回归分析
2025-02-17 23:34:44
文学小说
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本书旨在为用模型法对因变量做智能分析提供必须的工具。虽然本书的重点是介绍回归分析，但对其他线性模型，如方差分析、协方差分析和二分应变量的分析，及非线性回归也有所涉猎。 在上篇的三章中，首先复习了基本的统计方法，其目的在于为线性模型的应用，进而为以后的简单线性和多元回归方法的理论和方法的学习打下良好的基础。 中篇由4、5、6三章组成。这三章不仅对回归分析中经常遇到的许多实际问题进行了比较深入的讨论， 而且还对这些问题的补救办法提出了一些建议。 下篇包括第7章之后的所由章节。主要介绍回归模型的其他用法，这些用法包括多项式模型，自变量和因变量经过变换的模型、非线性模型和含有定类应变量的模型等。
目录：
上篇 基本原理 第1章 均值分析：基础知识复习和线性模型导言 第2章 简单线性回归分析:单自变量线性回归 第3章 多元线性回归 中篇 问题及其补救的方法 第4章 观察问题 第5章 多重共线性（ 第6章 模型存在的问题 下篇 回归的其他用途 第7章 曲线拟合 第8章 非线性模型导论 第9章 指示变量（Indicator Variables） 第10章 定类应变量 第11章 广义线性模型
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