线性回归分析基础

线性回归分析基础
出版时间：2011年版
内容简介
　　《线性回归分析基础》由四种讨论定量方法的小册子组成，分别是《理解回归假设》、《回归诊断简介》、《虚拟变量回归》以及《多元回归中的交互作用》。《线性回归分析基础》的主要内容如书名所示，是介绍社会学研究分析方法之一，即线性回归。线性回归分析是社会科学研究中最常见的分析方法，《线性回归分析基础》通过介绍回归分析的假设。进而提出新的变量分析方法，对回归分析中的各变量及其相互关系进行阐述，为读者提供了一套完整的线性回归分析的方法。
目录
理解回归假设
　序
　第1章 简介
　第2章 回归假设的正式描述
　第3章 “体重”的案例
　第4章 如何得到满意的回归假设结果
　第5章 回归假设的实质意义
　第6章 结论
　注释
　参考文献
　译名对照表
回归诊断简介
　序
　第1章 概论
　第2章 最小二乘回归
　第3章 共线性
　第4章 奇异值与强影响数据
　第5章 非正态分布误差
　第6章 不一致的误差方差
　第7章 非线性
　第8章 离散数据
　第9章 最大似然法、计分检验和构造变量
　第10章 建议
　附录
　参考文献
　译名对照表
虚拟变量回归
　序
　第1章 简介
　第2章 构建虚拟变量
　第3章 虚拟变量回归
　第4章 估计组影响差异
　第5章 可替代虚拟变量编码方案
　第6章 虚拟变量用法专题
　第7章 结论
　注释
　参考文献
　译名对照表
多元回归中的交互作用
　序
　第1章 导论
　第2章 双向交互作用
　第3章 三向交互作用
　第4章 其他重要问题
　注释
　参考文献
译名对照表