應用迴歸分析/復旦博學·21世紀高校統計學專業教材係列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王黎明 等 著

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309060584

版次：1

商品编码：10083508

包装：平装

丛书名： 复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列

开本：16开

出版时间：2008-06-01

用纸：胶版纸

页数：295

正文语种：中文

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

　　

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我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

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所有课后习题没有答案，浪费钱

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⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

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今天刚刚拿到书，这本:..王黎明1.王黎明等写的复旦博学·21世纪高校统计学专业教材系列·应用回归分析很不错，本教材系列的编写大纲和书稿经过教材编审委员会的多次反复论证、认真讨论。力求体现以下特点在考虑面向财经类统计学专业课堂使用的同时，考虑大统计学专业的需求，力求选材做到精和新。广泛吸收国内外优秀教材的成果进行内容设计，在系统介绍基本理论和基本方法的同时，注意介绍新的成熟的内容，以及统计学在实际问题中的应用。教材编写注重计算机的应用，根据教材的具体内容选讲相应的统计软件，提高学生熟练运用统计方法和计算机技术解决实际的能力。本书分为九章。第一章介绍了一般回归模型的定义，讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程。第二章详细地介绍了一元线性回归模型，给出了未知参数的最小二乘估计以及极大似然估计，还讨论了一元线性回归模型的预测问题以及数据变换问题。第三章系统讨论了多元线性回归模型。详细地讨论了最小二乘估计的优良性。对于假设检验，讨论了多元回归模型的显著性检验，以及其回归系数的显著性检验。第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题。第五章和第六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型。第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计。重点介绍较常用的岭估计和主成分估计，同时也介绍其他的估计方法。第八章简单介绍了非线性回归模型，主要讨论了回归模型、回归和广义线性模型。本书的最后一章介绍统计软件在回归分析中的应用。本书可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材。博学·21世纪高校统计学专业教材系列应用回归分析以经典的最小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。第一章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程第二、三章详细地介绍了线性回归模型第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计第八章简单介绍了非线性回归模型博学·21世纪高校统计学专业教材系列应用回归分析的最后一章简明介绍了统计软件在回归分析中的应用。博学·21世纪高校统计学专业教材系列应用回归分析可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材，学习本课程的学生需要熟悉概率论与数理统计的基础知识，也要具备积分和线性代数知识。第一章回归分析的一般介绍1.4建立实际回归模型的过程第一步根据研究的目标，设置指标变量回归分析模型主要是揭示事物之间相关变量的数量关系。首先要根据所研究的目的设置因变量，然后再选取与因变量有统计关系的一些变量作为自变量。通常情况下，我们希望因变量与自变量之间

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很喜欢，他的每一本书几本上都有，这本很不错，

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