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第一章 概率和统计的基本结果1

1.1 求和算符与乘积算符1

1.2 概率2

1.3 随机变量3

1.4 正态概率分布及有关分布6

1.5 统计估计9

1.6 正态总体均值的推断10

1.7 两个正态总体均值的比较13

1.8 正态总体方差的推断16

1.9 两个正态总体方差的比较17

第一部分 基础回归分析21

第二章 一元线性回归23

2.1 变量之间的关系23

2.2 回归模型及其运用26

2.3 未指定误差项分布的回归模型30

2.4 回归函数的估计34

2.5 误差项方差σ2的估计45

2.6 正态误差回归模型48

2.7 计算机输入和输出52

第三章 回归分析推断61

3.1 关于β1的推断61

3.2 关于β？的推断70

3.3 关于β0和β1推断的几个考虑72

3.4 E(Yh)的区间估计74

3.5 新观察值的预测78

3.6 应用回归分析中的考虑84

3.7 X是随机的情况86

3.8 回归分析的方差分析法87

3.9 回归模型中X与Y之间联系的描述测度99

3.10 计算机输出103

4.1 残差113

第四章 模型的适度和补救方法113

4.2 残差图分析115

4.3 残差检验127

4.4 失拟的 F 检验128

4.5 补救方法137

4.6 变换139

第五章 回归分析中的联合推断等专题(1)154

5.1 β0和β1的联合估计154

5.2 回归线的置信区域161

5.3 应变量均值的联合估计165

5.4 新观察值的联合预测区间167

5.5 过原点回归169

5.6 测量误差效应173

5.7 加权最小二乘法176

5.8 逆预测182

5.9 X水平的选择185

第二部分 一般回归和相关分析193

第六章 简单回归分析的矩阵方法195

6.1 矩阵195

6.2 矩阵的加法和减法200

6.3 矩阵的乘法202

6.4 特殊矩阵207

6.5 线性相关和矩阵的秩210

6.6 逆矩阵212

6.7 矩阵的一些基本定理217

6.8 随机向量和随机矩阵218

6.9 用矩阵表示的简单线性回归模型221

6.10 回归参数的最小二乘估计224

6.11 方差分析227

6.12 回归分析推断231

6.13 加权最小二乘法235

6.14 残差236

7.1 多元回归模型243

第七章 多元回归(1)243

7.2 用矩阵表示的一般线性回归模型255

7.3 最小二乘估计量256

7.4 方差分析257

7.5 回归参数的推断260

7.6 应变量均值的推断262

7.7 新观察值的预测265

7.8 二元回归的一个例子266

7.9 标准化回归系数282

7.10 加权最小二乘法284

第八章 多元回归(2)293

8.1 多重共线性及其影响293

8.2 把 SSR 分解成剩余平方和305

8.3 偏判定系数310

8.4 关于回归系数的假设检验312

8.5 一般线性检验的矩阵形式318

第九章 多项式回归326

9.1 多项式回归模型326

9.2 一元的例子331

9.3 二元的例子340

9.4 估计二次回归函数的极大(极小)值345

9.5 关于多项式回归的进一步说明347

第十章 指示变量357

10.1 一个品质型自变量357

10.2 有交互效应的模型363

10.3 复杂模型369

10.4 自变量指示变量的其他用途374

10.5 使用自变量指示变量的几点考虑382

10.6 应变量指示变量386

10.7 应变量指示变量的线性回归389

10.8 逻辑斯蒂回归函数394

11.1 为改进计算精度而进行的再参数化411

第十一章 回归分析中多重共线性、强影响观察值及其有关专题(2)411

11.2 多重共线性问题417

11.3 方差膨胀因子及其他消除多重共线性的方法426

11.4 岭回归和多重共线性的其他补救方法430

11.5 异常观察值的识别438

11.6 强影响观察值的识别及其补救方法446

第十二章 自变量的选择457

12.1 问题的性质457

12.2 例子459

12.3 所有可能的回归模型462

12.4 逐步回归472

12.5 岭回归选元法479

12.6 选元方法的实现480

第十三章 时间序列数据中的自相关489

13.1 自相关问题489

13.2 一阶自回归误差模型493

13.3 德宾—沃森检验496

13.4 自相关的补救方法501

第十四章 非线性回归514

14.1 线性、内线性和非线性回归模型514

14.2 例子517

14.3 非线性回归的最小二乘估计518

14.4 关于非线性回归系数的推断530

14.5 学习曲线例子533

15.1 回归模型和相关模型的区别543

第十五章 正态相关模型543

15.2 二元正态分布544

15.3 条件推断548

15.4 关于 p12的推断553

15.5 多元正态分布558

附表569

SENIC 数椐表595

SMSA 数据表602

中英文名词对照613