前言 **章 回歸分析的一般介紹 **節 變量間的統計關系 第二節 回歸模型的一般形式 第三節 回歸方程與回歸名稱的由來 第四節 回歸分析的應用舉例 第五節 建立實際回歸模型的過程 小結 習題一 第二章 一元線性回歸分析 **節 引言 第二節 一元線性回歸模型 第三節 參數的*小二乘估計 第四節 參數的極大似然估計 第五節 *小二乘法估計的統計性質 第六節 顯著性檢驗 第七節 回歸預測與置信區間 第八節 可化為線性回歸的曲線回歸 小結 習題二 第三章 多元線性回歸分析 **節 引言 第二節 數據的類型及模型 第三節 多元線性回歸模型的參數估計 第四節 回歸系數的解釋 第五節 參數估計的統計性質 第六節 多元線性回歸模型的假設檢驗 第七節 多元線性回歸預測及置信區間 小結 習題三 第四章 多元線性回歸模型的進一步討論 **節 帶約束條件的多元線性回歸模型 第二節 多元線性回歸模型的廣義*小二乘估計 第三節 多項式回歸 第四節 多元數據變換后的線性擬合 小結 習題四 第五章 回歸診斷 **節 引言 第二節 殘差及其性質 第三節 回歸函數線性的診斷 第四節 誤差正態性的診斷 第五節 誤差等方差性的診斷 第六節 誤差的獨立性診斷 第七節 異常點與強影響點 小結 習題五 第六章 含定性變量的數量化方法 **節 自變量中含定性變量的回歸模型 第二節 虛擬變量對回歸模型的影響 第三節 協方差分析 小結 習題六 第七章 自變量選擇 **節 引言 第二節 自變量選擇對于模型參數估計及預測的影響 第三節 自變量選擇的準則 第四節 自變量選擇的方法 小結 習題七 第八章 多重共線性數據 **節 多重共線性對回歸分析的影響 第二節 多重共線性的診斷 小結 習題八 第九章 多元線性回歸模型的有偏估計 **節 引言 第二節 嶺估計 第三節 主成分估計 第四節 廣義嶺估計 第五節 Stein估計 小結 習題九 第十章 Logistic回歸模型 **節 引言 第二節 二項Logistic回歸模型 第三節 Logistic模型的參數估計 第四節 Logistic模型診斷 第五節 多項Logistic回歸模型 第六節 有序數據的Logistic回歸模型 小結 習題十 第十一章 非線性回歸模型 **節 引言 第二節 非線性回歸模型的分類 第三節 廣義線性模型 第四節 廣義線性模型的統計推斷 小結 附錄1 t分布的分位數表 附錄2 F檢驗的臨界值表 附錄3 D-W檢驗的臨界值表 附錄4 Fmax的分位數表 附錄5 Gmax的分位數表 附錄6 交多項式表 參考文獻