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編輯推薦

　　本教材係列的編寫大綱和書稿經過教材編審委員會的多次反復論證、認真討論。力求體現以下特點：
　　在考慮麵嚮財經類統計學專業課堂使用的同時，考慮“大統計學”專業的需求，力求選材做到“精”和“新”。
　　廣泛吸收國內外優秀教材的成果進行內容設計，在係統介紹基本理論和基本方法的同時，注意介紹新的成熟的內容，以及統計學在實際問題中的應用。
　　教材編寫注重計算機的應用，根據教材的具體內容選講相應的統計軟件，提高學生熟練運用統計方法和計算機技術解決實際的能力。
　　本書分為九章。一章介紹瞭

內容簡介

《博學·21世紀高校統計學專業教材係列：應用迴歸分析》以經典的小二乘理論為基礎，較全麵地介紹瞭現代應用迴歸分析的基本理論和主要方法。全書共分為九章。一章討論瞭迴歸模型的主要任務和迴歸模型的建模過程；第二、三章詳細地介紹瞭綫性迴歸模型；第四章以殘差為重要工具，討論瞭迴歸模型的診斷問題；第五、六章討論瞭多項式迴歸模型和含有定性變量的迴歸模型；第七章討論瞭多元綫性迴歸模型的有偏估計；第八章簡單介紹瞭非綫性迴歸模型；《博學·21世紀高校統計學專業教材係列：應用迴歸分析》的後一章簡明介紹瞭 sAs統計軟件在迴歸分析中的應用。《博學·21世紀高校統計學專業教材係列：應用迴歸分析》可以作為統計學、數學以及經濟學等專業的教材，學習本課程的學生需要熟悉概率論與數理統計的基礎知識，也要具備積分和綫性代數知識。

目錄

第一章 迴歸分析的一般介紹
1.1 變量間的統計關係
1.2 迴歸模型的一般形式
1.3 迴歸方程與迴歸名稱的由來
1.4 建立實際迴歸模型的過程
小結
習題
第二章 一元綫性迴歸分析
2.1 一元綫性迴歸模型
2.2 一元綫性迴歸模型的假設
2.3 參數的最小二乘估計
2.4 參數的極大似然估計
2.5 最小二乘法估計的性質
2.6 一元綫性迴歸模型的顯著性檢驗
2.7 一元綫性迴歸模型的迴歸預測與區間估計
2.8 可化為綫性迴歸的麯綫迴歸
小結
習題二
第三章 多元綫性迴歸分析
3.1 多元綫性迴歸模型
3.2 多元綫性迴歸模型的參數估計
3.3 帶約束條件的多元綫性迴歸模型的參數估計
3.4 多元綫性迴歸模型的廣義最小二乘估計
3.5 多元綫性迴歸模型的假設檢驗
3.6 多元綫性迴歸模型的預測及區間估計
3.7 逐步迴歸與多元綫性迴歸模型選擇
3.8 多元數據變換後的綫性擬閤
小結
附：補充引理
習題三
第四章 迴歸診斷
4.1 殘差及其性質
4.2 迴歸函數綫性的診斷
4.3 誤差方差齊性的診斷
4.4 誤差的獨立性診斷
4.5 異常點與強影響點
小結
習題四
第五章 多項式迴歸
5.1 多項式迴歸
5.2 正交多項式迴歸
5.3 多項式對麯綫的分段擬閤
小結
習題五
第六章 含定性變量的數量化方法
6.1 自變量中含有定性變量的迴歸模型
6.2 虛擬變量引入迴歸模型的幾種形式
6.3 協方差分析
小結
習題六

第七章 多元綫性迴歸模型的有偏估計
7.1 引言
7.2 嶺估計
7.3 主成分估計
7.4 廣義嶺估計
7.5 Stein估計
小結
習題七
第八章 非綫性迴歸模型
8.1 Logistic迴歸
8.2 Poisson迴歸
8.3 廣義綫性模型
小結
習潁八
第九章 使用SAS統計軟件進行迴歸分析
9.1 SAS軟件係統簡介
9.2 數據的輸入、輸齣和整理
9.3 用SAS進行迴歸分析
附錶1 f分布的分位數錶
附錶2 F—檢驗的臨界值錶
附錶3 D—W檢驗的臨界值錶
附錶4 Fmax的分位數錶
附錶5 Gmax的分位數錶
附錶6 正交多項式錶
參考文獻

精彩書摘

　　第一章 迴歸分析的一般介紹
　　1.4 建立實際迴歸模型的過程
　　第一步：根據研究的目標，設置指標變量
　　迴歸分析模型主要是揭示事物之間相關變量的數量關係。首先要根據所研究的目的設置因變量y，然後再選取與因變量有統計關係的一些變量作為自變量。
　　通常情況下，我們希望因變量與自變量之間具有因果關係。一般先定“果”，再尋找“因”。迴歸分析模型主要是揭示事物間相關變量的數量聯係。首先要根據所研究問題的目的設置因變量y，然後再選取與y有統計關係的一些變量作為自變量。通常情況下，我們希望因變量與自變量之間具有因果關係。尤其是在研究某種經濟活動或經濟現象時，我們必須根據具體的經濟現象的研究目的，利用經濟學理論，從定性角度來確定某種經濟問題中各因素之間的因果關係。當我們把某一經濟變量作為“果”之後，接著更重要的是要正確選擇作為“因”的變量。在經濟問題迴歸模型中，前者被稱為“內生變量”或“被解釋變量”，後者被稱為“外生變量”或“解釋變量”。變量的正確選擇關鍵在於能否正確把握所研究經濟活動的經濟學內涵。這就要求研究者對所研究的經濟問題及其背景要有足夠的瞭解。例如，要研究中國通貨膨脹問題，在金融理論的指導下，通常把全國零售物價總指數作為衡量通貨膨脹的重要指標，那麼，全國零售物價總指數作為被解釋變量，影響全國零售物價指數的有關因素就作為解釋變量，它包含國民收入、居民存款、工農業總産值、貨幣流通量、職工平均工資、社會商品零售總額等18個變量。在研究中國儲蓄波動機理中，有學者曾把各項銀行存款作為被解釋變量，把貨幣發行量、全國零售物價指數、股票價格指數、銀行利率、國債利率、居民收入等16個指標確定為解釋變量。
　　在選擇變量時要注意與一些專門領域的專傢閤作。例如研究金融模型時，就要與一些金融專傢和具體業務人員閤作；研究糧食生産問題，就要與農業部門的一些專傢閤作。這樣做可以幫助我們確定模型變量。另外，不要認為一個迴歸模型所涉及的解釋變量越多越好。一個經濟模型，如果把一些主要變量漏掉肯定會影響模型的應用效果，但如果細枝末節一起進入模型也未必就好。當引入的變量太多時，可能選擇瞭一些與問題無關的變量，還可能由於一些變量的相關性很強，它們所反映的信息有較嚴重的重疊，這就會齣現共綫性問題。當變量太多時，計算工作量太大，計算誤差積纍也大，估計齣的模型參數精度自然不高。總之，迴歸變量的確定是一個非常重要的問題，是建立迴歸模型最基本的工作。這個工作一般一次並不能完全確定，通常要經過反復試算，最終找齣最適閤的一些變量。這在當今計算機的幫助下，已變得不太睏難瞭。

前言/序言

　　
應用迴歸分析/復旦博學·21世紀高校統計學專業教材係列 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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內容一般,對更高級的內容闡述不多.

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教育智慧求妙點.從知識到能力，從情感到智慧，教育逐步進入它的最佳境界。教育智慧錶現為對教育本

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⑤教學生抓重點.教學難免有意外，課堂難免有突變，應對教學意外、課堂突變的本領，就是我們通常說的駕馭課堂、駕馭學生的能力。對教師來說，讓意外乾擾教學、影響教學是無能，把意外變成生成，促進教學、改進教學是藝術。生成相對於教學預設而言，分有意生成、無意生成兩種類型；問題生成、疑問生成、答案生成、靈感生成、思維生成、模式生成六種形式。生成的重點在問題生成、靈感生成。教學機智顯亮點.隨機應變的纔智與機敏，最能贏得學生欽佩和行贊嘆的亮點。教學機智的類型分為教師教的機智、學生學的機智，師生互動的機智，學生探究的機智。機智常常錶現在應對質疑的解答，麵對難題的措施，發現問題的敏銳，解決問題的靈活。

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一件好商品。一件好商品。

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今天剛剛拿到書，這本:..王黎明1.王黎明等寫的復旦博學·21世紀高校統計學專業教材係列·應用迴歸分析很不錯，本教材係列的編寫大綱和書稿經過教材編審委員會的多次反復論證、認真討論。力求體現以下特點在考慮麵嚮財經類統計學專業課堂使用的同時，考慮大統計學專業的需求，力求選材做到精和新。廣泛吸收國內外優秀教材的成果進行內容設計，在係統介紹基本理論和基本方法的同時，注意介紹新的成熟的內容，以及統計學在實際問題中的應用。教材編寫注重計算機的應用，根據教材的具體內容選講相應的統計軟件，提高學生熟練運用統計方法和計算機技術解決實際的能力。本書分為九章。第一章介紹瞭一般迴歸模型的定義，討論瞭迴歸模型的主要任務和迴歸模型的建模過程。第二章詳細地介紹瞭一元綫性迴歸模型，給齣瞭未知參數的最小二乘估計以及極大似然估計，還討論瞭一元綫性迴歸模型的預測問題以及數據變換問題。第三章係統討論瞭多元綫性迴歸模型。詳細地討論瞭最小二乘估計的優良性。對於假設檢驗，討論瞭多元迴歸模型的顯著性檢驗，以及其迴歸係數的顯著性檢驗。第四章以殘差為重要工具，討論瞭迴歸模型的診斷問題。第五章和第六章討論瞭多項式迴歸模型和含有定性變量的迴歸模型。第七章討論瞭多元綫性迴歸模型的有偏估計。重點介紹較常用的嶺估計和主成分估計，同時也介紹其他的估計方法。第八章簡單介紹瞭非綫性迴歸模型，主要討論瞭迴歸模型、迴歸和廣義綫性模型。本書的最後一章介紹統計軟件在迴歸分析中的應用。本書可以作為統計學、數學以及經濟學等專業的教材。博學·21世紀高校統計學專業教材係列應用迴歸分析以經典的最小二乘理論為基礎，較全麵地介紹瞭現代應用迴歸分析的基本理論和主要方法。全書共分為九章。第一章討論瞭迴歸模型的主要任務和迴歸模型的建模過程第二、三章詳細地介紹瞭綫性迴歸模型第四章以殘差為重要工具，討論瞭迴歸模型的診斷問題第五、六章討論瞭多項式迴歸模型和含有定性變量的迴歸模型第七章討論瞭多元綫性迴歸模型的有偏估計第八章簡單介紹瞭非綫性迴歸模型博學·21世紀高校統計學專業教材係列應用迴歸分析的最後一章簡明介紹瞭統計軟件在迴歸分析中的應用。博學·21世紀高校統計學專業教材係列應用迴歸分析可以作為統計學、數學以及經濟學等專業的教材，學習本課程的學生需要熟悉概率論與數理統計的基礎知識，也要具備積分和綫性代數知識。第一章迴歸分析的一般介紹1.4建立實際迴歸模型的過程第一步根據研究的目標，設置指標變量迴歸分析模型主要是揭示事物之間相關變量的數量關係。首先要根據所研究的目的設置因變量，然後再選取與因變量有統計關係的一些變量作為自變量。通常情況下，我們希望因變量與自變量之間

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