线性统计模型：线性回归与方差分析

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
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　r2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