Прикладной регрессионный анализ, книга 2

  

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 2. М.: Финансы и статистика, 1986. — 351 с.

Работа американских ученых посвящена регрессионному анализу, применяемому во всех отраслях народного хозяйства н научных исследованиях. Второе издание (1-е изд. перевода — 1973 г. ) значительно переработано и дополнено новыми алгоритмами и сравнением их достоинств. В кн. 2 приводится описание модели, нелинейной по параметрам регрессии, обширная библиография и приложения.

Для специалистов — статистиков, экономистов, социологов, научных работников.



Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ
Глава 6. ВЫБОР «НАИЛУЧШЕГО» УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ
6.1. МЕТОД ВСЕХ ВОЗМОЖНЫХ РЕГРЕССИЙ
6.2. МЕТОД ВЫБОРА «НАИЛУЧШЕГО ПОДМНОЖЕСТВА» ПРЕДИКТОРОВ
6.3. МЕТОД ИСКЛЮЧЕНИЯ
6.4. ШАГОВЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД
УРОВНИ ЗНАЧИМОСТИ В ШАГОВОМ РЕГРЕССИОННОМ МЕТОДЕ
6.5. НЕДОСТАТОК, КОТОРЫЙ СЛЕДУЕТ ПОНЯТЬ, НЕ ПРИДАВАЯ ЕМУ СЛИШКОМ БОЛЬШОГО ЗНАЧЕНИЯ
6.6. ВАРИАЦИИ ПРЕДЫДУЩИХ МЕТОДОВ
6.7. ГРЕБНЕВАЯ (РИДЖ) РЕГРЕССИЯ
При каких ограничениях гребневая регрессия будет абсолютно корректной?
Точка зрения на фальшивые данные
Моделирование гребневой регрессии — предостережение
6.8. ПРЕСС
6.9. РЕГРЕССИЯ НА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТАХ
6.10. РЕГРЕССИЯ НА СОБСТВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЯХ
6.11. СТУПЕНЧАТЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД
6.12. РЕЗЮМЕ
6.13. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ ШАГОВОЙ РЕГРЕССИИ
6.14. РОБАСТНАЯ (УСТОЙЧИВАЯ) РЕГРЕССИЯ
6.15. НЕКОТОРЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ О ПАКЕТАХ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ ПО СТАТИСТИКЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 6А. КАНОНИЧЕСКАЯ ФОРМА ГРЕБНЕВОЙ РЕГРЕССИИ
Глава 7. ДВА ТИПИЧНЫХ ПРИМЕРА
7.2. ИССЛЕДОВАНИЕ ДАННЫХ
7.3. ВЫБОР ПЕРВОГО ФАКТОРА ДЛЯ ВКЛЮЧЕНИЯ В РЕГРЕССИЮ
7.4. ПОСТРОЕНИЕ НОВЫХ ПЕРЕМЕННЫХ
7.5. ВКЛЮЧЕНИЕ В МОДЕЛЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
7.6. РАСШИРЕНИЕ МОДЕЛИ
7.7. ВТОРАЯ ЗАДАЧА. ЧИСЛЕННЫЕ ПРИМЕРЫ ПОВЕРХНОСТИ ВТОРОГО ПОРЯДКА, ПОСТРОЕННОЙ ДЛЯ ТРЕХ И ДЛЯ ДВУХ ФАКТОРОВ
Глава 8. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
8.1. ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ
8.2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
8.3. ПРОВЕРКА И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Глава 9. ПРИЛОЖЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ К ЗАДАЧАМ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА
9.1. ОДНОСТОРОННЯЯ КЛАССИФИКАЦИЯ. ПРИМЕР
9.2. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДЛЯ ПРИМЕРА С ОДНОСТОРОННЕЙ КЛАССИФИКАЦИЕЙ
9.8. ОДНОСТОРОННЯЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
9.4. РЕГРЕССИОННАЯ ОБРАБОТКА ОДНОСТОРОННЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСХОДНОЙ МОДЕЛИ
9.5. РЕГРЕССИОННАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ В СЛУЧАЕ ОДНОСТОРОННЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ: НЕЗАВИСИМЫЕ НОРМАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ
9.6. ДВУСТОРОННЯЯ КЛАССИФИКАЦИЯ С РАВНЫМ ЧИСЛОМ НАБЛЮДЕНИЙ В ЯЧЕЙКАХ. ПРИМЕР
9.7. РЕГРЕССИОННАЯ ОБРАБОТКА ПРИМЕРА С ДВУСТОРОННЕЙ КЛАССИФИКАЦИЕЙ
9.8. ДВУСТОРОННЯЯ КЛАССИФИКАЦИЯ С РАВНЫМ ЧИСЛОМ НАБЛЮДЕНИЙ В ЯЧЕЙКАХ
9.9. РЕГРЕССИОННАЯ ОБРАБОТКА ДВУСТОРОННЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ С РАВНЫМ ЧИСЛОМ НАБЛЮДЕНИЙ В ЯЧЕЙКАХ
9.10. ПРИМЕР. ДВУСТОРОННЯЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
9.11. КОММЕНТАРИИ
Глава 10. ВВЕДЕНИЕ В НЕЛИНЕЙНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ
10.1. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ В НЕЛИНЕЙНОМ СЛУЧАЕ
10.2. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ
10.3. ПРИМЕР
Решение с помощью нормальных уравнений
Решение с использованием методов линеаризации
Дальнейший анализ
Доверительные области
Некоторые характерные особенности распечаток при использовании типовых программ нелинейного регрессионного анализа
Перепараметризация
10.4. НЕКОТОРЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ О РЕПАРАМЕТРИЗАЦИИ МОДЕЛИ
10.5. ГЕОМЕТРИЯ ЛИНЕЙНОГО МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
10.6. ГЕОМЕТРИЯ НЕЛИНЕЙНОГО МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
10.7. НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ РОСТА
Некоторые настораживающие моменты использования МНК
Логистическая модель
Другая форма логистической модели
Как мы получаем начальные оценки параметров?
Модель Гомпертца
Модель Берталанфи
10.8. НЕЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ: ДРУГИЕ РАБОТЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. ОБЪЯСНЕНИЕ ДАННЫХ И СИМВОЛОВ В ПРИЛОЖЕНИЯХ
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Шаговая регрессия для данных о цементе из приложения Б, построенная с помощью программы BMDP 2R
БИБЛИОГРАФИЯ
email@scask.ru