●前言/ 1第一章 回歸分析的一般介紹/ 1第一節變量間的統計關繫/ 1第二節回歸模型的一般形式/ 2第三節回歸方程與回歸名稱的由來/ 4第四節回歸分析的應用舉例/ 5第五節建立實際回歸模型的過程/ 8小結/ 14習題一/ 14第二線性回歸分析/ 16第一節引言/ 16第線性回歸模型/ 16第三節參數的最小二乘估計/ 22第四節參數的極大似然估計/ 24第五節最小二乘法估計的統計性質/ 25第六節顯著性檢驗/ 28第七節回歸預測與置信區間/ 34第八節可化為線性回歸的曲線回歸/ 38小結/ 47習題二/ 47第三線性回歸分析/ 52第一節引言/ 52第二節數據的類型及模型/ 52第線性回歸模型的參數估計/ 57第四節回歸繫數的解釋/ 61第五節參數估計的統計性質/ 64第線性回歸模型的假設檢驗/ 66第線性回歸預測及置信區間/ 73小結/ 80習題三/ 81第四線性回歸模型的進一步討論/ 89第一節帶約束條線性回歸模型/ 89第線性回歸模型的廣義最小二乘估計/ 93第三節多項式回歸/ 94第數據變換後的線性擬合/ 97小結/ 104習題四/ 104第五章 回歸診斷/ 107第一節引言/ 107第二節殘差及其性質/ 108第三節回歸函數線性的診斷/ 110第四節誤差正態性的診斷/ 112第五節誤差等方差性的診斷/ 114第六節誤差的獨立性診斷/ 119第七節異常點與強影響點/ 124小結/ 129習題五/ 129第六章 含定性變量的數量化方法/ 132第一節自變量中含定性變量的回歸模型/ 132第二節虛擬變量對回歸模型的影響/ 145第三節協方差分析/ 148小結/ 153習題六/ 153第七章 自變量選擇/ 155第一節引言/ 155第二節自變量選擇對於模型參數估計及預測的影響/ 156第三節自變量選擇的準則/ 157第四節自變量選擇的方法/ 163小結/ 172習題七/ 172第八章 多重共線性數據/ 176第一節多重共線性對回歸分析的影響/ 176第二節多重共線性的診斷/ 183小結/ 188習題八/ 188第九線性回歸模型的有偏估計/ 191第一節引言/ 191第二節嶺估計/ 192第三節主成分估計/ 200第四節廣義嶺估計/ 205第五節Stein估計/ 207小結/ 208習題九/ 209第十章 Logistic回歸模型/ 211第一節引言/ 211第二節二項Logistic回歸模型/ 211第三節Logistic模型的參數估計/ 213第四節Logistic模型診斷/ 220第五節多項Logistic回歸模型/ 221第六節有序數據的Logistic回歸模型/ 226小結/ 228習題十/ 229第十一章 非線性回歸模型/ 243第一節引言/ 243第二節非線性回歸模型的分類/ 244第三節廣義線性模型/ 247第四節廣義線性模型的統計推斷/ 253小結/ 256附錄1t分布的分位數表/ 257附錄2F檢驗的臨界值表/ 259附錄3DW檢驗的臨界值表/ 267附錄4Fmax的分位數表/ 270附錄5Gmax的分位數表/ 272附錄6正交多項式表/ 274參考文獻/ 277

本書寫作的指導思想是：既要保持較為嚴謹的統計理論體繫，又要努力突出實際案例的應用和統計思想的滲透，結合統計軟件較全面地繫統介紹回歸分析的實用方法。為了貫徹這一指導思想，本書將繫統介紹回歸分析基本理論和方法，在理論上，本書敘述了經典的最小二乘理論，同時又結合應用中出現的一些問題給出了對最小二乘估計的改進方法。中心主題是建立線性回歸模型，評價擬合效果，並且作出結論。與此同時，本書也盡力結合中國社會、經濟、自然科學等領域的研究實例，把回歸分析方法與實際應用結合起來，注意定性分析與定量分析的緊密結合，努力把同行們以及我們在實踐中應用回歸分析的經驗和體會融入其中。

王黎明 著