本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材．本书主要讲授线性回归模型和方差分析模型，内容包括正态分布、最小二乘估计、岭估计、主成分估计、回归诊断、假设检验与预测、回归方程的选择和方差分析，并对几种具有较复杂误差结构的线性回归模型作了概括介绍．书中前六章选配了适量的习题，附录中对书中用到的矩阵论的重要事实给出了详细证明．
本书可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理等专业有关学科的本科生或研究生教科书．
- 前辅文
- 第一章 引论
- 1.1 线性回归模型
- 1.2 方差分析模型
- 1.3 应用概述
- 习题一
- 第二章 随机向量
- 2.1 均值向量与协方差阵
- 2.2 随机向量的二次型
- 2.3 正态随机向量
- 2.4 χ²分布
- 习题二
- 第三章 回归参数的估计
- 3.1 最小二乘估计
- 3.2 最小二乘估计的性质
- 3.3 约束最小二乘估计
- 3.4 回归诊断
- 3.5 Box-Cox变换
- 3.6 广义最小二乘估计
- 3.7 复共线性
- 3.8 岭估计
- 3.9 主成分估计
- 习题三
- 第四章 假设检验与预测
- 4.1 一般线性假设
- 4.2 回归方程的显著性检验
- 4.3 回归系数的显著性检验
- 4.4 异常点检验
- 4.5 因变量的预测
- 习题四
- 第五章 回归方程的选择
- 5.1 评价回归方程的标准
- 5.2 计算所有可能的回归
- 5.3 计算最优子集回归
- 5.4 逐步回归
- 习题五
- 第六章 方差分析模型
- 6.1 单因素方差分析
- 6.2 两因素方差分析
- 6.3 正交试验设计与方差分析
- 习题六
- 第七章 其它线性回归模型
- 7.1 引言
- 7.2 具有异方差误差的线性回归模型
- 7.3 具有自回归误差的线性回归模型
- 7.4 具有一阶自回归误差的线性回归模型
- 7.5 对一阶自回归误差的假设检验
- 7.6 半相依线性回归模型
- 附录1 关于矩阵的若干基础知识
- 附录2 本书部分例题常用统计软件包计算机输出结果
- 附录3 Durbin-Watson统计量的上、下界值表
- 参考文献
