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统计学高级教程:回归分析(原书第8版) 版权信息
- ISBN：9787111742104
- 条形码：9787111742104 ; 978-7-111-74210-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
统计学高级教程:回归分析(原书第8版) 本书特色
《统计学高级教程：回归分析》（原书第8版）是一本广泛使用的教材。本书虽然是高级教程，但是数学要求并不高（具备简单的微积分知识即可，没有也没关系，不妨碍对本书思想的理解），可以作为本科生统计入门教材。书中大量基于真实数据的示例、案例和练习，使得读者能够将统计模型和现实世界的问题联系起来；书中还提供了大量的SAS、SPSS和MINitab输出解读，这些对技术人员解决实际问题很有帮助。
统计学高级教程:回归分析(原书第8版) 内容简介
本书通过实例以逻辑直观的方式解释概念。本书强调模型构建——建立适当的统计模型是任何回归分析的基础，还将回归分析作为解决问题的工具。书中大量基于真实数据的示例、练习和案例研究，使读者将关于模型的问题与现实世界的问题联系起来，本书还通过SAS、 SPSS、 MINITAB的输出结果分析模型并解释样本数据。这本书可作为统计或非统计专业本科生统计课程的教材，以及其他工科领域研究生的应用回归分析课程的教材。<br />
统计学高级教程:回归分析(原书第8版) 目录
目 录
译者序
前言
第1章 基本概念回顾（选修） 1
1.1 统计与数据 1
1.2 总体、样本和随机抽样 4
1.3 定性数据描述 7
1.4 定量数据的图形化描述 12
1.5 定量数据的数值型描述 18
1.6 正态概率分布 23
1.7 抽样分布与中心极限定理 27
1.8 估计总体均值 30
1.9 关于总体均值的假设检验 39
1.10 关于两个总体均值之差的推断 47
1.11 两个总体方差的比较 59
第2章 回归分析导论 77
2.1 因变量建模 77
2.2 回归分析概述 79
2.3 回归应用 80
2.4 收集回归数据 82
第3章 简单线性回归 85
3.1 引言 85
3.2 线性概率模型 85
3.3 模型拟合：*小二乘法 87
3.4 模型假设 99
3.5 σ2的估计量 100
3.6 评估模型的效用：推断斜率β1 104
3.7 相关系数 110
3.8 判定系数 114
3.9 利用模型进行估计和预测 120
3.10 完整案例分析 128
3.11 经过原点的回归（选修） 134
案例研究1 律所广告——值得吗？ 153
第4章 多元回归模型 160
4.1 多元回归模型的一般形式 160
4.2 模型假设 161
4.3 具有定量预测因子的一阶模型 162
4.4 模型拟合：*小二乘法 163
4.5 ε的方差σ2的估计 166
4.6 模型效用检验：方差分析F检验 167
4.7 推断单个参数β 169
4.8 多重判定系数：R2和R2a 172
4.9 使用模型进行估计和预测 182
4.10 具有定量预测因子的交互模型 187
4.11 具有定量预测因子的二次（二阶）
模型 194
4.12 更复杂的多元回归模型（选修） 203
4.13 用于比较嵌套模型的检验 221
4.14 完整案例分析 230
案例研究2 4个街区房地产销售价格的
模型 249
第5章 模型构建 260
5.1 引言：为什么模型构建很重要？ 260
5.2 两类自变量：定量变量和定性变量 261
5.3 具有单个定量自变量的模型 263
5.4 具有两个或两个以上定量自变量的
一阶模型 271
5.5 具有两个或两个以上定量自变量的
二阶模型 273
5.6 编码定量自变量（选修） 281
5.7 具有一个定性自变量的模型 287
5.8 具有两个定性自变量的模型 291
5.9 具有三个或三个以上定性自变量的
模型 301
5.10 既有定量自变量又有定性自变量的
模型 303
5.11 外部模型验证（选修） 312
第6章 变量筛选法 325
6.1 引言：为什么使用变量筛选法？ 325
6.2 逐步回归分析 326
6.3 所有可能的回归选择过程 331
6.4 注意事项 335
案例研究3 解除对州内卡车运输业的
管制 342
第7章 一些回归陷阱 350
7.1 引言 350
7.2 观测数据与实验设计 350
7.3 参数估计与解释 352
7.4 多重共线性 357
7.5 外推法：在实验区域之外进行预测 362
7.6 变量转换 363
第8章 残差分析 376
8.1 引言 376
8.2 回归残差 376
8.3 检验拟合不当 380
8.4 检验异方差 389
8.5 检验正态性假设 401
8.6 检测异常值并识别有影响的观测值 407
8.7 检验残差自相关性：Durbin-Watson
检验 419
案例研究4 对加利福尼亚州降雨量的
分析 435
案例研究5 对公开拍卖中公寓销售价格
影响因素的研究 442
第9章 回归中的特殊主题（选修） 459
9.1 引言 459
9.2 分段线性回归 459
9.3 反向预测 469
9.4 加权*小二乘法 477
9.5 定性因变量建模 485
9.6 logistic回归 488
9.7 泊松回归 501
9.8 岭回归与LASSO回归 509
9.9 稳健回归 513
9.10 非参数回归模型 517
第10章 时间序列建模与预测导论 521
10.1 什么是时间序列？ 521
10.2 时间序列分量 521
10.3 使用平滑技术进行预测（选修） 523
10.4 预测：回归方法 537
10.5 自相关和自回归误差模型 545
10.6 其他自相关误差模型（选修） 547
10.7 构建时间序列模型 549
10.8 拟合具有自回归误差的时间序列
模型 553
10.9 时间序列自回归模型预测 560
10.10 季节性时间序列模型：示例 565
10.11 使用因变量的滞后值进行预测
（选修） 568
案例研究6 建立每日用电需求高峰
模型 575
第11章 实验设计原理 585
11.1 引言 585
11.2 实验设计术语 585
11.3 控制实验中的信息 587
11.4 降噪设计 588
11.5 容量增加设计 594
11.6 样本量的确定 599
11.7 随机化的重要性 601
第12章 设计实验的方差分析 604
12.1 引言 604
12.2 方差分析的理论逻辑 604
译者序
前言
第1章 基本概念回顾（选修） 1
1.1 统计与数据 1
1.2 总体、样本和随机抽样 4
1.3 定性数据描述 7
1.4 定量数据的图形化描述 12
1.5 定量数据的数值型描述 18
1.6 正态概率分布 23
1.7 抽样分布与中心极限定理 27
1.8 估计总体均值 30
1.9 关于总体均值的假设检验 39
1.10 关于两个总体均值之差的推断 47
1.11 两个总体方差的比较 59
第2章 回归分析导论 77
2.1 因变量建模 77
2.2 回归分析概述 79
2.3 回归应用 80
2.4 收集回归数据 82
第3章 简单线性回归 85
3.1 引言 85
3.2 线性概率模型 85
3.3 模型拟合：*小二乘法 87
3.4 模型假设 99
3.5 σ2的估计量 100
3.6 评估模型的效用：推断斜率β1 104
3.7 相关系数 110
3.8 判定系数 114
3.9 利用模型进行估计和预测 120
3.10 完整案例分析 128
3.11 经过原点的回归（选修） 134
案例研究1 律所广告——值得吗？ 153
第4章 多元回归模型 160
4.1 多元回归模型的一般形式 160
4.2 模型假设 161
4.3 具有定量预测因子的一阶模型 162
4.4 模型拟合：*小二乘法 163
4.5 ε的方差σ2的估计 166
4.6 模型效用检验：方差分析F检验 167
4.7 推断单个参数β 169
4.8 多重判定系数：R2和R2a 172
4.9 使用模型进行估计和预测 182
4.10 具有定量预测因子的交互模型 187
4.11 具有定量预测因子的二次（二阶）
模型 194
4.12 更复杂的多元回归模型（选修） 203
4.13 用于比较嵌套模型的检验 221
4.14 完整案例分析 230
案例研究2 4个街区房地产销售价格的
模型 249
第5章 模型构建 260
5.1 引言：为什么模型构建很重要？ 260
5.2 两类自变量：定量变量和定性变量 261
5.3 具有单个定量自变量的模型 263
5.4 具有两个或两个以上定量自变量的
一阶模型 271
5.5 具有两个或两个以上定量自变量的
二阶模型 273
5.6 编码定量自变量（选修） 281
5.7 具有一个定性自变量的模型 287
5.8 具有两个定性自变量的模型 291
5.9 具有三个或三个以上定性自变量的
模型 301
5.10 既有定量自变量又有定性自变量的
模型 303
5.11 外部模型验证（选修） 312
第6章 变量筛选法 325
6.1 引言：为什么使用变量筛选法？ 325
6.2 逐步回归分析 326
6.3 所有可能的回归选择过程 331
6.4 注意事项 335
案例研究3 解除对州内卡车运输业的
管制 342
第7章 一些回归陷阱 350
7.1 引言 350
7.2 观测数据与实验设计 350
7.3 参数估计与解释 352
7.4 多重共线性 357
7.5 外推法：在实验区域之外进行预测 362
7.6 变量转换 363
第8章 残差分析 376
8.1 引言 376
8.2 回归残差 376
8.3 检验拟合不当 380
8.4 检验异方差 389
8.5 检验正态性假设 401
8.6 检测异常值并识别有影响的观测值 407
8.7 检验残差自相关性：Durbin-Watson
检验 419
案例研究4 对加利福尼亚州降雨量的
分析 435
案例研究5 对公开拍卖中公寓销售价格
影响因素的研究 442
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9.1 引言 459
9.2 分段线性回归 459
9.3 反向预测 469
9.4 加权*小二乘法 477
9.5 定性因变量建模 485
9.6 logistic回归 488
9.7 泊松回归 501
9.8 岭回归与LASSO回归 509
9.9 稳健回归 513
9.10 非参数回归模型 517
第10章 时间序列建模与预测导论 521
10.1 什么是时间序列？ 521
10.2 时间序列分量 521
10.3 使用平滑技术进行预测（选修） 523
10.4 预测：回归方法 537
10.5 自相关和自回归误差模型 545
10.6 其他自相关误差模型（选修） 547
10.7 构建时间序列模型 549
10.8 拟合具有自回归误差的时间序列
模型 553
10.9 时间序列自回归模型预测 560
10.10 季节性时间序列模型：示例 565
10.11 使用因变量的滞后值进行预测
（选修） 568
案例研究6 建立每日用电需求高峰
模型 575
第11章 实验设计原理 585
11.1 引言 585
11.2 实验设计术语 585
11.3 控制实验中的信息 587
11.4 降噪设计 588
11.5 容量增加设计 594
11.6 样本量的确定 599
11.7 随机化的重要性 601
第12章 设计实验的方差分析 604
12.1 引言 604
12.2 方差分析的理论逻辑 604
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统计学高级教程:回归分析(原书第8版) 作者简介
威廉·门登霍尔（William Mendenhall） 是佛罗里达大学统计系的创始人，1963年到1977年在该系任职。他曾担任巴克内尔大学的数学系教授。作为一位多产的统计教科书作者，他的Introduction to probability and statistics、Statistics for Engineering and the Sciences被全世界多所高校选用。门登霍尔博士于1978年以荣誉教授的身份退休，并继续撰写教科书，直到2009年去世。
特里·辛西奇（Terry Sincich）于1980年在佛罗里达大学获得统计学博士学位，曾任教于佛罗里达大学以及南佛罗里达大学，并获得许多研究生和本科生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。
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