10.7主成分回归

10.8消除数据中的共线性

10.9回归系数的约束条件

10.10主成分回归中的注意事项

10.11岭回归

10.12岭估计法

10.13岭回归：几点注解

10.14小结

10.15文献

习题

附录10.A主成分

附录10.B岭回归

附录10.C代理岭回归

第11章 变量选择

11.1引言

11.2问题的陈述

11.3删除变量的后果

11.4回归方程的用途

11.4.1描述和建模

11.4.2估计和预测

11.4.3控制

11.5评价回归方程的准则

11.5.1残差均方

11.5.2 Mallows的Cp准则

11.5.3信息准则

11.6共线性和变量选择

11.7评价所有可能的回归模型

11.8变量选择方法

11.8.1前向选择方法

11.8.2后向剔除方法

11.8.3逐步回归法

11.9变量选择的一般注意事项

11.10对主管人员业绩的研究

11.11共线性数据的变量选择

11.12凶杀数据

11.13利用岭回归进行变量选择

11.14空气污染研究中的变量选择

11.15拟合回归模型的可能策略

11.16文献

习题

附录 误设模型的影响

第12章 逻辑斯谛回归

12.1引言

12.2定性数据的建模

12.3 Logit模型

12.4例子：破产概率的估计

12.5逻辑斯谛回归模型诊断

12.6决定变量的去留

12.7逻辑斯谛回归的拟合度

12.8多项Logit模型

12.8.1多项逻辑斯谛回归

12.8.2例子：确定化学糖尿病

12.8.3顺序值逻辑斯谛回归

12.8.4例子：重新考察化学糖尿病的确定问题

12.9分类问题：另一种方法

习题

第13章 进一步的论题

13.1引言

13.2广义线性模型

13.3泊松回归模型

13.4引进新药

13.5稳健回归

13.6拟合一个二次式模型

13.7美国海湾中PCB的分布

习题

附录A统计表

参考文献

索引