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  • 实用回归分析[平装]
  • 共1个商家     22.40元~22.40
  • 作者:何晓群(作者)
  • 出版社:高等教育出版社;第1版(2008年5月1日)
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  • ISBN:9787040238945

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  • 商品描述

    编辑推荐

    《实用回归分析》是高等学校统计学类系列教材。

    目录

    第1章统 计学基础
    1.1 统计数据的整理与描述
    1.2 几种重要的概率分布
    1.3 参数估计
    1.4 假设检验
    思考与练习

    第2章 回归分析概述
    2.1 变量间的相关关系
    2.2 回归方程与回归名称的由来
    2.3 回归分析的主要内容及其一般模型
    2.4 建立实际问题回归模型的过程
    2.5 回归分析应用与发展述评
    思考与练习

    第3章 一元线性回归
    3.1 一元线性回归模型
    3.2 回归参数风卢的估计
    3.3 最小二乘估计的性质
    3.4 回归方程的显著性检验
    3.5 预测和控制
    3.6 建模总结和应注意的问题
    思考与练习

    第4章 多元线性回归
    4.1 多元线性回归模型
    4.2 多元回归参数的估计
    4.3 参数估计量的性质
    4.4 回归方程的显著性检验
    4.5 中心化和标准化
    4.6 相关矩阵与偏相关系数
    4.7 建模总结与评注
    思考与练习

    第5章 残差分析
    5.1 残差与残差图
    5.2 有关残差的性质
    5.3 异常值与强影响值
    思考与练习

    第6章 关于异方差性问题
    6.1 异方差产生的背景
    6.2 异方差性的诊断
    6.3 异方差问题的建模处理
    思考与练习

    第7章 关于自相关性问题
    7.1 自相关产生的背景
    7.2 自相关性的诊断
    7.3 自相关问题的建模处理
    思考与练习

    第8章 关于多重共线性问题
    8.1 多重共线性的产生和原因
    8.2 多重共线性的诊断
    8.3 消除多重共线性的方法
    8.4 本章补充
    思考与练习

    第9章 自变量选择与逐步回归
    9.1 自变量选择对估计和预测的影响
    9.2 所有子集回归
    9.3 逐步回归
    9.4 实例与评注
    思考与练习

    第10章 非线性回归
    10.1 可化为线性回归的曲线回归
    10.2 多项式回归
    10.3 非线性模型
    10.4 小结与评注
    思考与练习

    第11章 含定性变量的回归模型
    11.1 自变量中含有定性变量的回归模型
    11.2 含有定性变量的回归模型及应用
    11.3 因变量是定性变量的回归模型
    11.4 Logistic回归基本理论和方法
    11.5 小结与评注
    思考与练习

    附录
    附表1 简单相关系数的临界值表
    附表2 £分布表
    附表3 F分布表
    附表4 D.W检验上下界表
    思考与练习参考答案
    参考文献

    序言

    面对2l世纪深刻的社会变革和迅猛的经济发展,我国的高等教育面临严峻的挑战和难得的机遇。时代呼唤我们的学生学习一些量化分析的研究方法,掌握定性与定量有机结合的研究技能。《实用回归分析》一书正是适应这一需要而编写的。
    统计方法与技术是许多学科研究运用的基本方法。学习和运用统计方法已成为时代对我们的要求。以经济学为例:现代经济学一个很重要的标志就是模型技术的应用,而这里的模型技术更多的是指统计模型技术。诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森(Samuelson)曾说,第二次世界大战以后的经济学是计量经济学的时代。计量经济学的模型技术就是以统计学中的回归模型为基础的。自1969年诺贝尔经济学奖设立以来,已有50多位学者获奖,其中2/3以上获奖者是统计学家、计量经济学家和数学家。从大多数获奖者的经历和著作看,他们对统计方法的运用具有娴熟的技巧。瑞典皇家科学院爱立克·伦德伯教授在诺贝尔经济学奖的授奖仪式上精辟地指出:“你们都是把经济学发展为数学和定量科学的先行者,你们借助于发展成熟的理论和统计分析来创造经济政策和经济规划的合理基础的贡献,涉及重大科学突破。”这足以说明统计量化分析研究已成为现代经济科学研究的重要手段。
    笔者假定学生已具有线性代数、概率论与数理统计的基础知识,本着提高学生量化分析能力的宗旨,在众多统计方法中,仅选择部分最实用的回归分析方法。在不失理论严密性的前提下,力求将问题的背景、方法的思想与原理、具体的步骤、分析的技巧讲清楚。为重点突出方法的思想和应用,每种方法尽可能结合中国社会、经济、管理方面的实际问题,以案例研究为导向,运用现在流行的统计软件SPSS或Excel为进行量化分析起一定示范作用。
    本书的编写主要是根据笔者过去编写的《回归分析与经济数据建模》、《应用回归分析》、《现代统计分析方法与应用》中的材料重新组合而成。根据笔者的经验,如有计算机配合,学生掌握这些基本方法和技能并不困难。选用本书的教师可有一定的灵活性,根据不同专业有选择地讲授该书内容。本书参考教学学时为54学时。

    文摘

    插图:



    一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型.通过一元线性回归模型的建立过程,我们可以了解回归分析方法的基本思想以及它在实际问题研究中的应用原理.本章将详细讨论一元线性回归的建模思想,最小二乘估计及其性质,回归方程的有关检验,预测和控制的理论及应用.
    3.1一元线性回归模型
    一、一元线性回归模型的实际背景
    在实际问题的研究中,经常需要研究某一现象与影响它的某一最主要因素的影响.如影响粮食产量的因素非常多,但在众多因素中,施肥量是一个重要的因素,往往需要研究施肥量这一因素与粮食产量之间的关系;在消费问题的研究中,影响消费的因素很多,但我们可以只研究国民收入与消费额之间的关系,因为国民收入是影响消费的最主要因素;保险公司在研究火灾损失的规律时,把火灾发生地与最近的消防站的距离作为一个最主要因素,研究火灾损失与火灾发生地距最近消防站的距离之间的关系.
    上述几个例子都是研究两个变量之间的关系,而且其共同点是:两个变量之间有着密切的关联,但它们之间密切的程度并不能由一个变量唯一确定另一个变量,即它们间的关联是一种非确定性的关系.那么它们之间到底有什么样的关联呢?这就是下面要进一步研究的问题.