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计算机教材

应用回归分析(R语言版)第2版

作者：何晓群

出版社：电子工业出版社出版时间：2024-01-02

开本： 16开 页数： 284

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版权信息
内容简介
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作者简介

应用回归分析(R语言版)第2版版权信息

ISBN：9787121464409
条形码：9787121464409 ; 978-7-121-46440-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

应用回归分析(R语言版)第2版内容简介

回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理及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。由于R语言已风靡全球，在统计方法的应用中运用R语言也被越来越多的中国学者所追捧，因此本书结合R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，注重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。本书既可作为统计学、应用统计学和经济统计学三个本科专业的回归分析课程教材，还可作为非统计专业研究生现代统计分析方法与应用及定量分析与建模课程的教材，同时也适合有意学习R语言和回归建模技术的实际工作者阅读和参考。

应用回归分析(R语言版)第2版目录

第1章回归分析概述 1.1 变量间的相关关系 1.2 “回归”思想及名称的由来 1.3 回归分析的主要内容及其一般模型 1.3.1 回归分析研究的主要内容 1.3.2 回归模型的一般形式 1.4 回归模型的建立过程 1.4.1 根据目的设置指标变量 1.4.2 收集、整理数据 1.4.3 确定理论回归模型 1.4.4 模型参数的估计 1.4.5 模型的检验与改进 1.4.6 回归模型的应用 1.5 回归分析应用与发展简评思考与练习第2章一元线性回归 2.1 一元线性回归模型 2.1.1 一元线性回归模型的产生背景 2.1.2 一元线性回归模型的数学形式 2.2 参数β0, β1的估计 2.2.1 普通*小二乘法 2.2.2 *大似然法 2.3 *小二乘估计的性质 2.3.1 线性 2.3.2 无偏性 2.3.3 , 的方差 2.4 回归方程的显著性检验 2.4.1 t检验 2.4.2 F检验 2.4.3 相关系数的显著性检验 2.4.4 用R软件进行计算 2.4.5 三种检验的关系 2.4.6 样本决定系数 2.4.7 关于P值的讨论 2.5 残差分析 2.5.1 残差与残差图 2.5.2 有关残差的性质 2.5.3 改进的残差 2.6 回归系数的区间估计 2.7 预测和控制 2.7.1 单值预测 2.7.2 区间预测 2.7.3 控制问题 2.8 本章小结与评注 2.8.1 一元线性回归从建模到应用的全过程 2.8.2 有关回归检验的讨论 2.8.3 回归系数的解释 2.8.4 回归方程的预测思考与练习第3章多元线性回归 3.1 多元线性回归模型 3.1.1 多元线性回归模型的一般形式 3.1.2 多元线性回归模型的基本假设 3.1.3 多元线性回归系数的解释 3.2 回归系数的估计 3.2.1 回归系数估计的普通*小二乘法 3.2.2 回归值与残差 3.2.3 回归系数估计的*大似然法 3.2.4 实例分析 3.3 有关估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.4.1 F检验 3.4.2 t检验 3.4.3 回归系数的置信区间 3.4.4 拟合优度 3.5 中心化和标准化 3.5.1 中心化 3.5.2 标准化回

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