●序
●第1章 概論
●第2章 最小二乘回歸
● 第1節 回歸模型
● 第2節 最小二乘估計
● 第3節 回歸繫數的統計推論
● 第4節 一般線性模型
●第3章 共線性
● 第1節 共線性與方差膨脹
● 第2節 對共線性的處理：沒有速效方法
●第4章 奇異值與強影響數據
● 第1節 測量影響力：預測值
● 第2節 查找奇異值：學生殘差
● 第3節 測量影響程度：Cook距離與其他診斷方法
● 第4節 診斷統計量中的數值截斷點
● 第5節 聯合的強影響觀測子集：偏回歸圖
● 第6節 非同尋常的數據應該被拋棄嗎?
●第5章 非正態分布誤差
● 第1節 殘差的正態分位數比較散點圖
● 第2節 殘差的直方圖
●部分目錄

回歸診斷是用於探索存在於回歸分析中問題及判斷某些假設是否合理的一種技術。《回歸診斷簡介》主要回顧最小二乘線性回歸，回歸中共線性的問題，處理奇異與強影響數據，探討誤差非線性、不一致的誤差方差和非線性問題，簡要闡釋離散數據產生的問題，介紹基於優選似然法、計分檢驗和構造變量的較復雜的診斷方法。最後，探討了如何將介紹的具體診斷方法和技術應用到研究中去。《回歸診斷簡介》針對回歸中經常出現的影響估計精度的因素，對研究者的假設提出質疑，運用“回歸診斷”判斷假設的合理性並處理回歸分析中存在的問題。本書從回歸分析中析出幾大重要方法，如最小二乘回歸、優選似然法、共線性、非線性、離散數據等，對該問題進行解釋，結構分明，敘述清楚。