• 应用回归分析(第5版)
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应用回归分析(第5版)

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作者何晓群|刘文卿

出版社中国人民大学出版社有限公司

ISBN9787300270517

出版时间2019-07

装帧平装

开本其他

定价36元

货号1825439896727835648

上书时间2024-12-10

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品相描述:八品
商品描述
作者简介
何晓群,男,中国人民大学统计学院教授、博士生导师,中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。中国现场统计研究会多元分析专业委员会理事长。曾在国外多个大学访学。 主持多项国家和省部级及企业横向课题研究,目前正在主持国家社科基金项目“个人信用评级的统计建模与应用” 和教育部重大项目“企业信用评级模型研究与应用评价”。发表论文130余篇。获省部级政府奖励七项,获***优秀教学成果二等奖一项。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。

目录
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5BOX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4Logistic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
参考文献

内容摘要
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加以讨论;第7章介绍的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5版继续保持了理论与实践相结合的特色,更新了一批更具有现实意义的实例。在统计方法的计算实施方面,第4版是以SPSS软件为主,以SAS软件为辅,第5版改为以SPSS软件为主,以R软件为辅。尤其是软件中的几个重要统计量的计算方法,第5版也做了更详细的讲述。

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