社会科学文献出版社 2010-08出版

回归分析

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回归分析无疑是社会科学领域中最基础同时也是最经典的定量分析方法。最基础,是因为新近发展出来的统计方法基本上都建立在回归分析的基础上;最经典,是因为回归分析尤其是多元回归分析集中体现了社会科学定量分析方法的基本出发点——通过统计控制来实现或部分实现组间的可比较性问题。 本书源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义,从基本的统计概念讲起,对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍,同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容,包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外,本书还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。其特点之一是概念清楚,应用性强。
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内容介绍 参考文献
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ISBN:978-7-5097-1601-4总页码:400
字数: 445千字装帧:精装
内容简介
本书源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义,从基本的统计概念讲起,对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍,同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容,包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外,本书还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。

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                  目  录

 

第1章 基本统计概念 …………………………………………………………………………1

  1.1 统计思想对于社会科学研究的重要性 ……………………………………………1

  1.2 本书的特点 …………………………………………………………………………3

  1.3 基本统计概念 ………………………………………………………………………4

  1.4 随机变量的和与差 …………………………………………………………………17

  1.5 期望与协方差的性质 ………………………………………………………………17

  1.6 本章小结 ……………………………………………………………………………18

第2章 统计推断基础 …………………………………………………………………………20

  2.1 分布 …………………………………………………………………………………20

  2.2 估计 …………………………………………………………………………………30

  2.3 假设检验 ……………………………………………………………………………34

  2.4 本章小结 ……………………………………………………………………………48

第3章 一元线性回归 …………………………………………………………………………49

  3.1 理解回归概念的三种视角 …………………………………………………………50

  3.2 回归模型 ……………………………………………………………………………51

  3.3 回归直线的拟合优度 ………………………………………………………………58

  3.4 假设检验 ……………………………………………………………………………63

  3.5 对特定X下Y均值的估计 ……………………………………………………………65

  3.6 对特定X下Y单一值的预测 …………………………………………………………66

  3.7 简单线性回归中的非线性变换 ……………………………………………………69

  3.8 实例分析 ……………………………………………………………………………71

  3.9 本章小结 ……………………………………………………………………………76

第4章 线性代数基础 …………………………………………………………………………78

  4.1 定义 …………………………………………………………………………………78

  4.2 矩阵的运算 …………………………………………………………………………80

  4.3 特殊矩阵 ……………………………………………………………………………84

  4.4 矩阵的秩 ……………………………………………………………………………87

  4.5 矩阵的逆 ……………………………………………………………………………87

  4.6 行列式 ………………………………………………………………………………88

  4.7 矩阵的运算法则 ……………………………………………………………………91

  4.8 向量的期望和协方差阵的介绍 ……………………………………………………92

  4.9 矩阵在社会科学中的应用 …………………………………………………………92

  4.10 本章小结……………………………………………………………………………93

第5章 多元线性回归 …………………………………………………………………………95

  5.1 多元线性回归模型的矩阵形式 ……………………………………………………95

  5.2 多元回归的基本假定 ………………………………………………………………96

  5.3 多元回归参数的估计 ………………………………………………………………98

  5.4 OLS回归方程的解读…………………………………………………………………99

  5.5 多元回归模型误差方差的估计 ……………………………………………………101

  5.6 多元回归参数估计量方差的估计 …………………………………………………102

  5.7 模型设定中的一些问题 ……………………………………………………………103

  5.8 标准化回归模型 ……………………………………………………………………106

  5.9 CHIP88实例分析 ……………………………………………………………………108

  5.10 本章小结……………………………………………………………………………112

第6章 多元回归中的统计推断与假设检验 …………………………………………………114

  6.1 统计推断基本原理简要回顾 ………………………………………………………114

  6.2 统计显著性的相对性,以及效应幅度 ……………………………………………116

  6.3 单个回归系数βk=0的检验…………………………………………………………118

  6.4 多个回归系数的联合检验 …………………………………………………………118

  6.5 回归系数线性组合的检验 …………………………………………………………121

  6.6 本章小结 ……………………………………………………………………………123

第7章 方差分析和F检验………………………………………………………………………124

  7.1 一元线性回归中的方差分析 ………………………………………………………124

  7.2 多元线性回归中的方差分析 ………………………………………………………130

  7.3 方差分析的假定条件 ………………………………………………………………137

  7.4 F检验…………………………………………………………………………………138

  7.5 判定系数增量 ………………………………………………………………………139

  7.6 拟合优度的测量 ……………………………………………………………………140

  7.7 实例分析 ……………………………………………………………………………141

  7.8 本章小结 ……………………………………………………………………………143

第8章 辅助回归和偏回归图 …………………………………………………………………145

  8.1 回归分析中的两个常见问题 ………………………………………………………145

  8.2 辅助回归 ……………………………………………………………………………146

  8.3 变量的对中 …………………………………………………………………………152

  8.4 偏回归图 ……………………………………………………………………………152

  8.5 排除忽略变量偏误的方法 …………………………………………………………155

  8.6 应用举例 ……………………………………………………………………………155

  8.7 本章小结 ……………………………………………………………………………160

第9章 因果推断和路径分析 …………………………………………………………………161

  9.1 相关关系 ……………………………………………………………………………161

  9.2 因果推断 ……………………………………………………………………………162

  9.3 因果推断的问题 ……………………………………………………………………162

  9.4 因果推断的假设 ……………………………………………………………………163

  9.5 因果推断中的原因 …………………………………………………………………167

  9.6 路径分析 ……………………………………………………………………………169

  9.7 本章小结 ……………………………………………………………………………183

第10章 多重共线性问题………………………………………………………………………185

  10.1 多重共线性问题的引入……………………………………………………………185

  10.2 完全多重共线性……………………………………………………………………186

  10.3 近似多重共线性……………………………………………………………………187

  10.4 多重共线性的度量…………………………………………………………………188

  10.5 多重共线性问题的处理……………………………………………………………191

  10.6 本章小结……………………………………………………………………………192

第11章 多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归………………………………………193

  11.1 多项式回归…………………………………………………………………………193

  11.2 样条函数回归………………………………………………………………………206

  11.3 阶跃函数回归………………………………………………………………………209

  11.4 本章小结……………………………………………………………………………215

第12章 虚拟变量与名义自变量………………………………………………………………217

  12.1 名义变量的定义与特性……………………………………………………………217

  12.2 虚拟变量的设置……………………………………………………………………218

  12.3 虚拟变量的应用……………………………………………………………………221

  12.4 本章小结……………………………………………………………………………232

第13章 交互项…………………………………………………………………………………234

  13.1 交互项………………………………………………………………………………235

  13.2 由不同类型解释变量构造的交互项………………………………………………236

  13.3 利用嵌套模型检验交互项的存在…………………………………………………242

  13.4 是否可以删去交互项中的低次项?………………………………………………243

  13.5 构造交互项时需要注意的问题……………………………………………………246

  13.6 本章小结……………………………………………………………………………248

第14章 异方差与广义最小二乘法……………………………………………………………250

  14.1 异方差………………………………………………………………………………250

  14.2 异方差现象举例……………………………………………………………………252

  14.3 异方差情况下的常规最小二乘估计………………………………………………253

  14.4 广义最小二乘法……………………………………………………………………256

  14.5 加权最小二乘法……………………………………………………………………258

  14.6 本章小结……………………………………………………………………………261

第15章 纵贯数据的分析………………………………………………………………………264

  15.1 追踪数据的分析……………………………………………………………………265

  15.2 趋势分析……………………………………………………………………………283

  15.3 本章小结……………………………………………………………………………291

第16章 多层线性模型介绍……………………………………………………………………294

  16.1 多层线性模型发展的背景…………………………………………………………295

  16.2 多层线性模型的基本原理…………………………………………………………296

  16.3 模型的优势与局限…………………………………………………………………299

  16.4 多层线性模型的若干子模型………………………………………………………299

  16.5 自变量对中的问题…………………………………………………………………305

  16.6 应用举例……………………………………………………………………………308

  16.7 本章小结……………………………………………………………………………316

第17章 回归诊断………………………………………………………………………………318

  17.1 因变量是否服从正态分布…………………………………………………………319

  17.2 残差是否服从正态分布……………………………………………………………322

  17.3 异常观测案例………………………………………………………………………324

  17.4 本章小结……………………………………………………………………………330

第18章 二分因变量的logit模型 ……………………………………………………………331

  18.1 线性回归面对二分因变量的困境…………………………………………………332

  18.2 转换的方式…………………………………………………………………………334

  18.3 潜变量方式…………………………………………………………………………339

  18.4 模型估计、评价与比较……………………………………………………………340

  18.5 模型回归系数解释…………………………………………………………………346

  18.6 统计检验与推断……………………………………………………………………349

  18.7 本章小结……………………………………………………………………………351

词汇表……………………………………………………………………………………………352

参考文献…………………………………………………………………………………………381

后 记……………………………………………………………………………………………386

 

 

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