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例解回归分析，ISBN：9787503744280，作者：（美）Samprit Chatterjee等著；郑明等译
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《回归分析》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，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。
<p>《高级回归分析》由5本讨论高级回归分析的小册子组成，分别是《固定效应回归模型》、《现代稳健回归方法》、《删截、选择性样本及截断数据回归模型》、《分位数回归模型》及《空间回归模型》。《固定效应回归模型》介绍了多种形式的固定效应回归模型，讨论了如何在固定效应模型及随机效应模型之间作出选择；《现代稳健回归方法》通过一套统一的符号系统，介绍了不同来源的多种稳健回归方法，以及它们彼此之间的联系；《删截、选择性样本及截断数据回归模型》是有关删截数据、选择性样本数据及截断数据的最新研究；《分位数回归模型》提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体的例子
<p>回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan-Meier法以及Cox回归）。后面的章节介绍了另外一些回归分析方法和模型，例如，个体生长曲线的建模、PLS 部分最小平方回归、岭回归、巢式病例对照研究。</p> <p>《SPSS回归分析》对运用SPSS进行回归分析的介绍，目的是让读者对于这方面的基础知识有一个初步了解和掌握，有经验的读者藉此可在数据挖掘（例如，利用Clementine）领域独立地继续学习新知识。</p>
<p>《应用logistic回归分析(第2版)》介绍了线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。《应用logistic回归分析(第2版)》全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。</p>
<p>本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minitab,SAS,S-PLUS软件外,还融入了*流行的JMP软件和R软件，来阐释相关技术方法。配套资源很丰富，数据、教学PPT等可免费下载</p>