内容简介

　　全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法，在这一章增加了BOXCOX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论；第7章岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了主成分回归与偏最小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的非线性回归模型的计算；第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题，以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。
　　第四版中为读者提供更多的实用方法。全书的案例主要运用目前在国内流行的统计软件SPSS 22.0完成，部分内容用Excel和SAS软件完成，所讲述的方法都结合实例介绍软件的实施过程。几乎每章后面给出本章小结与评注和思考与练习题。

作者简介

　　何晓群，男，1954年6月生于西安。1985至1987年在中国科学院应用数学研究所师 从方开泰先生学习应用数理统计，获理学硕士学位。九三学社中国人民大学支社主委。现为中国人民大学统计学院教授，博士生导师，中国人民大学6 Sigma质量管理研究中心主任，日本国立山口大学、香港浸会大学、台湾辅仁大学访问教授。摩托罗拉和美国六西格玛国际学院认证讲师，中国现场统计研究会常务理事，副秘书长，中国现场统计研究会多元统计分析分会理事长。

　　刘文卿，中国人民大学统计学院六西格玛质量管理研究中心副主任， 获得国家质量监督检验检疫总局认证的质量工程师职业资格培训教师，中国质量协会聘任的质量管理技术方法课程教师。

目录

第1章 回归分析概述
1．1 变量间的统计关系
1．2 回归方程与回归名称的由来
1．3 回归分析的主要内容及其一般模型
1．4 建立实际问题回归模型的过程
1．5 回归分析应用与发展述评
思考与练习
第2章 一元线性回归
2．1 一元线性回归模型
2．2 参数β0，β1的估计
2．3 最小二乘估计的性质
2．4 回归方程的显著性检验
2．5 残差分析
2．6 回归系数的区间估计
2．7 预测和控制
2．8 本章小结与评注
思考与练习
第3章 多元线性回归
3．1 多元线性回归模型
3．2 回归参数的估计
3．3 参数估计量的性质
3．4 回归方程的显著性检验
3．5 中心化和标准化
3．6 相关阵与偏相关系数
3．7 本章小结与评注
思考与练习
第4章 违背基本假设的情况
4．1 异方差性产生的背景和原因
4．2 一元加权最小二乘估计
4．3 多元加权最小二乘估计
4．4 自相关性问题及其处理
4．5 BOX-COX变换
4．6 异常值与强影响点
4．7 本章小结与评注
思考与练习
第5章 自变量选择与逐步回归
5．1 自变量选择对估计和预测的影响
5．2 所有子集回归
5．3 逐步回归
5．4 本章小结与评注
思考与练习
第6章 多重共线性的情形及其处理
6．1 多重共线性产生的背景和原因
6．2 多重共线性对回归模型的影响
6．3 多重共线性的诊断
6．4 消除多重共线性的方法
6．5 本章小结与评注
思考与练习
第7章 岭回归
7．1 岭回归估计的定义
7．2 岭回归估计的性质
7．3 岭迹分析
7．4 岭参数k的选择
7．5 用岭回归选择变量
7．6 本章小结与评注
思考与练习
第8章 主成分回归与偏最小二乘
8．1 主成分回归
8．2 偏最小二乘
8．3 本章小结与评注
思考与练习
第9章 非线性回归
9．1 可化为线性回归的曲线回归
9．2 多项式回归
9．3 非线性模型
9．4 本章小结与评注
思考与练习
第10章 含定性变量的回归模型
10．1 自变量含定性变量的回归模型
10．2 自变量含定性变量的回归模型的应用
10．3 因变量是定性变量的回归模型
10．4 Logistic回归模型
10．5 多类别Logistic回归
10．6 因变量顺序数据的回归
10．7 本章小结与评注
思考与练习
部分练习题参考答案
附录
表1 简单相关系数临界值表
表2 t分布表
表3 F分布表
表4 DW检验上下界表
参考文献

精彩书摘

　　回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。本书是针对统计学专业和财经管理类专业教学的需要而编写的。
　　本书写作的指导思想是在不失严谨的前提下，明显不同于纯数理类教材，努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件全面系统地介绍回归分析的实用方法，尽量结合中国社会经济、自然科学等领域的研究实例，把回归分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努力把同行以及我们在实践中应用回归分析的经验和体会融入其中。
　　本书2001年出版以来，得到了读者的广泛认可，第四版是继续作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材出版的。在这期间，SPSS社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Science）已经从13��0版本提高到22��0版本，使我们可以在第四版中为读者提供更多的实用方法。本书的案例主要运用目前在国内最流行的统计软件SPSS 22��0完成，部分内容用Excel和SAS软件完成，所讲述的方法都结合实例介绍软件的实施过程。几乎每章后面给出本章小结与评注和思考与练习题。
　　全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论；第7章岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了主成分回归与偏最小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的曲线回归、多项式回归，以及不能线性化的非线性回归模型的计算；第10章分别介绍了自变量中含定性变量和因变量是定性变量的回归问题，以及因变量是多类别和有序变量的回归问题。
　　本书作为回归分析的应用教材，重点是结合SPSS软件使用回归分析中的各种方法，比较各种方法的适用条件，并正确解释分析结果。为了保持教材的完整性，对一些基本的公式和定理给出了推导和证明，对一些基本的理论性质也做了必要的说明。对统计学专业的本科生可以全面系统地讲述教材的内容；对非统计学专业的本科生应该舍弃其中理论性质的内容；对非统计学专业的研究生可以根据具体情况选择讲授其中的内容。根据我们的教学实践，本书讲授54课时较为合适，若有计算机和投影设备的配合，教学将会更为方便和有效。
　　在本书的写作过程中得到了中国人民大学21世纪统计学系列教材编审委员会和中国人民大学出版社的支持。编写大纲经过教材编写委员会的认真讨论，教材第一版得到张尧庭、吴喜之两位教授的认真审阅，他们提出了不少中肯的意见。我们的博士生胡小宁，硕士研究生赵云静、唐菁穗为第四版的编写作了大量上机计算。本书的大部分案例是我们多年教学和科研工作的积累，部分案例为体现其典型性引用他人著作。在此谨向对本书出版提供帮助的师长和朋友表示衷心的感谢。本书的完成是我们两位作者多年友好合作的结果，我们期望它的出版能为回归分析在中国的应用做出积极的贡献。由于水平所限，书中难免有不足之处，尤其是在一些应用研究的体会性讨论中，恐有偏颇之处，恳切希望读者批评指正。
　　何晓群刘文卿
　　2015年3月
　　于中国人民大学明德楼
　　……

前言/序言

知识点还算全面，比较基础的一本图书，比较适合自学，一般吧

还是偏理论了一些。实际操作较少，对结果判读的解释也较少。

书质量不错，内容丰富，是我需要的

以为第五版会增加新内容，但比较失望。

统计学专业课程，学习一下。

据闻是教材？？？？？？！！？？

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品

帮弟弟买的教材，这次一共买了很多书，速度很快，质量也不错，但很多也还没看完，希望弟弟好好学习

哦婆婆在人做最肉在人做人做最肉在真用肉在人转切转啥子王一民